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Anss Hameed
•开发基于Python的深度学习交易者，受到LOB快照和基线交易策略的培训，利用技术指标（例如rsi）与超人贸易代理商竞争（例如zip，shvr）。•在C + +中分布式HFT市场间套利模拟中使用XGBoost评估深度学习交易者。协整驱动的对技术指标的交易| Python，Pandas，Numpy 2025年1月•使用统计协整测试（ADF）识别具有固定差的库存对，以确保均值转换潜力。•使用布林乐队，RSI和Z分数作为进入/出口信号，通过停止损害和庞然大意的级别构建了回测引擎。•在4年内达到1.06的夏普比率为115％，表明稳健和风险调整后的盈利能力。随机选项定价引擎（蒙特卡洛和黑色choles）| Python 2024年11月•使用几何布朗运动在50多个场景中模拟资产价格路径，应用神经网络以进行波动性预测，以将定价准确性提高10％，将黑链链作为基准。•构建了一个实时交互式UI，以进行参数调整和视觉误差分析，从而通过超参数调谐优化Monte Carlo性能，MC和B-S输出之间的平均误差<5％。AI社交媒体|产品经理，客户联络与开发人员（Spacenxt Labs）| Python，JavaScript 2023年9月 - 2024年5月
Ulah Hameed
▪第1届“无人驾驶航空系统的检查和维护系统”（西班牙塞维利亚大学）▪第2届“在不确定环境中工作的自主系统”的培训学校。 （DTU丹麦）▪第三培训学校（TS3）“现场实验培训学校”（瑞典卢利亚大学）•国际整合周：▪第1届“无人驾驶航空系统的检查和维护系统”（西班牙塞维利亚大学）▪第2届“在不确定环境中工作的自主系统”的培训学校。（DTU丹麦）▪第三培训学校（TS3）“现场实验培训学校”（瑞典卢利亚大学）•国际整合周：
![Kamil Najim Abdullah Alseran Abd Ali Hameed Ali Al-Waheed MRE KSU 诉国防部 [2017] EWHC 3289 (QB)](/simg/6\6968b91c2f42d776d8d07ba69a916b04efe5a860.webp)
Kamil Najim Abdullah Alseran Abd Ali Hameed Ali Al-Waheed MRE KSU 诉国防部 [2017] EWHC 3289 (QB)
1. 2003 年至 2009 年英国对伊拉克的军事干预导致的未竟事业包括一大批在我们法院审理的索赔，被称为“伊拉克民事诉讼”。这些案件中的原告是伊拉克公民，他们声称自己被英国武装部队非法监禁和虐待（或在少数情况下，他们的近亲被非法杀害），并要求国防部（“MOD”）赔偿。伊拉克冲突引发的法律问题，其中一些是新颖且非常棘手的问题，自冲突开始后不久，就已在英国法院和欧洲人权法院的申请中进行了辩论。然而，到目前为止，此类辩论都是基于假定事实或有限的书面证据进行的。这项判决是在第一次全面审理民事赔偿索赔之后做出的，原告本人和其他证人已在英国法庭上作证。1
在Dhamar Goveernory，也门Hamed Ahmed Golaah，* Anar A. A. al-Kubati，Fateh A. Ba div>
饲料中的霉菌毒素污染是全球安全问题。它对家禽行业造成了巨大的经济损失，并对人类健康构成了重大危害。目前的研究旨在确定在也门达哈尔省（Dhamar Convictorate）种植肉鸡鸡肉的配方和原材料饲料中的霉菌毒素污染水平。从达哈尔省的家禽农场使用的各种家禽饲料中随机收集了总共36个样品。甲醇用作从固体饲料样品中提取霉菌毒素的有机溶剂。定量快速ELISA测试试剂盒用于检测霉菌毒素的水平。结果表明，在36.11％，83.33％，22.22％和100％的测试样品中检测到Aflatoxins，T-2毒素，Ochratoxins A和Zeralenone，分别为0.37、21.67、0.8、0.8、0.8和14.04 ppb。在普通的feed-I（1.00和3.47 ppb）和普通的饲料II（1.07和4.9 ppb）中发现了最高水平的黄曲霉毒素和ochratoxin。同样，在普通饲料I（19.87 ppb）中检测到了最高水平的Zearalenone。在原始浓缩物（49.23 ppb）和最终浓缩物（49.47 ppb）中检测到最高水平的T-2毒素。霉菌毒素。统计分析表明，在饲料类型之间，霉菌毒素水平有显着差异（P值<0.05）。普通饲料与原成分饲料相比更受污染。需要进一步的研究来确定家禽饲料中与霉菌毒素污染相关的因素。这些发现强调了霉菌毒素对Dhamar省家禽和公共卫生构成的威胁，并指出需要采取干预措施以降低这些风险。
引用本文：Shah M, Naik N, Somani BK, Hameed BMZ。泌尿外科中的人工智能（AI）——当前应用和未来方向：一项 iTRUE 研究。Turk J Urol 2020；46（增刊 1）：S27-S39。
结果：本文回顾了 47 篇报道泌尿系统癌症中人工智能的特征和应用的文章。在所有良性病例中，人工智能都用于预测手术结果。在泌尿系统结石中，它用于预测结石成分，而在小儿泌尿科和 BPH 中，它用于预测病情的严重程度。在恶性病例中，它根据基因组和生物标志物研究用于预测治疗反应、生存、预后和复发。这些结果在统计上也优于常规方法。放射组学在肾肿块分类和核分级、膀胱癌膀胱镜诊断、预测格里森评分以及前列腺癌计算机辅助诊断的磁共振成像中的应用是人工智能的少数应用，这些应用已得到广泛研究。
第 4 天 - 打破障碍
Andrew Ives 博士，Danat Al Emarat 儿科肺病顾问 Abdulla Al Jjneibi 博士，Danat Al Emarat 儿科内分泌科顾问、儿科系主任 Biju Hameed 博士，Mubadala Health Dubai 儿科神经病学顾问 Vineet Gupta 博士，Danat Al Emarat 新生儿学顾问兼新生儿服务部主任
课程vitae ain umaira MD Shah，博士...
Mohd，S.，Salleh，K.A.M.，Saba，N。（2019）分层序列和伽马辐射对Kevlar/油棕/油棕EFB/环氧杂交复合材料的机械性能和形态的影响。材料研究与技术杂志，2238-7854，V8（6）：pp 5362-5373。 doi：10.1016/j.jmrt.2019.09.003 50。Shahar，F.S.，Hameed Sultan，M.T.，Lee，S.H.，Jawaid，M.，Md Shah，A.U.，Safri，S.N.A.，
引用 (APA)：Hameed, Z.、Hashemi Toghroljerdi, S. 和 Træholt, C. (2021)。基于人工智能的预测在可再生能源电力平衡市场中的应用。2021 年 IEEE 国际工业技术会议论文集 (第 579-584 页)。IEEE。 https://doi.org/10.1109/ICIT46573.2021.9453469
摘要 — 日益增长的环境问题正在将更多的可再生能源整合到电力系统中。这种增长带来了发电的不确定性，使维持供需平衡变得具有挑战性。为了避免平衡问题和随之而来的稳定性问题，需要更好的预测模型，因为传统技术还不足以应对这些新挑战。因此，基于人工智能 (AI) 的预测技术在电力市场领域获得了潜在的认可。本文旨在研究人工智能在电力平衡市场 (EBM) 中价格预测应用的最新进展。以前在这方面的研究重点是日前市场，而针对 EBM 的研究相当稀少。本文展示了基于人工智能的预测如何支持 EBM 建模，从而实现更安全的分布式技术电网集成。我们还调查了经纪人和客户等市场参与者从此类预测中获得的收益。
电力存储估值框架
致谢 本报告得到了众多专家的审阅和评论，包括 Juha Kiviluoma (VTT)、Derek Stenclik (Telos Energy)、Ronald L. Schoff、Ben Kaun 和 Joseph Stekli (电力研究所 - EPRI)、Simon Mueller (Enertrag)、Pradyumna Bhagwat 和 Piero Carlo Dos Reis (佛罗伦萨监管学院)、Benjamin Dupont (Tractabel-Engie)、Danny Pudjianto (帝国理工学院)、Ben Irons (Habitat Energy)、Christophe Gence-Creux (能源监管机构合作机构 - ACER)、Troy Hodges (联邦能源管理委员会 - FERC)。本报告还得到了 IRENA 同事的宝贵意见，包括 Harold Anuta、Arina Anisie、Emanuele Bianco、Francisco Boshell、Sean Collins 和 Hameed Safiullah。