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在Covid-19期间，大学生和教职员工在大流行作者Ihab Fouad Al Ashkar期间的计算机视觉综合征的率。 1*，amna
1 17272年，阿联酋沙迦27272，亚历山大大学医学系，亚历山大大学，21131，埃及，埃及 *通讯作者：ihab fouad al ashkar，电子邮件，电子邮件：在线学习。 先前的研究表明，屏幕时间增加会导致计算机视觉综合征（CVS）。 这项研究旨在比较阿联酋在COVID-19大流行期间的学生和教职员工中简历的普遍性。 方法：在阿联酋的386名大学生和教职员工中进行了描述性横断面研究。 在线分发了一份自我管理的问卷，以收集社会人口统计学数据，CV的症状，其相关因素以及预防措施的使用。 获得了知情同意书，符合纳入标准的参与者已入学。 使用SPSS程序的第25个版本对指示的数据进行了识别和分析。 结果：女性更有可能患有计算机视觉综合征，颈部疼痛，背部疼痛和腕部疼痛。 与教职员工相比，学生的总屏幕时间更高，计算机视觉综合征的患病率更高，85.8％。 在科学院的学生中，简历的患病率最高，为91.7％。 使用屏幕花费更多时间的受试者比在屏幕上花费更少的时间的受试者具有更多的CVS症状（p = 0.039）。 每天使用笔记本电脑超过5小时，CVS患病率较高90.6％（p = 0.022）。17272年，阿联酋沙迦27272，亚历山大大学医学系，亚历山大大学，21131，埃及，埃及 *通讯作者：ihab fouad al ashkar，电子邮件，电子邮件：在线学习。先前的研究表明，屏幕时间增加会导致计算机视觉综合征（CVS）。这项研究旨在比较阿联酋在COVID-19大流行期间的学生和教职员工中简历的普遍性。方法：在阿联酋的386名大学生和教职员工中进行了描述性横断面研究。在线分发了一份自我管理的问卷，以收集社会人口统计学数据，CV的症状，其相关因素以及预防措施的使用。获得了知情同意书，符合纳入标准的参与者已入学。使用SPSS程序的第25个版本对指示的数据进行了识别和分析。结果：女性更有可能患有计算机视觉综合征，颈部疼痛，背部疼痛和腕部疼痛。与教职员工相比，学生的总屏幕时间更高，计算机视觉综合征的患病率更高，85.8％。在科学院的学生中，简历的患病率最高，为91.7％。使用屏幕花费更多时间的受试者比在屏幕上花费更少的时间的受试者具有更多的CVS症状（p = 0.039）。每天使用笔记本电脑超过5小时，CVS患病率较高90.6％（p = 0.022）。戴矫正眼镜与从屏幕上休息时的CVS患病率增加有关，这显示出患病率降低。52.5％的CV患者的生产率降低。 结论：CVS在学生中最普遍；他们的屏幕时间水平也比教职员工更高。 运行标题：COVID-19关键字期间大学生和教师的计算机视觉综合征：52.5％的CV患者的生产率降低。结论：CVS在学生中最普遍；他们的屏幕时间水平也比教职员工更高。运行标题：COVID-19关键字期间大学生和教师的计算机视觉综合征：
痴呆和阿尔茨海默氏病的创新方法
Ihab M. Hajjar，M.D.，M.S。 神经和医学科教授，认知和记忆障碍的负责人Pogue家族杰出主席临床研究与护理彼得·奥唐纳尔（Peter O'Donnell Jr.） 大脑学院Ihab M. Hajjar，M.D.，M.S。神经和医学科教授，认知和记忆障碍的负责人Pogue家族杰出主席临床研究与护理彼得·奥唐纳尔（Peter O'Donnell Jr.）大脑学院
美国宇航局月球探索计划概述
国际空间站的长期合作伙伴渴望与 NASA 一起进入月球轨道。加拿大航天局 (CSA) 已承诺为 Gateway 提供先进的机器人技术，而欧洲航天局 (ESA) 计划提供国际居住舱 (IHab) 和 ESPRIT 模块，后者将提供额外的通信功能、用于部署科学有效载荷和立方体卫星的科学气闸舱以及 Gateway 的燃料补给。日本宇宙航空研究开发机构 (JAXA) 计划提供居住舱组件和后勤补给。俄罗斯航天局 (Roscosmos) 也表示有兴趣在 Gateway 上进行合作。
利用网络 AI 转变网络运营
对 AIOps 的需求“传统的 NMS 系统基于正则表达式匹配或某些规则系统，大量噪音涌入警报控制台，”eBay 网络与数据中心工程副总裁 Parantap Lahiri，ONUG 2021，网络 AI 执行圆桌会议“在多供应商和软件堆栈环境中，不再可能对网络进行故障排除，甚至无法了解可见性，”戴尔科技高级副总裁兼首席技术官 Ihab Tarazi，ONUG 2021，网络 AI 执行圆桌会议“我们坚信人工智能将系统地改进和改变我们的网络管理，”Orange 国际网络副执行副总裁 Jean-Louis Le Roux，ONUG 2021，网络 AI 执行圆桌会议 AIOps 的影响“如果交换机死机，我们会得到 100 张工单。通过拓扑感知和事件层次结构感知的自关联，我们得到一张工单。只有一个真正的事件需要解决。对于 RTP [维护] 活动，我们从 100 张工单减少到 0 张，”eBAY 网络软件工程与运营技术总监 Rick Casarez，ONUG 2022
桑迪亚实验室新闻
Ihab 带领他的团队四年来第二次荣获研发奖。这一享有盛誉的奖项表彰了全球范围内开发的最有前途的新产品、新工艺、新材料和新软件。有人可能会说，这些奖项体现了创新的实际行动。在谈到合作时，计算机科学家 Siva Rajamanickam 和他的团队获得了 R&D 100 奖，Siva 说这个项目是在休息室开始的。“我和一位同事在休息室闲逛时问了一个问题，‘帐篷里最高的杆子是什么？’意思是，材料工作流程中最昂贵的部分是什么，”Siva 说道。“我的同事解释了他们如何花费数月时间进行密度泛函理论模拟，并指出如果可以加快这个过程，将会‘改变游戏规则’。“那次谈话让我开始思考如何为 DFT 构建一个人工智能模型。我向同事提出了这个想法，他对此表示怀疑——我没有材料科学背景，所以我是一个局外人，他建议我可以做得比他们几十年来做得更好。但他向我推荐了两位 DFT 专家，他们恰好
抽象iCecer24 Landmine.pdf
[1] M.[2] H. Aoyama，K。Ishikawa，J。Seki，M。Okamura，S。Ishimura和Y. Satsumi，“矿山检测机器人系统的开发”，《国际高级机器人系统杂志》，第1卷。4，不。2，p。 25，2007。[在线]。可用：https：//doi.org/10.5772/5693 [3] S. B. I Badia，U。Bernardet，A。Guanella，P.Pyk和P.4，不。2，p。 21，2007。[在线]。可用：https：//doi.org/10.5772/5697 [4] ICBL-CMC，“地雷监视器2015”，禁止地雷的国际运动 - 加拿大集群弹药联盟，加拿大，2015年。[5] I. Makki，R。Younes，C。Francis，T。Bianchi和M. Zucchetti，“使用高光谱成像进行地雷检测的调查”，ISPRS摄影测量和遥感杂志，第1卷。124，pp。40 - 53，2017。[在线]。Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271616306451 [6] D. Guelle, M. Gaal, M. Bertovic, C. Mueller, M. Scharmach, and M. Pavlovic, “South-east europe interim report field trial croatia: Itep- project systematic test and evaluation of metal detectors - STEMD，”联邦材料研究与测试研究所（BAM），柏林，德国，2007年。[7] C. Castiblanco，J。Rodriguez，I。Mondrag´on，C。Parra和J. Colorado，用于爆炸性地雷检测的空中无人机，2014年1月1日，第1卷。253，pp。107–114。7，不。3，pp。813–819，2014。[8] X.[9] C. P. Gooneratne，S。C。Mukhopahyay和G. S. Gupta，“地雷检测的传感技术的审查：基于车辆的方法：无人车的方法”，pp。401–407，2004年12月。[10] P. Gao和L. M. Collins，“陆地矿山和小型未探索的陆地矿山的二维一般性似然比测试”，Signal Processing，第1卷。80，不。8，pp。1669 - 1686，2000。[在线]。可用：http：//www.sciendirect.com/science/article/pii/s0165168400001006 [11]7，pp。107 259–107 269，2019。[12] J. Colorado，I。Mondragon，J。Rodriguez和C. Castiblanco，“地理映射和视觉缝制，以使用低成本无人机来支持地雷检测”，《国际早期机器人系统杂志》，第1卷。12，否。9，p。 125，2015。[在线]。可用：https：//doi.org/10.5772/61236 [13] K. Kuru，D。Ansell，W。Khan，W。Khan和H. Yetgin，“分析和优化无人驾驶的物流群：智能交付平台：IEEE EEEE Access，第1卷。7，pp。15 804–31，2019。[14] K. Kuru，“使用新颖的框架计划智慧城市的未来，以完全自动的无人驾驶飞机进行，” IEEE Access，第1卷。9，pp。6571–6595，2021。[15] K. Kuru，D。Ansell，D。Jones，B。Watkinson，J。M. Pinder，J。A. Hill，E。Muzzall，C。Tinker-Mill，K。Stevens和A. Gardner，“使用自动驾驶无人驾驶航空车对牲畜进行智能的空降监测”，在第11届欧洲精密牲畜耕种会议上，2024年。[16] K. Kuru和H. Yetgin，“新工业革命中先进的机电一体化系统的转变：一切自动化（AOE）的新颖框架”，IEEE Access，第1卷。7，pp。41 395–41 415，2019。[17] K. Kuru，“地理分布的智能管理：在锻造云平台（FCP）上作为服务（DINSAA）的深入见解”，《平行与分布式计算》，第1卷。149，pp。103–118，3月2021。[18] L.-S. Yoo，J.-H。 Lee，Y.-K。 Lee，S.-K。 Jung和Y. Choi，“无人机磁力机系统在非军事区的军事矿山检测中的应用”，《传感器》，第1卷。21，否。9，2021。[在线]。可用：https：//www.mdpi.com/1424-8220/21/9/3175 [19] L.-S. Yoo，J.-H。 Lee，S.-H。 KO，S.-K。 Jung，S.-H。李和Y.-K。 Lee，“装有磁力计的无人机检测地雷”，IEEE地球科学和遥感信件，第1卷。17，否。12，pp。2035–2039，2020。[20] Jirigalatu，V。Krishna，E。LimaSim〜oes Da Silva和A. Dossing，“使用混合无人驾驶飞机（UAV）（无人机）的可移植机载磁力测定系统的磁干扰实验”，《地球仪器仪器，方法，方法和数据系统》，第1卷。10，否。1，pp。25–34，2021。[在线]。10，否。1，pp。可用：https：//gi.copernicus.org/articles/10/10/25/2021/ [21] L. E. Tuck，C。Samson，C。Lalibert´e和M. Cunningham，“磁干扰图映射四种无人飞机系统的无人飞机系统，用于空气磁性测量，地理位置仪器，”地理学仪器系统，”系统，数据，方法，方法，方法，方法，方法，方法，方法，方法，方法。101–112，2021。[在线]。可用：https：//gi.copernicus.org/articles/10/10/101/2021/ [22] O. Maidanyk，Y。Meleshko和S. Shymko，“研究四倍体工位设计的影响及其在地面对象监控过程中的Quadrocopter Design及其对质量的质量的影响，“先进信息系统”，“先进信息系统”，第1卷。5，不。4，p。 64–69，2021年12月。[在线]。可用：http：//dx.doi.org/10.20998/2522-9052.2021.4.4.4.10 [23] K. Kuru，“使用磁力计集成无人机和智能应用程序的地雷场磁场映射”，2024年。[在线]。可用：https：//dx.doi.org/10.21227/ebny-b828 [24] K. Kuru，“元社会：使用智能城市数字双胞胎迈向沉浸式城市元网络，”，IEEE Access，第1卷。11，pp。43 844–68，2023。[25] K. Kuru和D. Ansell，“ Tcitysmartf：将城市转变为智能城市的全面系统框架”，IEEE Access，第1卷。8，pp。18 615–18 644，2020。[26] K. Kuru，D。Ansell，B。Jon Watkinson，D。Jones，A。Sujit，J。M. Pinder和C. L. Tinker-Mill，“智能自动化，快速，快速安全的地雷和未爆炸的军械法官（UXO）检测（UXO）检测，使用多个传感器进行衡量的仪器，在自动驾驶员上进行量子，iNemos and triment and trimose and imanee everrone and iever> ieee eyee eyee eyee eyee everient 9，pp。 923–948，2021。 transp。 Syst。，卷。9，pp。923–948，2021。transp。Syst。，卷。[27] K. Kuru和W. Khan，“一个与智能城市的完全自动地面车辆协同整合的框架”，IEEE Access，第1卷。[28] K. Kuru，“在城市环境中具有完全自动的自动驾驶汽车的人类触觉触觉近距离的概念化”，IEEE Open J. Intell。2，pp。448–69，2021。[29] K. Kuru，“自动驾驶和车辆决策的传感器和传感器融合”，2023年。[30] K. Kuru，“ Trustfsdv：建立和维持对自动驾驶汽车的信任的框架”，IEEE Access，第1卷。10，pp。82 814–82 833，2022。[31] K. Kuru，“对城市环境中自动驾驶汽车的多目标深钢筋学习奖励功能的定义”，IEEE Trans。车辆。Technol。，卷。11，pp。1-12，3月2024。