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引用 Numair M、Mansour D-EA 和 Mokryani G (2020) 提出了一种用于智能微电网有效能源管理的物联网架构。第二代新型英特尔
摘要 — 当前电网面临诸多挑战，因为缺乏有效的能源管理策略，无法将发电量与负荷需求相匹配。这个问题在微电网中变得更加明显，因为微电网的负荷变化明显，发电量主要来自可再生能源，因为它依赖于分布式能源的使用。建设智能微电网比将大型电网转变为智能电网更具经济可行性，因为智能微电网需要大量投资来用智能设备替换旧设备。本文在微电网的不同部分应用物联网 (IoT) 技术，以实现有效的物联网架构，并提出了资产互联网 (IoA) 概念，该概念能够将任何旧资产转变为智能物联网资产。这将允许所有资产有效地连接到基于云的物联网。其作用是对从智能微电网收集的数据进行计算和大数据分析，以向不同的控制器发送有效的能源管理和控制命令。然后，物联网云将发送控制操作来解决微电网的技术问题，例如通过设置预测模型解决能源不匹配问题，通过有效承诺 DER 来提高电能质量，以及通过仅关闭不必要的负载来消除负载削减，这样消费者就不会遭受停电之苦。还讨论了在微电网内各个部分使用物联网的好处。
教授Mukhles Mansour Ahmad Al -abneh div>教授Mukhles Mansour Ahmad Al -abneh div>
哲学博士（博士学位）管理研究\国际酒店管理。哲学硕士（MPHIL）管理研究\国际酒店管理作为我的博士学位课程的一部分。英国萨里大学商业，经济学和法律学院。论文标题：[探索全面质量管理（TQM）实施效果
建议引用：Șerban, Daniela；Cristache, Silvia Elena；Ciobotar, Narcisa Georgeta；Frâncu, Laurențiu Gabriel；Mansour, Jiries (2024)：对商业和经济学术环境中使用人工智能意愿的定量评估，Amfiteatru Economic，ISSN 2247-9104，布加勒斯特经济研究大学，布加勒斯特，第 26 卷，第 12 期。 65，第 259-274 页，https://doi.org/10.24818/EA/2024/65/259
摘要 本文分析了罗马尼亚学者对商业和经济大学人工智能 (AI) 的认识、使用和使用意愿。它还强调了人工智能在经济和商业大学教育中的应用的主要后果，目的是确定一个适当的框架，以便在罗马尼亚的经济大学中规范地实施人工智能系统。该研究旨在确定教师在研究、教学和评估活动中个人主动使用人工智能的优势、劣势和意愿。所用的分析方法是定量的，通过管理一份在线问卷，熟悉教育人工智能的罗马尼亚学术教师对此进行了回应。数据处理使用 Smart PLS 进行，可以识别指导罗马尼亚经济教育中使用人工智能观点的统计关系。该样本代表正常数量的试点样本。研究结果很有用，因为它们确定了可以优化研究和教育过程以及教学、评估和学习的方面，以满足罗马尼亚经济学术环境中人工智能使用的日益增长的动态。学者们对使用人工智能系统的优势的看法以及他们提出的解决方案，以最大限度地发挥人工智能在研究、教学和评估活动中的优势。所有这些都有助于制定在罗马尼亚经济和商业教育中实施人工智能系统的框架。结果表明，人工智能在所分析大学的学术活动中的使用和整合处于早期阶段：人工智能主要用于对学生的评估，这可以自动完成。学者在教学和研究中使用人工智能的可能性很低。
引用出版版本（APA）：Mansour-Saatloo，A.，Pezhmani，Y.，Mirzaei，M.A.，Mohammadiivatloo，B.，Zare，K.
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具有线性密钥表的偶数-曼苏尔构造和的量子攻击
摘要：Shinagawa 和 Iwata 考虑了 Even–Mansour 和 (SoEM) 构造的量子安全性，并给出了基于 Simon 算法和 Grover 算法的量子密钥恢复攻击。此外，还给出了针对 SoEM 自然泛化的量子密钥恢复攻击。对于 SoEM 的某些变体，他们发现它们的量子攻击并不明显，并将讨论此类构造的安全性作为开放问题。本文重点关注这一开放问题并给出了积极的回应。我们提供了基于量子算法的针对此类构造的量子密钥恢复攻击。对于具有线性密钥调度的 SoEM 自然泛化，我们还给出了基于量子算法（Simon 算法、Grover 算法和 Grover-meet-Simon 算法）的类似量子密钥恢复攻击。
引用：Naemi A，Schmidt T，Mansourvar M等。急诊科死亡率预测的机器学习技术：系统评价
摘要目的这一系统评价旨在评估机器学习（ML）算法在预测医疗患者院内死亡率（使用急诊科（EDS））的院内死亡率方面的性能和临床可行性。设计进行了系统的审查。在2010年至2021年之间搜索了包括Medline（PubMed），Scopus和Embase（OVID）在内的数据库，以提取英文发表的文章，描述了利用生命体征变量的基于ML的模型来预测EDS接受的患者的院内死亡率。对预测建模研究检查清单的系统评价的批判性评估和数据提取用于研究计划和数据提取。使用偏见评估工具的预测风险评估了纳入论文的偏见风险。参与者接纳了ED的患者。主要结果措施院内死亡率。结果将15篇文章包括在最终审查中。我们发现，该域已应用八个模型，包括逻辑回归，决策树，k-nearest邻居，支持向量机，梯度提升，随机森林，人工神经网络和深层神经网络。大多数研究未报告基本的主要分析步骤，例如数据预处理和处理丢失值。14种研究在统计分析部分中具有很高的偏见风险，这在实践中可能导致绩效差。尽管所有研究的主要目的是开发了死亡率的预测模型，但九篇文章并未为预测提供时间范围。结论本评论提供了最新的最新概述，并揭示了研究差距；基于这些，我们为将来的研究提供了八项建议，以使ML在实践中更可行。通过遵循这些建议，我们希望将来会看到更多可靠的ML模型，以帮助临床医生较早地识别患者恶化。
Mansour Bin Zayed
阿布扎比（2021年9月14日）：H.H.谢赫·曼苏尔·本瑟·本塞德·扎耶德·纳希扬·纳希安（Sheikh Mansour bin Zayed Al Nahyan），副总理兼总统事务部长，他通过使阿联酋公民能够释放其潜力并获得与他的潜力并获得劳动力市场相适应他的潜力，并与他的潜力相适应他的遗产，这是50名项目在推动国内经济方面的核心重要性。迪拜副总裁，总理兼统治者穆罕默德·本·拉希德·阿尔·麦克图姆（Mohammed bin Rashid Al Maktoum），阿布扎比王储的谢赫·穆罕默德·本·扎伊德·纳海恩（Sheikh Mohamed Bin Zayed al Nahyan）殿下，阿联酋武装部队的副最高指挥官。
