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EPR效应增强剂强烈增强了纳米医学的靶向肿瘤递送到晚期癌症：进一步扩展以增强疗法
摘要电网中电池储能系统（BES）的集成正在加速以减轻与低碳技术（LCT）快速部署相关的挑战。这项工作调查了BES为电力网络提供重要辅助服务的能力，例如通过与北爱尔兰的分销网络运营商合作进行的两个案例研究，例如剃须和电网功率升级。开发了一种由两种策略组成的强大方法，可以强大地运行BES，以增强分销网络的运行。第一个策略是日期安排，旨在调度分布式的BES，以平滑电网功率并减轻电压和线应力。强大的需求预测算法被用于有效地应用日期安排。第二种策略是将网格功率弄平的实际时间操作，该电网能力可以单独使用或调整从预测误差的日期策略中获得的结果。使用实际测量结果验证了拟议的方法，并应用于英国北爱尔兰的11 kV分销网络。量化了爱尔兰岛可用的不同服务中的参与中的预期收入，并考虑了退化。
RIG-I 刺激增强人类原代 CD8 T 细胞的效应功能和增殖 Adham Abuelola Mohamed 1,2,3,4 * , Christina Wallerath 1
RIG-I 刺激增强效应功能和原代人类 CD8 T 细胞的增殖 Adham Abuelola Mohamed 1,2,3,4 * , Christina Wallerath 1 , Charlotte Hunkler 1 , Gunther Hartmann 1 , Sanda Stankovic 2 † , Andrew G Brooks 2 † , Martin Schlee 1 † * 1. 德国波恩大学医院临床化学和临床药理学系，德国波恩
纪念Mohamed Abousalem
WHEREAS, Mohamed Abousalem was the inaugural Vice President for Research and Innovation at San Jose State University from 2019-2024, where, among other notable initiatives, he launched the SJSU SpartUp Incubator, creating the SJSU Silicon Valley Small Business Development Center, expanded extramural funding through the creation of a research development unit and grantsmanship support programs, expanded internal funding for多学科研究，为学生和教职员工创建了奖学金，并领导了加强大学与硅谷和圣何塞之间的联系的倡议；
Mohamed Ibrahim Madkour 博士
阿联酋，沙迦大学医学实验室科学学士和硕士课程（2024 年 12 月）。主要职责：我在开发和组织基本认证材料方面发挥了关键作用。我的职责包括帮助准备自学文件，确保它全面满足所有认证标准并突出课程的优势。我确保课程符合国家认证要求和国际标准，强调实验室科学教育的最佳实践。• 为准备健康与社会科学认证机构 (AHPGS)，
Mohamed Sayed简历
我对3D重建和现实视觉系统和模型感到兴奋。我最近的工作是在深度估计和3D重建，3D高斯脱落和NERF上，生成模型，用于增强现实效果的高级技术以及抽象的场景几何估计。工作经验
清脆的地区医院欢迎Anne J. Lombardi博士和Mohamed Elgendy博士来清脆的地区儿科
医学博士Mohamed Elgendy博士带来了临床护理和研究的各种背景。他在埃及开罗的卡斯尔·阿尼·开罗大学获得医学博士学位，并在西密歇根大学荷马·斯特里克医学院（Homer Stryker School of School of School of School of Egy）完成了他在儿科的住院医师。在加入Crisp区域儿科之前，Elgendy博士曾担任印第安纳大学健康医师的儿科医生，并在Stony Brook University Hospital和New York University Langone Medical Center进行了大量研究。流利的英语和阿拉伯语，Elgendy博士致力于提供具有文化敏感的，以患者为中心的护理。
在坦桑尼亚Farida Lolila 1*，Mohamed S. Mazunga 1，Ntombizikhona B. Ntombizikhona B. Ndabeni
这项研究采用了PM 10来源参数以及预处理的地形和气象数据，作为对Aermod大气分散模型的输入，以划定Manyoni铀项目周围易受污染的区域。在采矿前了解这些领域是建立高效有效的环境基线数据的重要一步。这是因为用于收集数据的资源将集中在具有较高污染潜力的地区。在这方面，Aermod预测，适合污染分界的区域将为25.55 km 2、25.85 km 2和27.96 km 2，如果Playa C1的前瞻性矿山分别运行5、7和10年。在划界区域内，AERMOD预测，在5、7和10年内平均PM 10的最高年度地面浓度分别为22.2 µg M –3、22.8 µG M –3和25.7 µG M –3。这些值比PM 10的年度限制高11％，14％和28.5％。这些信息可以帮助矿山所有者和政府机构找出保护人和环境免受预期污染的方法。关键字：Aermod，铀矿，排放因子，基线数据，PM 10
SAAD, Sameh 和 KHAMKHAM, Mohamed (2022)。人工智能在 GSCM 中的应用——系统文献综述。引自：SHAFIK, Mahmoud 和 CASE, Keith，（编辑）
摘要。由于近年来对环境可持续性和绿色供应链的需求很高，工业和服务企业正在努力寻找有效的技术和方法来解决日益增长的问题并实现环境可持续性。人工智能 (AI) 已成为增强绿色供应链管理 (GSCM) 和实现可持续改进的有效技术之一。该研究旨在通过系统的文献综述探索和确定人工智能对 GSCM 增长和实施的主要贡献。采用五个系统流程来评估和得出最新发表的文献，使用一组纳入和排除标准来识别 GSCM 领域的论文。该研究解决了研究问题并确定了对 GSCM 做出贡献的最突出的人工智能技术。本文通过系统分析和综合提供见解，研究人员和从业者将通过这些见解启发促进 GSCM 的发展。
使用机器学习预测利率预测的预测模型：比较分析和实际应用Abdorwf A Mohamed Salem 1
摘要预测利率是财务计划，投资策略和决策的基本任务。传统统计模型虽然广泛使用，但通常无法充分捕获复杂的非线性关系和财务数据固有的时间依赖性。本研究通过探索机器学习模型的潜力来提高利率预测的准确性和可靠性来解决这些局限性。这项研究的主要目标是评估和比较多个机器学习模型的性能，包括线性回归，支持向量机和深度学习技术，以预测利率趋势。历史数据跨越了二十年，并进行了预处理，以确保数据质量和一致性。使用明确定义的评估指标（例如平均绝对误差和均方根误差）在该数据集上训练和测试模型，以确保稳健的性能评估。结果表明，机器学习方法，尤其是深度学习模型，优于捕获复杂模式并提供更准确的预测方面的传统方法。这些发现进一步讨论了在现实世界财务环境中实施机器学习技术的实际含义，从而强调了机遇和挑战。总而言之，本研究提供了可行的见解和强大的框架，可以将机器学习整合到利率预测中，从而有助于财务预测建模的发展。