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Mohammad R. Momeni博士Mohammad R. Momeni博士
u ndergladure l evel c outses化学236-化学工程师的化学，35个入学率，2019年秋季（NJIT）CHEM 235A/339-物理和分析化学实验室，15次入学率，2019年秋季（NJIT）2019年秋季化学工具I，20-秋季化学工具I，2019年秋季236-2236-- 001-236-- 001-236-- 001-236-- 001-236-- 001-236-- 001-236-- 001-266-- enrolments, Spring 2020 (NJIT) CHEM 236-002–Physical Chemistry for Chemical Engineers, 24 enrolments, Spring 2020 (NJIT) CHEM 126-008–General Chemistry II, 22 enrolments, Spring 2020 (NJIT) CHEM 126A–General Chemistry Lab II, 14 enrolments, Spring 2020 (NJIT) CHEM 480–Computer Applications to Chemical Problems, 15 enrolments, Spring 2023 （UMKC）化学431 - 物理化学I，8名学生，2023年秋季（UMKC）G raduate l evel c outses Chemes Chem 5580R -Computer应用于化学问题，10名入学率，2023年春季（UMKC）S ynergistic A ctivities a ctivities
供应链整合和创新维度对约旦制造公司业务绩效的影响Omar Mohammad Bakkiet Bwal
供应链整合和创新维度对约旦制造公司业务绩效的影响Omar Mohammad Bakkiet Bwaliez
引用：Toktam Mohammadi Rana1和Bahman Zohuri（2023）未来的美丽：人工通用智能驱动的纳米技术和量子计算
摘要医学美学领域是技术革命的风口浪尖，该风格旨在利用人工通用智能（AGI），纳米技术和量子计算的潜力。本文探讨了医学美学领域中Agi驱动的个性化治疗计划，纳米级干预和量子动力计算能力的变革性影响。虽然有望出色的精确性和效率，但这些技术的整合提出了重要的道德和监管问题。在我们通过尖端技术的融合来重新定义美容和医疗保健的旅程时，创新和负责任的部署之间取得了平衡至关重要。
人工智能和机器学习在安全运营中心的应用 Mohammad Anwarul Islam，中乔治亚州立大学
安全运营中心 (SOC) 的使命是保护数字资产（数据、应用程序、基础设施）免受恶意攻击和破坏。SOC 通过人员、流程和技术在检测、响应和从网络攻击中恢复方面完成其使命。SOC 依赖于多种硬件设备和软件工具，例如防火墙、入侵检测和预防系统、基于传感器的事件、系统日志、端点检测和响应、威胁情报、漏洞扫描器等。这些工具和设备实时生成大量数据。因此，安全事件和信息管理 (SIEM) 等工具必须分析大量数据以检测恶意活动和安全事件。机器学习和人工智能技术有可能检测异常和网络攻击。本研究重点介绍 AI/ML 如何嵌入 SOC 工具。关键词：安全运营中心、人工智能、机器学习、网络攻击
obayomi，Kehinde Shola，Lau，Sie Yon，Mayowa，Ibitogbe Enoch，Danquah，Michael K，Zhang，Zhang，Jianhua，Chiong，Tung，Meunier，Meunier，Louise和Rahman，Rahman和Rahman，Mohammad M
obayomi，Kehinde Shola，Lau，Sie Yon，Mayowa，Ibitogbe Enoch，Danquah，Michael K，Zhang，Zhang，Jianhua，Chiong，Chiong，Tung，Meunier，Louise和Rahman，Rahman，Mohammad Mahmudur（2022）（2022年）在葡萄源性质地上的进步材料，用于生物播种材料。水过程工程杂志，51。ISSN 2214-7144
高通量锂离子电池研究
zainab.alansari@utas.edu.om *通信：riyaz@gpcet.ac.in收到：2023年4月16日；接受：2023年6月20日；发表：2023年7月1日摘要：在本文中，我们介绍了一种新的方法，用于使用主成分分析（PCA）和逻辑回归（LR）的组合来预测糖尿病的风险。我们的方法提供了一种独特的解决方案，可以导致对糖尿病风险的更准确和有效的预测。要开发一个预测糖尿病的有效模型，重要的是要考虑有助于疾病发育的各种临床和人口统计学因素。这种方法通常涉及在包括这些因素的大型数据集上训练该模型。这样做，我们可以更好地理解不同的特征如何影响糖尿病的发展，并为处于危险中的个人创造更准确的预测。采用PCA方法来减少数据集的尺寸并增强模型的计算功效。LR模型然后将患者分为糖尿病或非糖尿病患者。准确性，精度，召回，F1得分和ROC曲线下的面积（AUC）只是用于评估所提出模型性能的少数指标。PIMA印度糖尿病数据（PIDD）用于评估模型，结果证明了对最新方法的显着改善。该建议的模型提出了一种预测糖尿病风险的有效方法，这可能对改善医疗保健结果和降低医疗保健成本具有重要意义。所提出的PCA-LR模型优于其他算法，例如SVM和RF，尤其是在精度方面，同时优化了计算复杂性。这种方法可能有可能为大型糖尿病筛查计划提供实用有效的解决方案。
文章：Goudarzi、Shidrokh、Anisi、Mohammad Hossein、Ahmadi、Hamed orcid.org/0000-0001- 5508-8757 等（另外 1 位作者）（已接受：2020 年）使用 SDN 的分销运营动态资源分配模型。IEEE 物联网杂志。ISSN 2327-4662（印刷中）
摘要 — 在车载自组织网络中，自动驾驶汽车在支持车载应用之前会生成大量数据。因此，需要一个大存储和高计算平台。另一方面，云平台上的车载网络计算需要低延迟。应用边缘计算 (EC) 作为一种新的计算范式，有可能在提供计算服务的同时减少延迟并提高总效用。我们提出了一个三层 EC 框架，将弹性计算处理能力和动态路线计算设置为适合实时车辆监控的边缘服务器。该框架包括云计算层、EC 层和设备层。资源分配方法的公式类似于优化问题。我们设计了一种新的强化学习 (RL) 算法来处理云计算辅助的资源分配问题。通过集成 EC 和软件定义网络 (SDN)，本研究为车载网络中的资源分配提供了一种新的软件定义网络边缘 (SDNE) 框架。这项工作的新颖之处在于设计了一种使用经验回复的多智能体基于 RL 的方法。所提出的算法实时存储用户的通信信息和网络轨迹状态。给出了具有各种系统因素的模拟结果，以显示所建议框架的效率。我们通过一个真实案例研究来展示结果。
Mohammad Fawzi Shubita（2023）。营销策略与工业公司盈利能力之间的关系：约旦的证据。创新市场
营销策略是公司的总体计划，用于吸引潜在的消费者并将其变成其服务或产品的永久客户。本文旨在调查盈利能力与营销策略之间的联系，以了解公司盈利能力如何影响营销策略。此外，它评估了重新打开资产（ROA）对公司营销策略的影响。研究使用随机效应回归模型；使用销售费用比率衡量营销策略，这等于销售费用而不是总资产。公司大小是由总销售正常对数表示的控制变量。研究样本包括约旦工业股东公司；分析期是2005年至2020年。这项研究收集了808个年度观察。调查结果表明，ROA对营销策略具有统计学上的显着影响，但其组成部分没有影响。模型1的adj-r2（解释力）为18.8％，模型2为11.4％。因此，主要的结论是ROA组件在解释营销策略差异时没有任何增量信息内容。该研究建议约旦的工业公司通过采用多样化的营销策略，专注于客户满意度，投资于市场研究，使用社交媒体并开发强大的品牌形象来提高其盈利能力。
推荐引用 推荐引用 Monshizada, Sahber；Sarbazhosseini, Hamed；Mohammadian, Masoud，“从人员、流程、数据和技术的角度概念化人工智能管理”（2021 年）。ACIS 2021 会议论文集。64。https://aisel.aisnet.org/acis2021/64
研究指出，实施人工智能 (AI) 的组织面临着诸多挑战。这些挑战的例子包括缺乏利用人工智能的经验和技能 (Desouza 2018；Ichishi 和 Elliot 2019)、有效管理信息安全 (Choudhary 等人2020；Wirtz 等人2019) 和数据可用性 (Desouza 等人2020；Sun 和 Medaglia 2019)。研究人员提出的挑战会影响组织内人工智能的最终结果和成功实施。最近的研究主要集中在识别人工智能挑战上，很少有研究探索组织如何通过克服这些挑战来成功利用人工智能。本研究旨在探讨以下问题——组织如何从非技术角度管理人工智能，以提高人工智能项目的成功交付率？
引用出版版本（APA）：Mansour-Saatloo，A.，Pezhmani，Y.，Mirzaei，M.A.，Mohammadiivatloo，B.，Zare，K.
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