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2023 年第 (46) 号联邦法令，关于太空领域的监管 我们，穆罕默德·本·扎耶德·阿勒纳哈扬，阿联酋总统
：航天部门监管的与通信相关的航天活动。 空间数据：由航天活动产生的数据，无论是遥感数据、卫星导航数据还是其他数据。 事件：由航天活动、航天支援飞行或高空活动引起的事件，影响或几乎影响此类活动的安全，或影响航天支援飞行或高空活动中使用的空间物体或飞行器的工作，或对大气层或地球表面的人员或任何物体或财产造成损害或几乎造成损害，并且该事件造成的损害未达到事故的程度。事故：由航天活动、航天支援飞行或高空活动引起的事故，导致人员死亡或严重伤害，或导致航天物体或用于航天支援飞行或高空活动的飞行器或机上财产毁坏或严重损坏，或导致大气层或地球表面的任何物体或财产毁坏或严重损坏。陨石：非人造的自然物质或金属石头，经非人为干预从外层空间到达地球。空间碎片：无任何作用或用途的空间物体或其碎片，包括其零部件和由此产生的材料、废料或碎片，无论是在外层空间（包括地球轨道）还是在地球大气层内。空间资源：外层空间存在的任何非生物资源，包括矿物和水。
(b): Sameh Monna, Mohammed Itma (2022)。巴勒斯坦学校建筑的气候变化缓解方法：能源效率与环境效率的结合
摘要 巴勒斯坦学校建筑的能源需求不断增长，这是能源部门面临的问题之一。本文旨在估算在学校建筑屋顶安装光伏系统的潜在发电量，以满足学校的能源需求并向其周围建筑提供电力。选择最常用的学校建筑类型来安装光伏 (PV) 系统。使用 PVSOL 软件估算安装光伏系统产生的电力。使用设计建造者热模拟软件模拟所选学校类型的能源消耗。对两个气候区的能量生产和消耗进行了比较，这两个气候区的倾斜角度不同，学校建筑围护结构和室内系统的情况也不同。结果表明，学校建筑上的光伏系统可以满足其估计的消耗量，并提供盈余的电力生产。这种盈余可以作为学校建筑周围住宅区向可再生能源过渡的基础。研究得出结论，光伏系统的安装应与建筑围护结构热改进相结合，或围护结构改进与供暖和制冷系统相结合。
引文：Mohammed Bekhti。“使用单结和多结太阳能电池的低地球轨道卫星太阳能电池阵列设计的比较研究”。Acta Scientific
8. CS Clark. 等，“航天用商用镍镉电池：一种行之有效的低地球轨道卫星电力存储替代品”。载于：第五届欧洲空间电力会议论文集，西班牙塔拉戈纳，9 月 21 日至 25 日（1998 年）。
如何引用这篇文章：Irshadullah Asim Mohammed，n。 Madhumithaa（2024）改变决策 - AI和机器学习对Stra
ABSTRAC人工智能（AI）和机器学习（ML）的出现已经显着改变了业务运营中的战略决策过程。本文探讨了这些技术对优化运营效率，提高决策准确性和促进创新的深远影响。AI和ML使组织能够处理大量数据，得出可行的见解，并以无与伦比的精度预测趋势。这些功能通过提供具有适应性和响应动态市场需求的数据驱动策略来重新定义传统业务模型。本文在战略运营中深入研究AI和ML的各种应用，包括预测分析，自动化过程和智能决策支持系统。关键的进步，例如自然语言处理，深度学习和强化学习，有助于提炼决策框架，确保可扩展性和减轻人类偏见。通过整合AI和ML，企业可以在迅速发展的全球经济中实现增强的敏捷性，改善客户体验以及竞争优势。此外，本文批判性地研究了与采用AI和ML相关的挑战，例如数据隐私问题，算法偏见以及自主决策系统的道德含义。它还强调了培养持续学习和协作文化以有效利用这些技术的重要性。这项研究强调了对强大的治理框架和监管标准的需求，以应对AI和ML带来的道德和运营风险。通过综合最近的研究和行业实践的见解，本文对AI和ML如何塑造战略业务运营的未来，为可持续和知情的决策实践铺平了道路。关键字：人工智能，机器学习，战略决策，业务运营，预测分析，智能系统，运营效率，数据驱动的策略，算法偏见，道德含义，创新，数字化转型。在数字化转型，人工智能（AI）和机器学习（ML）时代的引言已成为创新的关键驱动力，重塑了战略业务运营的景观。各行业的组织正在利用这些高级技术来增强决策过程，优化资源分配并在日益复杂的全球市场中获得竞争优势。通过分析大量数据集，AI和ML使企业能够发现可行的见解，预测趋势并以前所未有的准确性和速度做出明智的决策。战略业务运营包括广泛的活动，包括供应链管理，客户关系管理，财务计划和营销策略。管理这些操作的传统方法通常依赖手动流程和静态模型，从而限制了它们适应业务环境快速变化的能力。AI和ML通过提供动态，数据驱动的解决方案来应对这些挑战，从而使组织能够积极回应市场波动，客户偏好和新兴风险。
筛查从罗米河分离的突变真菌，以降低炼油厂的污水污染物 Bala S. Hafsat 1; Mohammed S.S.D 2; Maiangwa Jonatha
筛查从罗米河分离的突变真菌，以降低炼油厂的污水污染物 Bala S. Hafsat 1; Mohammed S.S.D 2; Maiangwa Jonathan 1和Musa Nomsu 1 1微生物学系，纯净和应用科学学院，尼日利亚卡杜纳州立大学2污染意味着周围的任何改变；但是它在使用中受到限制，尤其是意味着环境的物理，化学和生物学品质的任何恶化。本研究的目的是筛查和突变从罗米河分离出来的真菌联盟，以降低炼油厂废水。炼油厂的废水样品被无菌地收集到卡杜纳炼油厂的储罐下的无菌瓶中，尼日利亚的卡杜纳州卡杜纳州（KRPC）卡杜纳州使用无菌技术进入无菌瓶中。使用标准方法进行了理化分析。使用标准技术进行了包括真菌分离株的突变的样品的真菌分析。使用常规技术和分子技术实现了突变真菌分离的突变真菌的鉴定。样品的物理化学特性的结果表明，大多数参数都在标准组织设定的可接受的极限之内，并且参数支持真菌的生存和增殖。在这项研究中，A。versicolor和A. quadrilineatus对紫外线辐射敏感。据观察，尼日尔曲霉菌的发生率最高（29.55％）（29.55％），其次是quadrilineatus（27.77％），烟曲霉（27.77％），烟曲霉（22.73％）和鳄鱼versicolors versicolor（20.455％）。筛查八天后观察到中等至最大的生长。关键字：筛选，突变真菌，财团，生物降解，炼油厂废水。引言环境污染意味着周围的任何改变；然而，它的使用尤其是指环境的物理，化学和生物学质量的任何恶化（Mosley等，2014； Ferguson等，2020）。大量废水已释放到环境中。在大多数发展中国家，由于现有治疗费用高，行业在没有治疗的情况下排放废水。炼油厂废水是剧毒的，由于其中存在石油碳氢化合物，对附近社区构成了令人难以置信的威胁。因此，必须对石油炼油厂进行充分处理以符合已建立法规的质量标准，然后才能排出流中（Musa等，2015； Santo等，2015）。石油和石油产品的生物修复（或微生物分解）具有相当大的经济和环境重要性。石油是有机物的丰富来源和碳氢化合物，很容易被多种微生物进行有氧攻击（Ataikiru等，2017）。丝状真菌通过产生有能力的酶来降解柴油和煤油在降解柴油中起重要作用，因为它们的侵略性生长，
开发符合人体工程学负担得起的假肢。
Mohammed Ashfaq 4Ad20ee412 Mohammed Ismail 4ad19ee009 Mohammed Syed Yakoob 4ad19ee010
收件人：哈桑的穆罕默德·艾哈迈德（Mohammed Ahmed），医学博士。环球，埃及。
活动：我观察到托德·阿隆索博士的日常工作。他帮助我制定了一个培训时间表，涵盖了我希望在这么短的时间内学习的一切。在BDC，我被教导如何从诊断出来从整体上治疗儿童期糖尿病。令人着迷的是，看到完整的医疗专业人员，糖尿病教育者，营养师，护士从业人员，社会工作者和心理学家如何合作，为新诊断的儿童及其家人提供日常教育计划。他们的杰出团队不仅可以帮助家庭有效地管理糖尿病，还激发了他们这样做。他们彻底的糖尿病教育工作和支持是惊人的。即使是其他有T1D多年的父母也承认他们希望他们早日访问BDC，因为以前没有人对他们进行如此彻底的教育。
doi：https：//doo/10.3745/ejcsit.2013/vol18412引用：美丽的O.A.，Mohammed D.，Folurunse A.和A.A. （2024）ai-driv
doi：https：//doi.org/10.37745/ejcsit.2013/vol11n684102引用：Bello O.A.，Ogundipe A.，Mohammed D.，Folorunso A.和Alonge O.A.（2024）在美国金融交易中实时欺诈检测的AI驱动方法：挑战和机遇，《欧洲计算机科学与信息技术杂志》，121（6），88-106，摘要：金融交易中的欺诈行为仍然是对美国金融部门的重大挑战，需要发展高级检测机制。传统方法通常受其反应性的限制和无法实时处理大量数据的限制，越来越多地被AI驱动的方法补充并取代。本文探讨了人工智能在实时欺诈检测中的应用，突出了这些技术的潜在好处，挑战和未来方向。驱动的技术，例如机器学习算法，深度学习模型和自然语言处理，为识别和减轻欺诈活动提供了强大的解决方案。有监督和无监督的学习方法以及异常检测技术提供了检测可能表明欺诈的异常模式和行为的能力。混合模型的集成增强了这些系统的准确性和可靠性。实施AI驱动的欺诈检测系统涉及挑战，例如确保数据质量，解决隐私问题以及实现实时处理的可扩展性。此外，平衡模型绩效与法规合规性和道德考虑仍然是一个关键问题。尽管面临这些挑战，但AI技术的进步带来了巨大的机会。增强了数据分析，金融机构和AI公司之间的协作工作以及监管支持可以推动创新并提高欺诈检测能力。来自领先的金融机构的案例研究证明了AI驱动方法在降低欺诈率和提高运营效率方面的有效性。随着AI技术的不断发展，其在欺诈检测中的应用
2024年联邦法令第（11）条关于减少气候变化影响的穆罕默德·本·扎伊德·纳海恩（Mohammed Bin Zayed Al Nahyan）
第（4）条的气候变化缓解来源应有助于减少其排放，以实现气候中立。应通过应用以下一种或多种方式来实现这一点：1。提高能源效率。2。使用清洁能量。3。增强和保护天然碳汇。4。碳捕获，使用和存储（CCUS）。5。使用饱和氟化合物的替代品。6。碳抵消。7。实施综合废物管理；或8。由部和主管当局确定的任何其他技术或手段或
AIoT 与 I4.0：物联网和人工智能技术对工业 4.0 的影响 Nasreddine HAQIQ 1* 、Mounia ZAIM 1 、Issam BOUGANSSA 1 、Adil SALBI 1 、Mohammed SBIHI 1
许多工业公司正在寻求在其生产链上实施新技术，并希望将其公司重塑为智能工厂，即数字化生产的未来。例如，西门子投资了一个名为 Mindsphere 的项目，该项目是一种工业物联网应用服务解决方案，使用人工智能进行高级分析，结合物联网解决方案和联网产品的云，以优化运营、控制和保护数据，从而生产出质量更好的产品 [6]。据 Klaus Helmrich 先生介绍，西门子正致力于通过数字化重塑工业企业及其生产运营的流程 [7]。亚马逊、阿迪达斯、惠而浦等其他企业在智能工厂方面都有成功案例，这些公司已开始或将开始在其生产链上实施新技术。本研究的目的是定义物联网人工智能一词，研究 AIoT 对工业应用的软硬影响以及在现代工业中实施人工智能和物联网技术的好处。