XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMoustafa
引用出版版本（APA）：Sun，C.，Major，L.，Moustafa，N.，Daltry，R.，Obradovic，L。，＆Friedberg，A。（2024）。不同的
摘要：数字个性化表现出了增强学习的潜力。但是，关于不同内容个性化算法对早期算术和识字结果的比较影响的证据有限，尤其是在低收入和中等收入国家（LMIC）。本文报告了通过6479肯尼亚学前学习者使用的数字个性化学习工具进行了三个星期的A/B/C测试。实施了两种个性化算法（最大化学习者参与或分数），而专家策划的序列则被用作对照。1509班的学习者在这三个分区中随机分配。在三个指标中比较了算术和识字中的学习：总结性评估，课程进度和形成性评估。结果显示，在总结性评估中分区之间没有差异。不同的分区倾向于以不同的节奏通过数字课程进行。在形成性评估得分中发现了分区之间的显着差异，每种算法方法的影响根据不同的学习链而变化。发现有助于更深入地了解不同算法如何影响LMIC背景下的主要教育，这对设计针对特定的学习内容和学习者资料量身定制的个性化学习方法的影响。
从电子废料中回收金属氧化物纳米材料
Heba H El-Maghrabi、Amr A Nada、Fathi S Soliman、Patrice Raynaud、Yasser M Moustafa 等。从电子废料中回收金属氧化物纳米材料。纳米材料制造的废物回收技术，第 203-227 页，印刷中，�10.1007/978-3-030-68031-2_8�。�hal- 03272410�
KSallam@sharjah.ac.ae； karam.sallam84@gmail.com
(b) 研究补助金 • Radwan, I.、Goecke, R. 和 Sallam, K，首席研究员“用于提高摩托车驾驶员道路安全的高级驾驶辅助系统”CRC-P，2023 – 2025 年，1,263,707.30 澳元”。 • 能力系统中心内部，首席研究员，Sallam，Chakrabortty，Moustafa，Ryan，“安全系统的试点优化模型”，能力系统中心，新南威尔士大学堪培拉分校，澳大利亚，2019- 2020 年，20,000 澳元。 • 能力系统中心内部，首席研究员，Sallam，Chakrabortty，Moustafa，Ryan，“雾云计算的试点优化模型”，能力系统中心，新南威尔士大学堪培拉分校，澳大利亚，2019- 2020 年，17,000 澳元。 • 实验室建设补助金，Munasinghe、Ma、Elgendi、Rojas 和 Sallam“网络工程实验室设备”，堪培拉大学，澳大利亚，2022 年，170,000 澳元。 • 设备购买补助金，Ambi、Dharmendra、Ahmed、Ram、Hamed 和 Sallam“脑机接口传感器”，堪培拉大学，澳大利亚，2021 年，49,580 澳元。 • 设备购买补助金，Sallam、Elgendi 和 Ambi“NVIDA JetPack”，堪培拉大学，澳大利亚，2021 年，7,878.51 澳元。
联想学习中的信息理论、记忆、预测和时间
这是为《大脑和行为的计算模型》撰写的一章的原始版本。由 A. Moustafa 编辑。纽约，Wiley/Blackwell（2016 年）。编辑最初指定的长度为 15,000 字。提交此版本很久之后，Wiley 的新委托编辑下令所有章节都必须缩短至 7,000 字。要将章节缩短到这个长度，需要大量重写并删除所有计算细节。我们为那些想要查看计算细节的人发布了此信息。考虑在 Wiley/Balckwell 上发表文章的作者可能需要参考我们的经验。
扎卡里·C·科尔德罗
[J18] Ware LG、Suzuki DH、Cordero ZC †。“定向凝固双晶中弯曲晶界的热力学稳定性和运动学可达性”，材料科学杂志，55：8564–8575 (2020)。[J17] Moustafa AR、Durga A、Lindwall G、Cordero ZC †。“用于设计增材制造功能梯度金属的 Scheil 三元投影 (STeP) 图”，增材制造，32：101008 (2020)。[J16] Poole LL、Gonzales M、French MR、Yarberry WA、Moustafa AR、Cordero ZC †。 “PrintCast A356/316L 复合材料的超高速冲击”，国际冲击工程杂志，136: 103407 (2020)。[J15] Ward AA、Cordero ZC †。“多材料层压板超声波增材制造过程中的结生长和相互扩散”，Scripta Materialia，177: 101-105 (2020)。[J14] Carazzone JR、Bonar MD、Baring HW、Cantu MA、Cordero ZC †。“约束烧结中开裂的原位观察”，美国陶瓷学会杂志，102:602-610 (2019)。[J13] Ward AA、Zhang Y、Cordero ZC †。 “超声波点焊和超声波增材制造中的结生长”，Acta Materialia，158: 393-406 (2018)。[J12] Moustafa AR、Dinwiddie RB、Pawlowski AE、Splitter DA、Shyam A、Cordero ZC †。“介观结构和孔隙率对增材制造金属复合材料热导率的影响”，Additive Manufacturing，22: 223-229 (2018)。[J11] Ware LG、Suzuki DH、Wicker KJ、Cordero ZC †。“定向凝固双晶和三晶中的晶界操控”，Scripta Materialia，152: 98-101 (2018)。[J10] Ward AA、French MR、Leonard DN、Cordero ZC †。 “纳米晶合金超声波焊接过程中的晶粒生长”，材料加工技术杂志，254：373-382 (2018)。[J9] Pawlowski AE*、Cordero ZC* †、French MR、Muth TR、Dinwiddie RB、Carver KR、Shyam A、Elliott AM、Splitter DA。“通过熔体渗透增材制造预制件生产耐损伤金属复合材料”，材料与设计，127：346-351 (2017)。* = 作者贡献相同[J8] Cordero ZC †、Siddel DH、Peter WH、Elliott AM。“通过青铜渗透增强铁质粘合剂喷射 3D 打印部件的强度”，增材制造，15：87-92 (2017)。 [J7] Cordero ZC † 、Dinwiddie RB、Immel D、Dehoff RR。“电子束增材制造过程中烟囱孔的成核和生长”，材料科学杂志，52：3429-3435 (2017)。[J6] Cordero ZC † 、Meyer III HM、Nandwana P、Dehoff RR。“电子束增材制造过程中的粉末床充电”，Acta Materialia，124：437-445 (2017)。[J5] Cordero ZC 、Knight BE、Schuh CA †。“Hall-Petch 效应六十年——纯金属晶粒尺寸强化研究综述”，国际材料评论，61：495-512 (2016)。 [J4] Cordero ZC、Carpenter RR、Schuh CA、Schuster BE†，“超细晶粒钨合金的亚尺度弹道测试”，国际冲击工程杂志，91：1-5 (2016)。[J3] Huskins EL、Cordero ZC、Schuh CA、Schuster BE†。“粉末微柱压缩测试”，材料科学杂志，50：7058-7063 (2015)。
近炸引信的进展及近炸引信的作用...
6.Sara Johansson，“商用雷达传感器在近炸引信应用中的评估”，于默奥大学物理系工程物理硕士论文，2019 7。A. Nasser、Fathy M. Ahmed、K. H. Moustafa、Ayman Elshabrawy，近炸引信技术的最新进展，第 04 卷，第 04 期（2015 年 4 月）IJERT 8。L. Brown，“近炸引信的起源”，微波研讨会文摘，1998 IEEE MTT-S International，1998 年，第425-428。9。Z.-B。Li，“紧凑型 UWB 近距引信传感器系统的实施与开发”，载于《计算问题求解 (ICCP)》，2011 年国际会议，2011 年，第120-122 页。10.W. Hinman Jr 和 C. Brunetti，“无线电近距引信开发”，《IRE 会议纪要》，第 10 卷。34，页。976-986，1946 11。M. A. Kolodny，“雷达近炸引信和冷战范式”，微波研讨会文摘 (MTT)，2011 IEEE MTT-S 国际，2011，页。1-4..
多动症患者的灵活奖励学习受损与腹侧纹状体和顶叶皮质强化敏感性和神经信号减弱有关
个人如何从正面和负面的奖励反馈中学习并据此做出决策，可以通过强化学习的计算模型形式化（Sutton and Barto 1998）。RL 模型的核心是奖励预测误差 (RPE)，它反映了已实现奖励和预期奖励之间的差异。从神经上讲，预测误差由中脑多巴胺的阶段性释放发出信号（Hollerman and Schultz 1998，Schultz 2013），同时纹状体和其他大脑区域的神经活动也相应出现（Pine, Sadeh et al. 2018）。人类功能性神经影像学研究报告了中脑、纹状体和几个皮质区域中 RPE 的相关性（O'Doherty, Dayan et al. 2004，D'Ardenne, McClure et al. 2008，Daw, Gershman et al. 2011，Deserno, Huys et al. 2015）。 RL 神经行为相关性的个体差异确实与人类多种多巴胺测量方法有关，包括药理学操作（Pessiglione、Seymour 等人 2006 年、Westbrook、van den Bosch 等人 2020 年、Deserno、Moran 等人 2021 年）、神经化学正电子发射断层扫描 (PET)（Deserno、Huys 等人 2015 年、Westbrook、van den Bosch 等人 2020 年、Calabro、Montez 等人 2023 年）和特定基因型（Frank、Moustafa 等人 2007 年、Dreher、Kohn 等人 2009 年）。
可再生能源与标准的兼容性......
可再生能源与绿色建筑能源管理系统和环境设计标准的兼容性 Nourhan Mohamed Subhi Sharaf El-Din*、Mohamed Salah el-Din el-Said、Wael Seddik Moustafa 和 Heba Mohamed Abdou 曼苏拉大学工程学院建筑工程系，曼苏拉，埃及* 通讯作者 电子邮件：nourham.m.subhi@gmail.com 摘要 当今世界面临着人口增长、资源消耗、环境恶化、气候变化和能源危机等挑战。如果不立即采取补救措施，情况预计会变得更糟。为了应对能源问题和环境恶化，有必要通过生产以新能源和可再生能源为代表的清洁能源来保护环境。发展与环境的密切联系导致了可持续性现象的出现，可持续性要求人们关注环境保护，考虑到可再生能源是保护环境的最重要手段之一。因此，许多国家现在都在开发可再生能源，并设定了实现建筑环境效率的目标，以应对未来的环境挑战和建筑。本文介绍了可再生能源的使用与采用可持续建筑设计之间的关系。研究的目的是，根据最重要的全球可持续建筑评估系统之一，能源领导与环境设计 (LEED) 系统，可再生能源作为建筑能源效率领域的补充方法所获得的特性与采用可持续建筑设计之间存在直接的正相关关系。确定可再生能源的使用可以贡献的点数，并适用于全球建筑可持续性评估系统中所有可持续性决定因素和策略的总点数。关键词：可再生能源、可再生能源来源、可持续性问题、LEED（领导力与环境设计）、环境可持续性工程。 ﺗﻮ໓ﻖ ໟﻄﺎﻗﺎт ໟﻤﺘﺠﺪode ﻣﻊ ﻣﻌﺎﯾﯿﺮ ﻧﻈﺎm ﻃﻄﺎﻗﺔ ƻﻟﺘﺼﻤﯿﻢ ﻟﺒﯿﺌﻲ ﻟﻠﻤﺒﺎﻧﻲ ﻟﺨﻀﺮ ﻧﻮ 瑞带ﺎä ﻣﺤﻤﺪ ﺻﺒﺤﻲ ﺷﺮف � 带ﺒﺔ ﻣﺤﻤﺪ ﻋﺒﺪه ﻛﻠﯿﺔ ໟﮭﻨﺪﺳﺔ Ќ ﻗﺴﻢ ﻟﮭﻨﺪﺳﺔ ໟﻤﻌﻤﺎрﯾﺔ Ќ ﺟﺎﻣﻌﺔ ﻟﻤﻨﺼﻮ瑞克 , ﻟﻤﻨﺼﻮ , ﻣﺼﺮ ﻟﺒﺮﯾﺪ ﻻﻟﯿﻜﺘﺮﻧﻲ ﻟﻠﺒﺎﺣﺚ ﻟﺮﺋﯿﺴﻲ : nourham.m.subhi@gmail.com 电子邮件: ໟﻤﻠﺨﺺ ﯾﻮຟﮫ ໟﻌﺎﻟﻢ ໟﯿﻮm ﺗﺤﺪﯾﺎ ﻓﻲ ﺷﻜﻞ ﻟﻨﻤﻮ ﻟﺴﻜﺎﻧﻲ、 ٥ﺳﺘﮭﻼك ﻟﻤﻮك َ ٰﻟﺘﺪ带ﻮ拉ﻟﺒﯿﺌﻲ ٱﺗﻐﯿﺮ ٱﻟﻤﻨﺎٮ ٣ٲﻣﺎт ٻﻄﺎﻗﺔ . ﻣﺎ ﻟﻢ ﯾﺘﻢ ﺗﺨﺎﺾ ﺑﻌﺾ ﻟﺘﺪຑﯿﺮ ﻟﻌﻼﺟﯿ ﺔ ໟﻔﻮ рﯾﺔЌ ﻣﻦ ﻟﻤﺘﻮﻗﻊ ﺗﺰoded ﻷﻣﻮр ﺳﻮì 。 ً带ﻨﺎك ﺣﺎﺟﺔ ﻟﺤﻤﺎﯾﺔ ﻟﺒﯿﺌﺔ װﻟﻚ ﺑﺎﻟﺤﻔﺎи ﻋﻠﯿﮭﺎ ﻣﻦ ﺧﻼа ХﻧﺘﺎЬ ໟﻄﺎﻗﺔ ໟﻨﻈﯿﻔﺔ ໟﻤﺘﻤﺜﻠﺔ ﻓﻲ ໟﻄﺎﻗﺎ И ﻟﺠﺪﯾﺪÉ ٰﻟﻤﺘﺠﺪﻞ ﻟﻠﺘﻌﺎﻣﻞ ﻣﻊ ﻣﺸﺎﻛﻞ ﻟﻄﺎﻗﺔ ٰﻟﺘﺪ带ﻮр ﻟﺒﯿﺌﻲ 。发展与环境之间的密切联系导致了所谓的可持续性的出现，它要求注意保护环境，同时考虑到
四分之一汽车悬架系统的建模和PID控制
是由驱动程序或在微控制器中体现的自适应控制算法选择的。Metered和Elsawaf [1]实现了粒子群优化（PSO）算法，以调整在半活性四分之一CAR模型悬架系统上实现的PID控制器。在MATLAB/SIMULINK环境中模拟了带有MR阻尼器的2DOF车辆模型。将PSO调谐的PID控制器与使用Ziegler-Nicholas方法调整的常规PID控制器，被动悬架系统和不受控制的MR DAMBER进行了比较。颠簸和随机道路输入用于时间和频域测试系统。据观察，POS调谐的PID控制器可提高骑行舒适性和车辆稳定性。Kesarkar和Selvaganesan [2]使用具有目标函数的人工Bee集群算法设计了分数PID控制器，例如积分绝对误差，积分正方形误差和积分时间绝对误差，可用于多模态复杂优化问题。作者观察到与常规PID方法相比，结果是有希望的。nui [3]已经实施了基于GA的优化方法来调整主动悬架系统的PID参数。绝对误差控制用作调整PID参数的目标函数。GA的优化PID控制器可改善主动悬架系统的动态性能并提高稳定性。Hamid和Hamid [4]分析了一个基于模糊的PID控制器，用于半赛车主动悬架系统。在此分析中，悬架工作空间是观察到的标准。使用模糊逻辑，模糊pid和∞dahRe实现并研究了主动控制系统。与其他控制策略相比，PID控制器的过冲，卑鄙的误差以及改善的舒适性和安全性。Tammam，Aboelela，Moustafa和Seif [5]实施了基于多目标GA的PID控制器，以控制单个区域功率系统的负载频率。可以观察到基于GA的PID控制器易于实现，并有效地改善系统性能。