Tadakhul系统是一个在线学习平台,旨在为阿拉伯语和英语的多个用户提供互动和个性化学习。我们提出的Tadakhul系统是一种电子学习环境,可为不同的学习方式提供学习材料。本研究的重点是在Tadakhul平台上使用学习分析,该平台基于学生以前的学习经验使用数据来预测未来的学习过程。它有助于提供个性化的学习经验。Tadakhul系统提供了一个平台,课堂讨论集中在最重要的概念上,并根据他们在学习期间的表现为每个学生个性化学习资源。将学习分析应用于在线电子学习环境中获得的数据可以帮助学生面临许多问题的课堂管理,并且老师可以通过调整数据或在需要时提供其他支持来提供帮助。在MOOC平台中使用学习分析的优点是预测学生失败,确定高危学生,评估分配,预测成绩并预测结果[4]。在这项研究中,我们探索了不同的人工智能模型,例如Bilstm和CNN,以确定利用Tadakhul平台的学生的学习行为。Bilstm模型非常擅长处理时间序列数据并了解数据之间的关系。这对于随着时间的推移跟踪和解释学生进步和互动模式很重要。检测体育锻炼的能力对于识别长期学习和行为很重要。另一方面,CNN模型可有效提取空间特征,
促进获得资本,制定监管框架和培养人力资本将为金融科技增长创造条件,并促进以行业为主导的方法。最近的教育计划,例如创建专门的高等教育金融科技证书,需要在金融与计算机科学的交汇处继续开发针对特定部门的人力资本。金融部门发展可以进一步促进金融科技领导的行业主导的方法。更多具有更多IPO的流动性股票市场对于为金融科技创始人及其投资者提供退出选项至关重要。与私人计划结合使用并增加了对风险投资的资金,这可能有助于增加阿曼的小型风险投资行业。17F1整个过程中,当局将需要确保建立充分的监管和监管框架,以促进财务创新,同时确保客户财务稳定的财务稳定性,从而促进潜在的财务创新,以确保其稳定的财务稳定性。
1962 年,佐法尔西南地区爆发了一场反对阿曼苏丹萨伊德·本·泰穆尔的分离主义叛乱,持续了 17 年。叛乱的起因是萨伊德的倒退政权(他禁止现代医学、收音机和眼镜等)、他不愿考虑佐法尔的不满以及佐法尔与阿曼其他地区的孤立感。1 佐法尔西南部的一位有影响力的部落首领穆萨拉姆·本·努夫尔发起了这场叛乱,要求罢免苏丹并让英国殖民军撤出阿曼。2 叛军自称为佐法尔解放阵线 (DLF),对苏丹军队采取了打了就跑的战术。DLF 最引人注意的袭击之一包括 1966 年企图暗杀苏丹。3
阿曼电缆(OCAI)是海湾合作委员会中最重要的有线制造公司之一。该公司在过去的四十年的运营中制造了广泛的产品,并建立了广泛的分销商和经销商网络。当前的经济浮力,对可再生能源的动力,基础设施项目的管道以及公司的扩张计划将使收入增长良好。此外,OCAI通过对研发,改善产品组合以及成本合理化的强大父母支持的重点,将有助于改善实现和量。总体而言,我们预计未来收入的中间位数增长率为3.7%(2023-27E)。OCAI遵循背靠背的套期保值政策,考虑到商品价格的变化,这有助于公司保持中立。OCAI从LME批准的供应商那里采购金属,该金属保证了公司金属可用性的质量,数量和稳定性。我们认为,随着容量利用率的改善,公司的强大运营杠杆作用提供了机会,以实现卓越的业绩。OCAI是一家净现金公司,现金余额为5700万RO,为收购,扩张和稳定的股息支出提供了重要的缓冲。 全球管理专业知识确保了具有稳定的库存水平和应收款的稳定营运资本周期。 利润在三年内翻了一番,达到2023年的RO 18MN。 我们预计利润率在当前水平和底线上会增长7.7%(2023-27E)。 我们将12个月的目标价格提高到2.737/股,并保留对股票的买入评级。OCAI是一家净现金公司,现金余额为5700万RO,为收购,扩张和稳定的股息支出提供了重要的缓冲。全球管理专业知识确保了具有稳定的库存水平和应收款的稳定营运资本周期。利润在三年内翻了一番,达到2023年的RO 18MN。我们预计利润率在当前水平和底线上会增长7.7%(2023-27E)。我们将12个月的目标价格提高到2.737/股,并保留对股票的买入评级。尽管过去一年的股价在股价上达到了42%的巨大集会,但该股票的交易仍在10.1x 2024e PE和5.8倍EV/EBITDA上吸引人。本地公司,全球标准:OCAI属于阿曼的少数公司,这些公司在各个方面都可以真正被视为跨国公司。该公司拥有国际股东,客户,并遵循全球最佳实践。该公司在多年的运营中建立了一个坚实的品牌。它的全球血统可以访问该公司在该地区成功分销的最新产品。OCAI可以通过其子公司和分销商进入最大和高增长的市场,例如沙特和印度,这些市场为增长提供了重要的范围。我们认为,全球育儿是一种比较优势,并且在当前面临着新需求增长和激烈竞争的行业中,OCAI的优势是一流的。从生产者到推动者:OCAI一直处于创新的最前沿,通过这些创新,它为各个地理位置提供了各种各样的客户。当前提供给可再生能源的动力将增加对电缆的需求,因为这些项目大多数都是Greenfield。该公司还能够根据客户要求制造专用电缆。预计导体的膨胀也将在2024年结束前出现。我们希望OCAI从成为商品提供商转变为技术的推动者,该技术将保证在估值方面重新评估。我们预计中央基金会在阿曼和海湾合作委员会的支出将继续。将目标价格提高到2.737;保留买入:OCAI处于最佳状态,行业的增长在很大程度上是由宏观经济改善引起的。此外,该公司还将能够利用海湾合作委员会以外的市场的侵害。目前的数量和价格都在上升,我们希望利润率也将保持当前水平,以保持利润增长稳定。我们的混合目标价为每股2.737,比目前的价格高16%。这与预期的股息收益率为5%,在未来一年中的总潜力为21%。尽管该股票在2023年的表现不佳,但我们仍继续维持购买评级。
Nurul Akmal 阿曼苏丹国佐法尔大学艺术与应用科学学院计算机科学系 收稿日期:2023 年 11 月 13 日 接受日期:2024 年 3 月 14 日 发表日期:2024 年 4 月 24 日 摘要 本研究考察了教师、学生和行政人员对 ChatGPT 在阿曼教育环境中的作用的看法。这项研究意义重大,因为它深入了解了人工智能在教育中的应用程度,并为未来计划提供了指导。考察阿曼教育环境中各利益相关者的看法,为热衷于拥抱新技术同时又坚持传统教育价值观的高等教育机构提供了宝贵的信息。该研究利用焦点小组讨论收集了教师、学生和行政人员的数据。研究结果表明,ChatGPT 的关键作用在于完善内容,尤其是对于非英语母语的学生、行政人员和教师而言。行政人员和教师强调了其在起草电子邮件方面的功效,表明人工智能具有改善日常认知任务的潜力。学生们对 ChatGPT 解释复杂学术任务的能力表示赞赏。然而,教师们对过度依赖人工智能和可能丧失学术诚信的担忧浮现,这与之前的文献产生了共鸣。这些发现与阿曼独特的社会文化和教育背景有关。鉴于人工智能在阿曼教育中的新兴性质,该研究提供的见解为未来的研究奠定了基础并指导了政策制定。关键词:人工智能、阿曼教育、教学、学习引用为:Syahrin, S. & Akmal, N. (2024)。探索人工智能前沿:阿曼苏丹国教师、学生和行政人员对人工智能在教育中的作用的看法。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) ChatGPT 特刊,2024 年 4 月:73-89。 DOI: https://dx.doi.org/10.24093/awej/ChatGPT.4
基础发行通函不会分发给英国境内的普通公众,也不得传播给英国境内的普通公众。相反,基础发行通函作为一种金融推广仅在英国向符合《招股说明书条例》第 2(E) 条含义的合格投资者进行,因为该条例根据《2018 年欧盟(退出)法》构成国内法的一部分,该等投资者 (I) 在与《2000 年金融服务和市场法(金融推广)令》第 19(5) 条所指的投资事务方面拥有专业经验 2005 年(“令”)或 (II) 是高净值实体,以及可能向其提供该等信息的其他人士合法传达,属于命令第 49(2)(A) 至 (D) 条的范围,或 (III) 是根据命令可以合法传达的人员(每个此类人员被称为“相关人员”)。本通讯仅针对 (I) 英国境内的相关人员和 (II) 欧洲经济区内属于欧洲经济区合格投资者的人员,与本通讯相关的任何投资或投资活动都将仅与此类人员进行。除相关人员外,任何其他人均不得依赖它。
本演示文稿由 Energy Development Oman SAOC(“EDO”)编制和发布,仅供参考,未经独立核实。由于本演示文稿仅包含有关公司的一般、摘要和精选信息,因此可能遗漏了有关公司的重大信息,并非对公司业务及其相关风险的完整描述。本演示文稿中的任何内容均不是或不应被视为对未来的承诺或陈述。本演示文稿不构成或组成任何司法管辖区内出售或发行 EDO 证券的要约或购买或收购 EDO 证券的要约邀请或投资活动的诱因,也不应被视为任何合同、承诺或投资决策的基础或依据。
该银行的成就继续获得来自知名外部机构的奖项和荣誉,OAB 在 2022 年 MEA 商业奖中荣获阿曼最佳在线平台奖,并获得支付卡行业数据安全标准 (PCI-DSS) 认证。后者再次肯定了阿曼阿拉伯银行在保护客户支付卡数据方面的高安全标准,这是 PCI 安全标准委员会制定的。其国内零售业务和创新的中小企业支付解决方案也获得了认可,在著名的 2023 年亚洲银行与金融 (ABF) 零售银行奖中获得了两项大奖。来自银行和金融行业的知名评委小组将银行评选为两个类别的最高荣誉:年度国内零售银行 - 阿曼和年度中小企业支付解决方案 - 阿曼。
摘要:糖尿病的激增构成了一个重要的全球健康挑战,尤其是在阿曼和中东。早期检测糖尿病对于主动干预和改善患者预后至关重要。这项研究利用机器学习的力量,特定的卷积神经网络(CNN),开发了一种创新的4D CNN模型,该模型用于早期糖尿病预测。来自阿曼的区域特定数据集可用于增强患有糖尿病风险的人的健康结果。所提出的模型展示了出色的准确性,在各个时期的平均准确度达到98.49%至99.17%。此外,它表现出出色的F1分数,回忆和灵敏度,突出了其识别真正阳性病例的能力。这些发现有助于与糖尿病打击并为未来的研究铺平道路,以使用深度学习进行早期疾病检测和积极的医疗保健。