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Omar Fawzi，PaulFermé。广播频道编码：算法方面和非信号辅助。 IEEE信息理论交易，2024，70 智能原型的霍斯学学习 使用元词，基因组学和异源表达方法的组合
我们解决了为经典广播渠道编码的问题，该问题需要通过在广播频道上发送固定数量的消息来最大化成功概率。对于[1] a（1- e-e-1）在多项式时间内运行的[1] A（1- e-e-1）中发现的Barman和Fawzi的，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。
Sarah Bertoli，EmilieBérard，Pierre Peterlin，Romain Guieze，Yohan Desbrosses，Yosr Hicheri，Omar Benbrahim，Martin Carre，Corentin Orvain，Anne B
短贝托利。劳伦斯·萨恩斯（Laurence Sanhes），玛丽格·赫南兹（Galleg-Hernanz）的玛丽亚（Maria），表达了卡罗尔（Carole），劳尔·文森特（Laur Vincent），希格林（Himberlin和克里斯蒂安·雷恩（Christian Recher）。合作十字架：创新的白血病组织（FILO）。接收：接收13，2024。接受：2025年1月28日。引用：Sarah Bertoli，Emilie Berard，Peter的Pierre，Rome，Yohan Desbrosses，ISR Book，Benbrahim，Martin Carre，Roth Roth，Roth Roth，Veronique。 Dorvaux，圣玛丽的劳伦斯，免费蜗牛，辛迪，阿丽亚妮矿，阿里安娜矿，安妮·惠恩，出生，伊莎贝尔·卢奎特，拉尔古斯，埃里克·德拉贝尔，阿诺德。预订，基督徒到达。合作十字架：创新的白血病组织（FILO）。热学。2025年2月6日。doi：10.3324/haematol.2024.286807 [第一个epub Ash]免责声明。Haematologica是已完成常规同行评审并已被接受出版的早期手稿的电子发布PDF文件。出版已由作者批准。在印刷之前发行电子版本后，手稿将进行技术和英语编辑，排版，证明校正和呈现以供作者的最终批准；然后，手稿的最终版本将出现在日记的常规期刊中。所有适用于该期刊的法律免责声明也与该生产过程有关。
覆盖示例 - 奥马尔·阿卜杜拉（Omar Abdallah）
斯坦福大学2027年6月 与计算机科学机械工程学的当前GPA：4.0/4.0课程（包括2024年秋季）：热力学，动力学，力学，力学，电力和磁性，光与热，光与热，线性代数和多变量计算，用于工程师的普通差分方程斯坦福大学2027年6月与计算机科学机械工程学的当前GPA：4.0/4.0课程（包括2024年秋季）：热力学，动力学，力学，力学，电力和磁性，光与热，光与热，线性代数和多变量计算，用于工程师的普通差分方程
建议引用：Amoako, George Kofi；Omari, Paul；Kumi, Desmond Kwadjo；Agbemabiase, George Cudjoe；Asamoah, George (2021)：概念框架：人工智能和更好的创业决策。客户偏好、行业基准和员工参与对新兴市场的影响，《风险与财务管理杂志》，ISSN 1911-8074，MDPI，巴塞尔，第 14 卷，第 12 期，第 1-20 页，https://doi.org/10.3390/jrfm14120604
摘要：目的：技术举措现已融入广泛的商业领域。本文的目的是探讨人工智能系统通过顾客偏好和行业基准的中介对企业家决策的可能影响。设计/方法/方法：这是一项非实证的文献综述和概念模型的开发。在主要学术数据库（如 Emerald 在线期刊、Taylor and Francis 在线期刊、JSTOR 在线期刊、Elsevier 在线期刊、IEEE Xplore 和开放存取期刊目录 (DOAJ)）中搜索了专注于人工智能 (AI)、企业家决策、顾客偏好、行业基准和员工参与度的论文。总共有 25 篇文章符合预定义标准并被使用。结果：该研究提出，人工智能系统可以从企业家的角度促进更好的决策。此外，研究表明，员工作为利益相关者，可以通过参与来调节人工智能系统与企业家更好决策之间的关系。此外，研究表明，客户偏好和行业基准可以调节人工智能系统与企业家更好的决策之间的关系。研究的局限性/含义：本研究假设 ICT 环境完美，以保证人工智能系统的顺利运行。然而，情况可能并非总是如此。这项研究没有考虑企业家在 ICT 使用和采用方面的个人倾向。实际意义：本研究提出，企业家决策在人工智能系统的环境中得到丰富，并辅以客户偏好、行业基准和员工参与。这一发现为企业家提供了一种可能的技术工具，以便做出更好的决策，凸显了人工智能系统提供的无限选择。社会影响：在商业决策过程中引入人工智能会带来许多社会问题，这些问题与机器对人类和社会的影响有关。本文提出了如何在不破坏社会的情况下使用这项新技术。原创性/价值：这个概念框架是企业家发展的宝贵组织范围。此外，这项研究通过人工智能系统为企业家发展做出了宝贵的贡献。
博士奥马尔·卡西姆·哈利勒
2009 年 6 月，我完成了计算机网络方面的学术培训（思科网络学院）。此次培训于 2009 年 5 月 31 日开始，2009 年 6 月 28 日结束（包括周六）。总共 26 个工作日。在此期间，我学习了 5 个模块； • ITE（信息技术基础知识） • 网络基础 • 路由协议和概念 • LAN 交换和无线 • 访问 WAN。每门课程都包含理论和实践部分（实验室）。因此，我以非常高的分数通过了上述所有模块。2002 年 9 月 → 2007 年 8 月：阿治曼科技大学、阿布扎比和富查伊拉校区 职责：计算机科学与计算机工程学院助理教授、时间表委员会负责人 教授以下科目： • 计算机科学概论 • 商务 IT、MS Excel、MS Access • 决策支持系统、Tora、Lindo、Excel Solver • 商务统计、SPSS • 编程语言组织 • 编程语言 (C++)、Turbo C++、Visual C++ • 面向对象编程（Java 语言） • 数据库管理系统、Oracle 和 Developer 2000
数字化在提高公共服务问责制和效率方面的作用 Sabeeha Salih Omar *、Jassim Mohamed Nayef **、Nameer Hash
摘要背景：数字技术的出现极大地改变了多个领域的运营方式，包括公共领域。公共服务会计领域认识到数字化在加强问责制和效率方面的重要性日益增加。目标：本文旨在探讨数字化对提高公共部门会计有效性和问责制的重大影响。方法和材料：本研究强调需要使用数字技术来加强会计程序，最大限度地减少人为错误，并提高透明度。本文强调了数字干预的优势，包括提供全面的审计线索和防止欺诈活动。结果：结果表明，通过数字化实现会计流程自动化可提高生产率并节省资金，因为无需人工会计。战略准备和预先处理数据安全问题和变革阻力等障碍对于顺利过渡到数字会计系统至关重要。结论：公共服务会计的数字化对于提高问责制和运营效率至关重要。全球各国政府都在努力投入资源开发先进的数字会计框架，并精心规划其部署，以便有效利用数字化公共部门会计环境的优势。关键词：数字化、问责制、公共服务、技术、欺诈预防。
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
15-May-Dr。 Omar Qutachi
Omar Qutachi博士目前是英国莱斯特药学院的VC2020讲师。他领导了一个研究团队，创建了用于再生医学的基于生物材料的细胞治疗系统。他在优化细胞与生物材料之间的相互作用以建立靶向疗法具有特别的兴趣。他的表述在体外，体内和体内模型中进行了测试，用于成骨，软骨生成，血管生成，血管生成，神经发生，骨骼和肌肉修复，伤口愈合，相关的黄斑变性，脑脑造成的细胞疗法，脑脑造口症，不足，帕金森氏病，帕金森病，巴雷特食管和liver cirrhiss。一项针对肝脏送达肝脏的专利，另外两个应用程序正在准备，用于牙齿和颌面再生应用的喷雾器以及用于CNS细胞输送的可注射的ECM凝胶载体。奥马尔博士是与国家和国际合作者的许多赠款申请的共同投资者。他是2个大笔赠款的一部分；英国再生医学平台（UKRMP）第2阶段授予“非工会骨缺损的协同微环境”和“智能材料细胞疗法的逐步转化途径”，以及乌克米普合作伙伴奖“从微颗粒中释放的蛋白质释放”。奥马尔博士在英国再生医学平台中心建立了一个强大的网络。其他合作者包括，瑞士AO Institute的Martin Stoddart教授，美国匹兹堡大学的Mike Modo博士。他关于多孔颗粒和药物输送的模型通过撰写建议，出版物和开发模型，促进了工程和物理科学研究委员会（EPSRC）中心和UKRMP HUB，目前由组织工程领域的领导者进行了测试；詹姆斯·福塞特（James Fawcett）教授，剑桥约翰·范·盖斯特（John van Geest）的大脑维修中心；爱丁堡MRC再生医学中心Stuart Forbes教授；伯明翰肝脏研究中心Phil Newsome教授。作为配方开发和药物输送专家，奥马尔博士定期收到合同工作的请求，以开发来自美国Flexion Therapeutics（2011- 2012年），Neusentis/Pfizer，UK，UK（2012-2013），Calabrodental，意大利，意大利（2013-2016），Neotherix，UK（2014），UK（2011）
