XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemQasem
姓名 Ashwaq Mukred Saeed Qasem 现任职位 讲师 教室编号 专业 人工智能 电话 邮箱 ashwaq.qasem@xmu.edu.my
人工智能、机器学习、计算机视觉和模式识别、优化、图像处理和医学成像、深度学习和数据科学 教育背景 博士（计算机科学），马来西亚国民大学，马来西亚 (2020) 硕士（信息技术（计算机科学）），马来西亚国民大学，马来西亚 (2014) 学士（信息技术），开罗大学，埃及 (2008) 工作经历 研究员，马来西亚国立大学（UKM）信息科学与技术学院人工智能中心，马来西亚 (2020 年 8 月 - 2022 年 2 月)。 研究生研究员，马来西亚国立大学（UKM）信息科学与技术学院人工智能中心，马来西亚 (2012 年 2 月 - 2020 年 4 月)。 助教，工程与信息技术学院，信息技术系，也门塔伊兹大学 (2008 年 9 月 - 2010 年 9 月)。 也门塔伊兹大学计算机与信息技术中心讲师（2009 年 9 月 - 2010 年 1 月）
基于AI的生存外推方法
1。Suresh，K.，Severn，C。和Ghosh，D。（2022）。 生存预测模型：离散时间建模简介。 BMC医学研究方法论，22（1），207。https：//doi.org/10.1186/S12874-022-022-01679-6 2。 Ogunpola，A.，Saeed，F.，Basurra，S.，Albarrak，A.M。，＆Qasem，S.N。（2024）。 基于机器学习的预测模型，用于检测心血管疾病。 诊断，14（2），144。 Alowais，S。A.，Alghamdi，S。S.，Alsuhebany，N.，Alqahtani，T.，Alshaya，A.I.，Almohareb，S.N.，Aldairem，A. 革新医疗保健：人工智能在临床实践中的作用。 BMC医学教育，23，689。https：//doi.org/10.1186/s12909-023-04698-zSuresh，K.，Severn，C。和Ghosh，D。（2022）。生存预测模型：离散时间建模简介。BMC医学研究方法论，22（1），207。https：//doi.org/10.1186/S12874-022-022-01679-6 2。Ogunpola，A.，Saeed，F.，Basurra，S.，Albarrak，A.M。，＆Qasem，S.N。（2024）。 基于机器学习的预测模型，用于检测心血管疾病。 诊断，14（2），144。 Alowais，S。A.，Alghamdi，S。S.，Alsuhebany，N.，Alqahtani，T.，Alshaya，A.I.，Almohareb，S.N.，Aldairem，A. 革新医疗保健：人工智能在临床实践中的作用。 BMC医学教育，23，689。https：//doi.org/10.1186/s12909-023-04698-zOgunpola，A.，Saeed，F.，Basurra，S.，Albarrak，A.M。，＆Qasem，S.N。（2024）。基于机器学习的预测模型，用于检测心血管疾病。诊断，14（2），144。Alowais，S。A.，Alghamdi，S。S.，Alsuhebany，N.，Alqahtani，T.，Alshaya，A.I.，Almohareb，S.N.，Aldairem，A.革新医疗保健：人工智能在临床实践中的作用。BMC医学教育，23，689。https：//doi.org/10.1186/s12909-023-04698-z
第126条 - 司法与边境控制部
iri.003名称：1：Azim 2：Aghajani 3：NA 4：NA标题：NA指定：IRGC-QOD的成员在QODS力量指挥官的指挥下运作的成员，Qasem Soleimani少将，他被联合国安理会在决议1747（2007）DOB：NA POB：NA POB：好的质量A.K.A.A.A.A.A.A.A.A.A.A。：Azim Adhajani； Azim Agha-Jani低品质又称：国立国籍：伊朗（伊斯兰共和国）护照号码：A）6620505，在伊朗（伊斯兰共和国）（伊朗共和国）（伊朗（伊斯兰共和国））b）9003213在伊朗发行（伊朗共和国（伊斯兰共和国）（伊朗共和国）（伊朗（伊斯兰共和国）（伊斯兰共和国）国家身份证：NO：NA地址：NA APPRIDIDATION：NA APPRIDIDEC：NA EPRVEN：18 EPPER：2012年（2014年12月17日修订）其他信息：促进了第1747号决议第5款（2007）禁止向伊朗出口武器和相关物资。[旧引用＃i.ac.50.18.04.12。（1）]
利用思想的力量控制无人机群的潜力
国防工业子领域的国防技术发展提出了一个新的战场，其中之一就是使用无人机（无人机战争）。无人机已被世界各国广泛应用，既用于战场，也用于应对混合威胁。据 SP 的《印度陆军报》（2021 年）报道，美国在阿富汗战争中使用无人机打击基地组织和塔利班战士和领导人。历史上最惊人的无人机使用发生在2020年1月3日，那次袭击在巴格达击毙了精锐圣城军指挥官卡西姆·苏莱曼尼少将。一些国家也曾使用无人机，包括土耳其对抗库尔德工人党，尼日利亚对抗博科圣地，伊拉克对抗伊斯兰国，沙特阿拉伯对抗利比亚和也门。无人机袭击已演化为群体袭击，使得无人机战场愈加致命。 SP 的印度陆军部队还表示，也门胡塞叛军于 2019 年 9 月 14 日进行了无人机群攻击，使用了 18 架无人机和 3 枚导弹，袭击了沙特阿拉伯石油公司旗下的两处阿美设施。援引美国之音印尼版2024年11月10日报道，俄罗斯国防部报告称，其防空部队已成功摧毁俄罗斯西部地区36架乌克兰无人机；援引美国之音印尼版2024年12月26日报道，乌克兰军方称，在切尔尼戈夫、第聂伯罗彼得罗夫斯克、哈尔科夫和基辅地区的袭击中，他们击落了俄罗斯军队发射的31架无人机中的20架。此外，据《大纪元时报》印尼媒体报道（2024年），乌克兰第255独立突击营的“黑天鹅”无人机部队成功部署在库尔斯克地区，据称多达270架（二百七十架）蜂群无人机袭击了莫斯科及周边的军用机场。这些例子表明，群体无人机已经成为当今战场上一种有效且致命的新武器选择。
chatgpt，大型语言模型和法律
1。See generally Alec Radford, Jeff Wu, Rewon Child, D. Luan, Dario Amodei & I. Sutskever, Language Models Are Unsupervised Multitask Learners (2019) (unpublished manuscript), https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-model s.pdf [https://perma.cc/7tud-38j5]; Long Ouyang, Jeff Wu, Xu Jiang, Diogo Almeida, Carroll L. Wainwright, Pamela Mishkin, Chong Zhang, Sandhini Agarwal, Katarina Slama, Alex Ray, John Schulman, Jacob Hilton, Fraser Kelton, Luke Miller, Maddie Simens, Amanda Askell, Peter Welinder, Paul Christiano, Jan Leike &瑞安·洛（Ryan Lowe），培训语言模型遵循人类反馈的指示4，2022）（未出版的手稿），https://arxiv.org/pdf/2203.02155.pdf [https://perma.cc/myf8-28l9]。2。See Muhammad Usman Hadi , Qasem Al Tashi, Rizwan Qureshi, Abbas Shah, Amgad Muneer, Muhammad Irfan, Anas Zafar, Muhammad Bilal Shaikh, Naveed Akhtar, Jia Wu & Seyedali Mirjalili, Large Language Models: A Comprehensive Survey of Its Applications, Challenges, Limitations, and Future前景（2023年12月7日）（未发表的手稿），https：//www.semanticscholar.org/paper/large-language-models%3a-a-a-comprehensial--comphermiss--compherive--susporment-of-hadi-tashi/24de-tashi [https://perma.cc/fl y8-zd2p]。3。请参阅OpenAI，GPT-4技术报告（3月1，2024）（未发表的手稿），https://arxiv.org/abs/2303.08774 [https://perma.cc/m5vx-tjlt]。4。“理解”一词在引用中，因为不给这些AI系统化拟人化并不意义地暗示它们具有类似于人类的认知能力。5。6。L. R EV。L. R EV。相反，正如本文强调的那样，LLM AI系统通过统计近似来获得其智能观察结果。确实，他们通常能够产生非常准确和类似人类的反应，但目前，他们很可能不会以与人类认知理解相当或类似的方式“理解”人类语言。因此，在这种情况下，“理解”可以被认为是说这些模型产生的统计输出在鉴于输入的响应范围内，并且经常近似于一个类似位置的人，他们确实理解了认知水平上的输入，会产生响应。即使这种产生响应迅速且显着的人类输出的能力是显着的，但考虑到当前AI模型的工作方式，人们必须注意不要暗示类似人类的认知。OpenAi，介绍ChatGpt：对话的优化语言模型，o Pen AI：B日志（2022年11月30日），https：//openai.com/blog/chatgpt [https://perma.cc/8qwz-7nky]。Daniel Schwarcz和Jonathan H. Choi，《律师的AI工具：实用指南》，108 M Inn。h eadnotes 1，1（2023）;乔纳森·H·乔（Jonathan H.
Microsoft Word - 版本 1 - 人口普查中使用电子数据收集技术的指南 2.docx
致谢《人口和住房普查中使用电子数据收集技术的指南》由联合国经济和社会事务部（DESA）统计司（UNSD）编写，由联合国统计司司长 Stefan Schweinfest 先生管理。该出版物是多方共同努力的成果。该指南的编写由人口和社会统计处处长（前任）Keiko Osaki-Tomita 发起。人口统计科科长 Srdjan Mrkic 提供了总体实质性指导。联合国统计司对为指导起草指南而成立的工作队成员所做的贡献表示感谢。工作队由以下国家统计局和国际及地区组织组成：约旦统计局；巴西地理和统计研究所（IBGE）；加拿大统计局；爱沙尼亚统计局；波兰统计局；南非统计局；美国人口普查局；环境系统研究所（ESRI）；联合国非洲经济委员会（ECA）；联合国欧洲经济委员会（ECE）；联合国拉丁美洲和加勒比经济委员会（ECLAC）；联合国亚洲及太平洋经济社会委员会（ESCAP）；联合国西亚经济社会委员会（ESCWA）；联合国人口基金（UNFPA）