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Mahdi Chehimi，Bernd Simon，Walid Saad，Anja Klein，Don Towsley和M´erouane Debbah”匹配游戏，以优化量子通信的优化协会
摘要 - 量子交换机（QSS）服务量子通信网络中量子端节点（QCN）提交的请求，这是一个具有挑战性的问题，这是一个挑战性的问题，由于已提交请求的异构保真要求和QCN有限的资源的异质性保真度要求。有效地确定给定QS提供了哪些请求，这是促进QCN应用程序（如量子数据中心）中的开发。但是，QS操作的最新作品已经忽略了这个关联问题，并且主要集中在具有单个QS的QCN上。在本文中，QCN中的请求-QS关联问题是作为一种匹配游戏，可捕获有限的QCN资源，异质应用程序 - 特定的保真度要求以及对不同QS操作的调度。为了解决此游戏，提出了一个量表稳定的request-QS协会（RQSA）算法，同时考虑部分QCN信息可用性。进行了广泛的模拟，以验证拟议的RQSA算法的有效性。仿真结果表明，拟议的RQSA算法就服务请求的百分比和总体实现的忠诚度而实现了几乎最佳的（5％以内）的性能，同时表现优于基准贪婪的解决方案超过13％。此外，提出的RQSA算法被证明是可扩展的，即使QCN的大小增加，也可以保持其近乎最佳的性能。I. i ntroduction量子通信网络（QCN）被视为未来通信技术的支柱，因为它们在安全性，感知能力和计算能力方面具有优势。QCN依赖于Einstein-Podolsky-Rosen（EPR）的创建和分布，这是遥远QCN节点之间的纠缠量子状态[1]。每个EPR对由两个固有相关的光子组成，每个光子都会转移到QCN节点以建立端到端（E2E）纠缠连接。然而，纠缠光子的脆弱性质导致指数损失，随着量子通道（例如光纤）的行驶距离而增加。因此，需要中间量子中继器节点将长距离分为较短的片段，通过对纠缠的光子进行连接以连接遥远的QCN节点[2]。当此类中继器与多个QCN节点共享多个EPR对以创建E2E连接时，它们被称为量子开关（QSS）。
Alqahtani, Manaf; Mallah, Saad I; J. Stevenson, Nigel; Doherty, Sally (2021): 大流行期间的疫苗试验：解决伦理困境的潜在方法
自 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 出现以来，全球公共卫生基础设施和系统以及社区范围内的合作和服务都面临着前所未有的挑战。疫苗开发立即成为我们所有科学、公共卫生和社区工作的中心。尽管 SARS-CoV-2 疫苗的开发可以说是过去 12 个月中最伟大、最明显的成就，但它们也是疫情期间最具争议和争论的问题之一。然而，疫苗开发的独特之处在于它与其试图服务的社区有着密切的关系；无论是作为一种有效和安全的预防措施进行的临床试验测试，还是作为一种有效的公共卫生工具在开发后“推广”的成功。这些关系产生了无数的复杂性，从基于社区的不信任到学术上争论的道德困境。事实上，COVID-19 疫苗竞赛的加速发展进一步加剧了这一现象，带来了新的伦理困境，需要对其进行研究以确保这些疗法在临床上继续取得成功，并恢复社会对临床医学的信任。在本文中，我们讨论了两个主要的伦理困境：(1) 在成功候选疫苗出现时继续进行新疫苗试验的平衡和 (2) 盲法安慰剂组的弊端。因此，我们讨论了解决这些伦理困境的六种不同方法：(1) 继续进行安慰剂对照试验，(2) 从安慰剂对照过渡到开放标签，(3) 仅对高风险优先组进行揭盲，(4) 过渡到盲法阶梯楔形交叉设计，(5) 进展到盲法活性对照阶梯楔形交叉试验，以及 (6) 进行随机阶梯楔形社区试验。我们还为疫苗试验后期的相关利益相关者提出了一种决策算法。重要的是要记住，COVID-19 疫情的突发性并不意味着可以对核心道德价值观做出妥协。事实上，围绕这一主题的讨论和所做出的决定将仍然是一个有力的案例研究，并将成为未来所有此类情景的一个不断参考的例子。
最初发表于：Saadat，Ali；古特努瓦尔，杰罗姆；里佩利诺，保罗；普兰特，大卫；爱，索拉雅；弗雷，Beat M；史蒂芬·丰塔纳候选人
以及肝组织学检查（如果有）。接受免疫抑制治疗或曾前往 HEV-1 和 -2 感染流行地区的患者被排除在外。在 2020 年 2 月 1 日至 2022 年 10 月 31 日期间，回顾性 [ 4 ] 和前瞻性地纳入了有症状的急性肝炎患者和 HEV 相关 PTS 患者。参与的瑞士献血中心（洛桑、伯尔尼、苏黎世）还回顾性和前瞻性地纳入了 2021 年 1 月 1 日至 2022 年 10 月 30 日期间通过基于 PCR 的常规献血筛查发现的无症状 HEV 感染献血者。在此期间（2021 年 1 月至 5 月），瑞士联邦公共卫生局记录了一波异常的急性 HEV 感染，主要由基因型 3h_s 引起。[ 18 ]
X 射线成像技术在改善诊断和治疗方面的进展：系统评价 Abdullah Mater Albaqami 1 , Ali Saad Altukhais 2 , B
几十年来，X 射线成像技术一直处于医学诊断的前沿，使人体内部结构可视化。本系统综述探讨了 X 射线成像技术的最新进展，这些进展提高了诊断准确性和治疗效果。该研究利用了来自各种来源的二手数据，包括研究文章、技术报告和临床研究。综述的结果强调了 X 射线成像技术的几项关键进步，例如数字射线照相术和计算机断层扫描 (CT) 成像的发展，它们提供了更高分辨率的图像和更清晰的解剖结构。此外，人工智能 (AI) 算法的集成实现了图像解释的自动化，从而实现了更快、更准确的诊断。该综述还讨论了 X 射线成像的新兴趋势，包括使用双能和光谱成像技术来更好地表征组织，以及为偏远和资源有限的环境开发便携式和即时护理 X 射线设备。这些进步有可能彻底改变医学成像领域，并通过实现更快、更准确的诊断和个性化治疗计划来改善患者的治疗效果。总之，本系统评价全面概述了X射线成像技术的最新进展及其对临床实践中改善诊断和治疗的意义。
saad hassan
2023年秋季：杜兰大学（Tulane University），杜兰大学（Tulane University）的人类计算机互动（CMPS 4661），课程讲师开发了杜兰大学（Tulane University）的首个关于人类计算机互动的课程（HCI）。将学生介绍到设计原理，认知心理学的关键概念，HCI中的定性和定量研究以及设计和评估技术。在HCI研究中组织了三个来宾讲座，包括设计创造性表达，可访问性和可视化。评估：从课堂课程（4.46/5）学习，总体建议（4.31/5），促进包容空间（4.85/5）凯尔特凯尔特访客讲座评估：连接到课堂体验（5/5），连接到课程（5/5），良好的补充：（5/5）
Alasali, F. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-1413-059X、Saad, SM、Saidi, AS、Itradat, A.、Holderbaum, W. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-16
微电网保护方案在确保城市和农村地区电力分配的可靠性和效率方面发挥着至关重要的作用，尤其是在可再生能源日益整合的情况下。本文旨在对现有的微电网保护方案进行全面分析，讨论其优势和局限性，并强调未来研究的主要挑战和机遇。随着微电网系统变得越来越普遍，配备智能电子设备、非线性负载和多个分布式发电源的小型社区网络中的电力流管理变得更加复杂。为了应对这些挑战，需要协调保护方案以防止过载和设备损坏。首先，本研究讨论了微电网的定义和功能类别，强调了它们的优点和缺点。对微电网保护文献的分析包括自适应保护系统作为解决协调挑战的智能方法。其次，本综述将微电网保护技术分为改进的、基于新知识的和传统的方案，并对优化方法进行了系统分析。本研究还研究了与微电网内保护继电器协调相关的基本问题。最后，研究微电网保护的现状，以确定这一快速发展领域未来发展的关键研究方向和机遇。这项全面分析的结果强调了有效的微电网保护对于确保稳定和可持续的能源未来的重要性。© 2023 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
普雷特纳，克劳斯；萨达维，贾梅尔；马里奥·维鲁埃特
近几十年来，工业机器人已成为制造业中执行相对常规机械任务的工人越来越重要的替代品。全球工业机器人的存量强劲增长，尤其是自 2008-2009 年全球经济和金融危机以来（参见 Abeliansky 等人，2020 年；Prettner 和 Bloom，2020 年；Jurkat 等人，2022 年）。最近的研究表明，这种趋势给低技能工人的工资带来了下行压力，比高技能工人的工资压力更大（参见 Acemoglu 和 Restrepo，2018b，2020 年；Dauth 等人，2021 年；Cords 和 Prettner，2022 年）。结果，技能溢价增加了（参见 Lankisch 等人，2019 年；Prettner 和 Strulik，2020 年）。随着 2022 年秋季 ChatGPT 的出现，以及更普遍地说，随着最近人工智能 (AI) 取得的令人瞩目的进步，人们不禁要问，技能溢价的未来演变将受到怎样的影响（参见 Acemoglu 和 Restrepo，2018a）。这是因为，与工业机器人相比，人工智能主要取代了高技能工人执行的任务。例如，基于人工智能的模型和设备越来越多地用于诊断疾病、开发药物、编写报告、编码，或者只是在营销和研发等领域产生鼓舞人心的想法。由于这些任务通常是非例行的并且由高技能工人执行，人工智能可能会对他们的工资造成下行压力，从而也对技能溢价造成下行压力。为了分析人工智能对总体技能溢价的影响，我们开发了一个通用嵌套恒定替代弹性 (CES) 生产函数，其中机器人替代低技能工人，人工智能替代高技能工人。我们允许机器人和人工智能对不同技能水平的工人进行不完全替代，并推导出人工智能的出现会降低技能溢价的条件。
原始研究文章一项研究，以评估新生在选定大学的适应大学生活，阿联酋哈迪尔·萨德1，玛丽亚姆
1 BSN IV年学生，护理学院，海湾医科大学，阿伊曼，阿联酋2号，阿联酋2助理教授，护理学院，墨西哥湾医科大学，阿克曼，阿联酋3号讲师，海湾医科大学，阿吉曼大学，阿吉曼，阿伊阿，阿联酋，阿联酋 * 27.07.2023接受：01.09.2023发布：22.09.2023摘要：背景：从高中到大学的过渡期为学生带来了重大挑战，要求他们适应新的学习环境并承担增加的责任。目标：本研究旨在评估新生对大学生活的适应，将新生对大学生活的适应与他们的人口变量相关联，并将新生的学术/个人/社会和机构适应与大学生活相关联。方法：采用了描述性横截面设计的定量方法。从阿联酋阿伊曼的一所私立大学选中了共有201个新生。通过学生调整大学问卷调查（SACQ）收集数据。结果：研究结果表明，有86％的新生表现出适度的适应水平，而10％的新生表现出较高的水平。此外，在男性和女性新生之间也观察到显着差异，女性表现出更高的适应水平。此外，研究结果表明，新生的性别和人口统计因素之间的显着关联，其显着性水平为0.05。关键词：新生，大学生活，大学，学术，个人，社会和机构适应。所有四个组成部分（即学术适应，个人适应，社会适应和机构适应）之间存在显着的正相关。这些发现阐明了新生在过渡到大学生活中面临的挑战，并强调了人口变量对其适应过程的影响。i ntroduction
伊拉克医院的患者抗生素抵抗的原始研究文章Wifaq M. Ali Alwatar 1*，Suha A. Al Fakhar 1，SAAD
背景：抗生素是对抗细菌感染的药物。如果可能使用它们，可以挽救生命。仍然存在抗生素耐药性的日益增长的问题。当细菌发生一些突变并能够抵抗抗生素的作用时，就会发生这种情况。目标：这项横截面研究是为了确定一组患者抗生素耐药性的普遍性，并知道导致抗生素耐药性危机的原因，以将结果与先前有关该主题的研究进行比较，以确定抗生素耐药性的风险，以便提供某些解决方案（如果有的话），从而可以在IRAQI临终关怀中最小化此问题。方法论：这项横断面研究是从2019年5月到2019年10月进行的。样本为128例（培养了他们的标本，测试了抗生素敏感性），尤其是对一组抗生素的患者。结果：在这项研究结束时，结果表明，尤其是对青霉素组的抗药性较高，而对阿奇霉素的抗性较低，另一个发现是感染（患者入院）的细菌比感染了多种药物（出血）。结论：正如培养结果所显示的，发现金黄色葡萄球菌的高抗性是金黄色葡萄球菌是最具抗性的微生物。关键词：抗生素抗性，培养，感染，抗生素。