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Salama研究
Salama研究（非洲研究急性白血病突变）是欧洲和非洲研究小组之间的合作，以通过个性化医学来改善儿科急性白血病的诊断和治疗。具体来说，该合作重点是研究坦桑尼亚儿童血液癌的遗传景观。合作伙伴关系于2018年起飞，为各种儿科肿瘤条件的总体改善做出了贡献。关键成就包括引入分子分析方法，这些方法为个性化治疗方法奠定了基础，尽管已经遇到了与资源可用性相关的重大挑战。自2011年以来，非政府组织的爱尔兰通过Tumaini La Maisha基金会一直支持坦桑尼亚的小儿肿瘤学患者。Salama研究是这项合作的一部分，该合作是为了解决坦桑尼亚急性白血病患者的低生存率，通过研究非洲儿童普遍存在白血病亚型的遗传异常。
引文 Abouzed M, Salama B, Gabr A, Elag KA, Soliman M, Elsaadouni N 和 Elzahab NA (2024) 智能技术使用对个人睡眠质量的影响
自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种神经发育疾病，其特征是持续存在社交沟通和互动障碍，以及行为、兴趣或活动模式受限且重复 (1)。ASD 患者面临的常见并发问题之一是睡眠障碍，表现为入睡困难、夜间频繁醒来和睡眠质量差 (2,3)。ASD 患者的睡眠问题与一系列负面后果有关，包括核心自闭症症状加剧、白天功能受损以及患者及其家人的生活质量下降 (4,5)。近年来，智能手机、平板电脑和电脑等智能技术的普及在日常生活中越来越普遍，包括 ASD 患者。虽然这些设备可以提供教育和娱乐价值，但人们担心它们的使用可能会影响睡眠质量，尤其是蓝光发射和刺激内容 (6-8)。初步研究表明，睡前过度看屏幕和接触蓝光可能会扰乱自然的睡眠-觉醒周期和褪黑激素的产生，导致入睡困难和睡眠片段化（9-11）。我们可以通过时间生物学和认知行为框架的视角来理解智能技术对睡眠质量的影响。根据时间生物学理论，接触电子设备屏幕发出的蓝光会阻碍褪黑激素的分泌，扰乱调节睡眠-觉醒周期的昼夜节律（9）。褪黑激素是由松果体产生的一种激素，在启动睡眠和确保睡眠质量方面起着至关重要的作用。接触蓝光，尤其是在晚上，会延缓褪黑激素水平的上升，使入睡变得更加困难（11-17）。此外，失眠的认知行为模型 (18) 表明，睡前从事刺激或唤醒活动（如玩游戏或浏览社交媒体内容）可增强认知和生理唤醒，从而使入睡更加困难。该模型提出，失眠症患者会形成与睡眠相关的不良习惯和思维模式，从而使睡眠障碍持续存在 (19)。对于患有自闭症谱系障碍 (ASD) 的人来说，智能科技对睡眠质量的影响可能尤其显著。许多 ASD 患者在感觉处理方面面临挑战 (20)，这可能使他们对蓝光和电子内容的刺激作用更加敏感。此外，当科技扰乱睡前常规时，ASD 的核心症状（如过渡困难和坚持常规）可能会加剧 (2)。事实上，初步研究表明，自闭症儿童和青少年的屏幕时间增加与睡眠质量较差之间存在关联（12、13）。尽管自闭症患者的睡眠障碍患病率很高，且影响深远，但关于智能技术对这一人群睡眠质量的具体作用的研究却很少。虽然有少数研究发现了儿童屏幕时间增加与睡眠质量较差之间的关联，但
引用Salama R、Mohapatra H、Tülbentçi T 和 Al-Turjman F (2025) 深度学习技术：通过物联网实现安全通信。
由于这些网络相互依赖，因此将它们连接在一起是一项巨大的挑战。深度学习是一种人工智能 (AI)，已成为提高物联网连接有效性和安全性的有力工具。深度学习算法可以通过使用强大的神经网络分析大量数据来发现异常、预测潜在威胁并快速应对安全漏洞。由于连接的设备数量众多且种类繁多，传统的安全方法在物联网环境中可能不够用。这就是为什么这个功能如此重要的原因。本文的目的是提供深度学习技术的基本介绍以及它如何应用于保护物联网连接。并在此研究的基础上，为基于深度学习的物联网系统中的漏洞发现提供了一种软件定义网络 (SDN) 支持的解决方案。最新的 Cuda 深度神经网络、Cuda 双向长短期记忆 (Cu-BLSTM) 和 Cuda 门控循环单元 (Cu-DNNGRU) 分类器可用于成功检测威胁。我们将研究深度学习背后的基本思想、构成其架构的组件，以及如何定制这些方法以应对物联网环境带来的独特挑战。我们还将讨论深度学习技术增强物联网网络安全性和可靠性的具体用例和实际应用。深度学习技术能够维护安全且有弹性的通信基础设施，了解其原理和功能将有助于物联网生态系统参与者（从开发人员和工程师到决策者和最终用户）认识到这一前景。通过这种分析，我们力求强调深度学习对未来物联网安全的变革性影响，并刺激相关技术的创新。要发现“深度学习技术：通过物联网实现安全通信”的相关信息，请查找讨论机器学习（特别是深度学习）与物联网安全之间关系的研究和文章。以下是一些重要领域和类似相关主题：
生物信息学算法与中性嗜性理论之间的整合
推荐引用推荐引用法拉格，罗马·M。 Mahmoud Y. Shams； Dalia A. Aldawody； Huda E. Khalid; Hazem M. El-Bakry；和艾哈迈德·A·萨拉马（Ahmed A. Salama）。“生物信息学算法与中性粒细胞理论之间的整合。”中性粒细胞和系统66，1（2024）。https://digitalrepository.unm.edu/nss_journal/vol66/iss1/3
热电联产可再生能源系统的优化设计和调度
捕获热能以产生可用的热能，抵消为此目的额外燃料的消耗。这样，分布式发电系统比将电力和热能生产分开的传统发电机实现了更高的能源效率（Kerr，2008 年）。可再生技术的使用和热电联产的效率提升可显著减少排放，从而推动世界减少全球污染和实现气候变化目标的举措。此外，研究表明，分布式发电系统可节省能源，在减少输配电容量投资方面发挥重要作用（El-Khattam 和 Salama，2004 年；Gumerman 等人，2003 年）。其好处还包括调峰，以及提高系统可靠性和弹性（Chiradeja 和 Ramakumar，2004 年）。我们的研究为热电联产可再生技术的最佳设计（即规模和组合）和调度提供了信息，以降低代表性商业建筑的成本。
运输和电力系统通过电动汽车充电-A服务的整合：对技术经济和社会福利的评论
捕获以产生可用的热能，以抵消为此目的消耗额外的燃料。以这种方式，分布式生成系统相对于分离电气和热生产的传统发电机的能量效率更高（Kerr 2008）。使用可再生技术和CHP的效率提高导致排放量的显着减少，从而促进了世界上减少全球污染并实现气候变化目标的世界。此外，研究表明，分布式生成系统提供节能并在减少传输和分销能力的投资中发挥重要作用（El-Khattam和Salama 2004； Gumerman等人。2003）。 的好处还包括峰值剃须，以及提高的系统可靠性和弹性（Chiradeja and Ramakumar 2004）。 我们的研究为最佳设计（即尺寸和混合）提供了信息，并派遣了具有加热热量和功率的可再生技术发展，以降低代表性商业建筑的成本。2003）。的好处还包括峰值剃须，以及提高的系统可靠性和弹性（Chiradeja and Ramakumar 2004）。我们的研究为最佳设计（即尺寸和混合）提供了信息，并派遣了具有加热热量和功率的可再生技术发展，以降低代表性商业建筑的成本。
HSE 2024 年业务计划
根据 Darb Al Salama ODC 合同和 3PL 合同采取关键行动，完全 (100%) 满足 SP-2000 规定的安全车辆要求。根据批准的 Proforma 签订的 UWD 合同完全 (100%) 满足 SP-2000 规定的 DFMS 改造要求。降低所有关键路口的风险（29 个路口 - V.高风险和高风险路口）推动驾驶 LSR 合规性的进一步改善，与 2023 年相比额外提高 10% 结束 2024 年 L1 道路安全审计行动更新和简化 SP-2000v5 以符合 OPAL 和从 IOGP365 中学习到的经验测量和优化 PDO 道路公里暴露率 5%，重点关注 DPM、UWD 和 UID 操作引入车辆道路适用性抽查 KPI 为每检查 100 辆车中有 18 个缺陷（比 2022 年提高 36%）私人通勤：发布私人通勤政策，禁止 PDO 员工和承包商私人通勤，包括变更管理计划和时间表。
2023 年政府概览
主要贡献者包括 Julio Bacio-Terracino、Jesper Johnson、Jean Francois Leruste、Ernesto Soria Morales、Elise Desplanques 和 Elona Wahlen（第 4 章）； Christiane Arndt-Bascle、Martha Baxter、Vincent Van Langen、Marianna Kartunen、Antonio Reyes、Paul Davison、Gamze Igrioglu 和 Estera Szakadatova（第 5 章）； Andrew Blazey、Margaux Lelong、Scherie Nicol、Krystle Gatt Rappa、Stéphane Jacobzone、Camila Vammalle、Caroline Penn 和 Anne Keller（第 6 章）； Paulo Magina、Erika Bozzay、Mathieu Cahen 和 Lisa Vanden Eynden（第 7 章）； Ana Maria Ruiz Rivadeneira 和 Tenzin Dekyi（第 8 章） Arturo Rivera Perez、Felipe González-Zapata、Cecilia Emilsson、Ricardo Zapata 和 Seong Ju Park（第 9 章）； Daniel Gerson、Miriam Allam、Moritz Adler、Pietro Gagliardi、Meeta Tarani 和 Ollin Perez Raynaud（第 12 章）； Daniel Gerson、Natalia Nolan-Flecha、François Villeneuve、Alana Baker、Nina Thomassen 和 Laurence Dynes（第 13 章）。焦点章节（第 1 章）收到了上述许多关于特定主题的贡献，此外还有 Gillian Dorner、Moritz Ader、Charles Baubion、Alessandro Bellantoni、Pauline Bertrand、Heather Buisman、Emma Cantera、Titouan Chassagne、Marco Daglio、Laurence Sarah、Krishna、Krishna、Krishna and Madrigal、Craig Matasick、Darius Matusevicius、Mauricio Mejia Galvan、Réka Mihácsi、Giulia Morando、Barbara Ubaldi、Delphine Moretti、Pinar Güven、Jack Radisch、Claire Salama、Piret Tonurist、Daniel Trnka 和 Benjamin Welby。 《2023 年政府概览》由 Sally Hinchcliffe 编辑，并得到 Andrea Uhrhammer 的编辑协助。该出版物由 Meral Gedik 和 Thibaut Gigou 准备出版。
国际微电子会议 - ICM 2025
Honorary co-Chair: Hassan Mourad, LIU, Lebanon Mohamed Elmasry, Waterloo Univ., Canada Conference co-Chairs: Amin Haj-Ali, LIU, Lebanon Mohamad Sawan, Westlake Univ., China Technical Program co-Chairs: Adnan Harb, Hamed Hajj Egypt Ma, Lebanon , Lebanon Publication co-chairs: Abdallah Kassem, IEEE-CAS, Lebanon Mohamed Tabaa, EMSI, Morocco Sofiene Tahar, Concordia Univ., Canada Finance co-chairs: Mourad Haj Hmida, HBKU, Qatar Abdallah Kassem, Qatara Publicity Arhamshad co-Lebanon rocco Mohamed Abid, Tunisia Special Session co-Chairs: Volkan Kursun, Bilkent, Turkiye Tales Pimenta, UFI, Brazil Industrial Relation Chairs: Ali M. Haidar, BAU, Lebanon Xiaojin Zhao, Shenzhen University, China Local Arrangement co-Chairs, Mohamma Iged Alisan Ali Bazzi d Taki, Zaher Merhi, Zeinab Hijazi, LIU, Lebanon Tutorials co-Chairs Mourad Loulou, NES, Tunisia Hani Saleh, KU, UAE Ali M. Haidar, BAU, Lebanon International Coordinators Abbas Al-Dandache, LU, France Abdoul Rjoub, USEmati Ameetiker, Jordan d, KU, UAE Khaled Salama, KAUST, KSA Maitham Shams, Carleton University, Canada Mehdi Ehsanian-Mofrad, KNTU, Iran Mohamad Abou Ali, Spain Mohamed Masmoudi, ENIS, Tunisia Mohammed Ismail, WSU, USA Mounir Boukadoum UQAM, Kuami Tuabil Khabil Nachab, Canada it Omar FALOU, Canada Otmane Ait Mohamed, Concordia Univ, Canada Said Elnaffar, CUD, UAE Tales Pimenta, UFI, Brazil
使用人工神经网络 (ANN) 预测心脏病发作
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