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摘要 - Mamun Bin Ibn Reaz
专业领域：VLSI 设计（模拟/数字 IC 设计、RFID IC 设计、FPGA 上的 DSP 硬件实现）、生物医学工程（生物医学信号分析、生物医学应用 IC）。 教学 1) 自 2023 年 5 月起隶属于孟加拉国独立大学 (IUB)。 2) 2008 年 12 月至 2023 年 8 月隶属于马来西亚国立大学 (UKM)。 3) 2006 年 8 月至 2008 年 12 月隶属于马来西亚国际伊斯兰大学 (IIUM)。 4) 2001 年 3 月至 2006 年 7 月隶属于马来西亚多媒体大学 (MMU)。 监督 1) 指导 1 名博士后。 2) 指导 25 名博士生（22 名已完成）。 3) 指导 41 名硕士生（40 名已完成）。 4) 指导 56 名本科生的最后一年项目。出版物 1) h 指数 - 38，SCOPUS 总引用次数 - 9,586。 2) h 指数 - 45，GOOGLE 总引用次数 - 16,594。 3) 出版了 7 本研究书籍。 4) 编辑了 3 本研究书籍。 5) 在国际期刊上发表了 271 篇文章（ISI 列出并有影响力 - 167（Q1：63，Q2：30，Q3：29，Q4：45）。 6) 在会议论文集中发表了 171 篇文章（国际-161，国家-9）。 7) 发表了 9 本书的章节。 8) 编写了 17 份技术报告和文摘。 9) 制作了 11 份研究公报。 研究活动 1) 37 个研究项目的项目负责人，总资助额为 140 万美元（约）。 2) 37 个研究项目的共同研究员，总资助额为 200 万美元（约）。 3) 与意大利国际理论物理中心、日本茨城大学、卡塔尔大学、印度 Ram Manohar Lohia Avadh 大学、马来西亚 MIMOS Berhad、马来西亚 Emerald System Sdn. Bhd.、马来西亚 Linear DMS Sdn. Bhd.、马来西亚槟城 Globetronics、马来西亚 Silterra、孟加拉国 Adorsho Pranisheba Ltd.、孟加拉国拉杰沙希工程技术大学、孟加拉国拉杰沙希大学进行研究合作和交流。 知识产权 1) 已授予两项专利和一项版权，并已提交和正在申请八 (8) 项专利（专利编号：Pl 2017000536/MY-173110-A 和 US20240120097A1，美国，版权编号：CRLY00004751） 网络和服务 1) 国际中心组织的 5 门课程的联合主任
法国巴黎银行颠覆性技术
ESG 贡献由法国巴黎资产管理公司的 ESG 分析师根据详细标准确定，旨在系统地评估公司在环境、社会和治理方面的承诺和实践。投资组合层面的上述每项贡献均为各个投资组合贡献的加权平均值。环境贡献 (E) 考虑了气候变化、环境风险管理和自然资源的使用等。社会贡献 (S) 考虑了人力资本管理、社会对话质量和尊重多样性等。治理贡献 (G) 考虑了高管薪酬透明度、反腐败和性别平等等。
BNP Paribas Health Care Innovators
ESG贡献由BNP Paribas资产管理公司的ESG分析师确定，基于系统地评估公司在环境，社会和治理领域的公司承诺和实践的详细标准。在投资组合级别上的上述每个贡献都是个人投资组合控股的贡献的加权平均值。社会贡献考虑到人力资本管理，社会对话的质量以及对多样性的尊重。治理贡献（G）考虑到高管赔偿，抗击腐败和性别平等的透明度。
净零排放净排放的创新途径：分布式太阳能部署以提高电网质量和降低阿根廷能源成本的次级策略
作者希望感谢美国能源部在零净世界倡议下为这项研究提供资金。作者感谢他们从阿根廷经济部，La Pampa的能源和矿业秘书处，行政管理省DeEnergíadela Pampa（APELP）和Pampetrol所获得的贡献和支持。特别感谢APELP的Luciano Gonzalez，Ivan Collman和RománGomez的宝贵见解，专业知识和帮助，以开发案例研究中使用的模型和分析。作者还感谢NREL同事，Ron Benioff和劳伦斯·伯克利国家实验室的Juan Pablo Carvallo提供的主题专业知识。最后，作者感谢Angela Ortega Pastor和Isabel McCann为他们的技术编辑和帮助准备出版的报告做准备。
建议引用：Popoola，Osuolale Peter (2024)：人工智能在官方统计中的应用：机遇、实际用途和挑战，ZBW – 莱布尼茨经济信息中心，基尔，汉堡
在这个数字化转型的时代，人工智能 (AI) 成为各个领域的革命性力量，包括官方统计数据的制作。人工智能是数字计算机或计算机控制的机器人执行通常与智能生物相关的任务的能力。人工智能技术具有巨大的潜力，可以彻底改变官方统计数据，从数据收集到数据分析，从数据分析到决策，从决策到有效的服务提供。人工智能工具正在不断发展，越来越普遍。国家统计组织 (NSO) 将人工智能融入官方统计数据可以通过指导和框架来促进，这些指导和框架为 NSO 提供实用知识，使其了解如何识别整合人工智能的机会、评估和降低风险，并制定与明确的所有权线相关的分阶段实施计划，以便进行评估和迭代。国家统计局可以探索人工智能，以加强明智的决策、为政策提供信息并优化运营。此外，国家统计局之间安全有效地整合人工智能有可能最大限度地减少行政负担，降低使用传统数据收集方法的成本，改善决策并增强公共服务。因此，本文旨在制定人工智能战略并采用官方统计，提供采用人工智能的指导和框架，重点介绍人工智能如何应用于官方统计的例子，研究负责任地实施人工智能所需的治理，并讨论国家统计局在实施人工智能进行官方统计时可能面临的各种挑战。从而深入了解人工智能的使用，以及确保数字时代负责任地使用人工智能进行官方统计的必要条件。
建议引用：Klockmann, Victor；von Schenk, Alicia；Villeval, Marie-Claire (2022)：人工智能、伦理与代际责任，SAFE 工作论文，第 335 号，莱布尼茨金融研究所 SAFE，法兰克福，https://doi.org/10.2139/ssrn.4002578
在越来越多的情况下，人工智能算法必须模拟人类的（社会）偏好，并越来越多地代表人类做出决策。它们可以通过反复观察社交活动中的人类行为来学习这些偏好。在这样的背景下，当人们都知道他们的行为会通过算法的训练产生各种外部性时，个人会调整其行为的自私性还是亲社会性？在一个在线实验中，我们让参与者在独裁者游戏中的选择来训练算法。因此，它们对智能系统未来的决策产生了外部性，从而影响了未来的参与者。我们表明，那些意识到他们的训练对未来一代的回报的影响的人会表现得更加亲社会，但前提是他们承担着未来算法选择伤害自己的风险。在这种情况下，人工智能训练的外部性会导致当前平等决策的比例显著提高。
建议引用：Gurkan，Huseyin； de Véricourt, Francis (2020)：人工智能飞轮效应下的合同、定价和数据收集，ESMT 工作论文，第 20-01 号 (R1)，欧洲管理与技术学院 (ESMT)，柏林，https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:101:1-2020102007031310383557
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建议引用：杰克逊，埃默森·亚伯拉罕 (2024)：人工智能的演变：对其对数字时代教学和学习影响的理论回顾，ZBW – 莱布尼茨经济信息中心，基尔，汉堡
这篇理论评论探讨了人工智能 (AI) 的发展及其对数字时代教学的影响。本文研究了人工智能与教育环境的融合，综合了理论框架、实证研究和新兴趋势。本文借鉴建构主义、社会文化和认知学习理论，分析了人工智能对教育实践的影响。它追溯了人工智能在教育领域的历史发展，强调了关键里程碑和人工智能技术的发展。本文采用理论框架全面分析人工智能的影响，重点关注智能辅导系统、自适应学习平台、虚拟现实、自然语言处理和游戏化。理论基础强调了人工智能在主动学习、个性化环境、社交互动和认知负荷管理中的作用。本文探讨了公平、道德考虑和教育者角色演变等挑战。它强调需要明确的道德准则、教育者的专业发展和持续的研究来应对人工智能在教育领域的不断发展。理论含义表明技术与教学法之间存在微妙的综合，承认两者之间的动态相互作用，并呼吁持续研究以应对技术挑战、道德考虑以及技术与教育动态交叉领域中专业发展的有效策略。
卡塔尔人工智能市场规模今年预计将达到 20.6 亿卡塔尔里亚尔
多哈：2024 年 11 月，在卡塔尔运营的商业银行的总资产增长 4.3%，达到 2 万亿卡塔尔里亚尔。卡塔尔中央银行 (QCB) 昨天在其 X 平台上发布了去年 11 月与去年相比有所增长的主要银行业指标。月度货币公报的主要亮点显示，商业银行的总资产同比增长 4.3%，达到 2 万亿卡塔尔里亚尔。官方数据显示，去年 11 月国内存款总额同比增长 5.6%，达到 8438 亿卡塔尔里亚尔。而 2024 年 11 月的国内信贷同比增长 6.9%，达到 1.3 万亿卡塔尔里亚尔。QCB 帖子进一步指出，广义货币供应量 (M2) 总量在 2024 年 11 月同比增长 2.5%，达到 7355 亿卡塔尔里亚尔。 2024-30 年的第三项国家发展战略 (NDS-3) 将金融服务列为卡塔尔未来发展和多元化的优先事项。该行业正在拥抱数字化、金融技术 (fintech) 的采用以及一系列新的银行业务方法和服务。自 2008 年公布以来，卡塔尔一直遵循卡塔尔国家愿景 2030 (QNV) 长期发展计划，该计划概述了经济多元化的目标，金融服务（包括银行业务）在其中发挥着关键作用
AI检测的胸部X射线异常的系统优先级用于优化的肺癌检测
表1：胸部X射线发现的三种优先策略中AI系统的性能指标，包括灵敏度，特异性，正预测值（PPV）和负预测值（NPV）。ppv：阳性预测价值 - 真正阳性的AI阳性病例的比例。npv：负预测价值 - 真正负面因素的AI阴性案例的比例。fpr：误报率 - AI标记的非癌症案件的比例。fnr：假阴性率 - AI错过的癌症病例的比例。