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博士简历哈姆丹·穆罕默德·尤索夫
Mohamed Yusoff、RobiahYunus、Azmah Hanim Mohamed Ariff、Hock Jin Quah、Way Foong Lim CNT 含量和研磨时间对 MWCNT 增强铝纳米复合材料机械行为的影响 材料化学和物理卷 166，2015 年 9 月 15 日，第 160-166 页 14. Dele-Afolabi，TT，Azmah Hanim， MA、Norkhairunnisa、M.、尤索夫、HM、苏拉亚、MT Growth
Bahaaeddin Alareeni Allam Hamdan 编辑探讨新冠疫情后的商业、技术机遇与挑战
“网络与系统讲义”系列以快速、非正式和高质量方式发表网络与系统领域的最新发展成果。会议记录和会后报告中的原创研究是 LNNS 的核心。LNNS 上发表的卷宗涵盖了网络与系统的所有方面和子领域以及新挑战。该系列包含系统和网络领域的会议记录和编辑卷宗，涵盖信息物理系统、自主系统、传感器网络、控制系统、能源系统、汽车系统、生物系统、车辆网络和联网汽车、航空航天系统、自动化、制造、智能电网、非线性系统、电力系统、机器人、社会系统、经济系统等领域。对于投稿者和读者来说，特别有价值的是短暂的出版周期以及全球范围的分发和曝光，这使得研究成果能够广泛而快速地传播。该系列涵盖了系统和网络、决策、控制、复杂过程和相关领域的理论、应用和最新进展及未来发展观点，涉及跨学科和应用科学、工程、计算机科学、物理、经济学、社会和生命科学领域，以及它们背后的范式和方法。
基于并网双馈感应发电机的风电场智能控制系统综述 I. Hamdan 1，
摘要：本综述研究重点关注并网双馈感应发电机 (DFIG) 风电场智能控制系统中使用的各种方法。本文回顾了一种使用模糊协调 PI 的控制器，该控制器建议用于在大型风电场发生干扰时通过降压-升压转换器 (DC-DC 转换器) 改善与 DFIG 耦合的超级电容器 (SC) 的动态性能。此外，本研究回顾了一种俯仰角控制，用于在不同风速下调节风力涡轮机 (WT) 叶片的角度，以控制功率并安全运行 WT。在俯仰角上实施人工智能控制 (模糊方法) 取代传统控制以提高系统性能，模糊方法用于在各种工作条件下自动调整传统控制参数。然后，本文回顾了一种开发的控制技术，该技术使用区间型 2 模糊逻辑控制 (FLC) 调整 PI 来为由 DFIG 操作的 WT 进行最佳扭矩调节。建议的控制可调节机械转子速度的误差并产生实现最大输出功率的最佳扭矩。根据现有文献的结果，引入了 SC 到三相四线有源电力滤波器 (APF) 直流链路的集成，方法是使用由模糊控制方法控制的接口三级双向降压-升压转换器。关键词：智能控制系统；风能；电力电子；双馈感应发电机；最大功率跟踪。
估计地上红树林生物量和
- 红树林地区的减少是森林砍伐，城市地区扩展，水产养殖，农业和其他人为活动的结果（Zulfa等，2021; Bindu等，2020; 2020; Kustiyanto，2019; Hamdan等，2016; al。
抽象书
carmine d'Amico〜，ManlioFuscielloκ，Firas hamdan，Federica d'Alessio〜，Paolo bottega〜，玛丽安娜·凯梅尔（Marianna Kemell），米尔达·萨科斯卡（Milda Sakouskaite Hélder A. Santos ² ,, ....................................................................................................................................................................... 82
恐怖的建筑师：瓦格纳集团的国家蓝图……
在中非共和国，瓦格纳完善了夺取国家的蓝图，支持被中非总统及其核心圈子劫持的犯罪国家，积聚军事力量，确保获取和掠夺珍贵矿产，并用恐怖手段镇压民众。随着瓦格纳继续将其触角伸向越来越多的国家（布基纳法索是最新的例子，乍得是中非的下一个目标），该准军事组织很可能会继续部署已取得成功的战略。19 在该组织建立势力的几个非洲国家，特别是在中非共和国和马里，已经观察到使用宣传和恐怖作为心理战。20 在这两个国家，瓦格纳的作案手法旨在扩大俄罗斯的影响力，损害西方的利益；因此，瓦格纳的硬实力和软实力（在俄罗斯的政治和后勤支持下）导致了与西方国家的外交破裂。 21 在利比亚和苏丹等其他国家，瓦格纳渗透到民兵指挥官哈利法·哈夫塔尔和穆罕默德·哈姆丹·达加洛（或称“Hemedti”）领导的团体中，并利用这些团体来保证后勤设施和财务收益。22、23
2023 年时尚状况
我们要感谢以下麦肯锡同事对本报告编写和深度文章做出的特殊贡献：Ekaterina Abramicheva、Saga af Petersens、Elisa Albella、Susann Arnold、Andres Avila、David Barrelet、Colleen Baum、Daniel Bullon、Cherry Chen、Tiffany Chen、Nic Cornbleet、Andrea De Santis、Gizem Dibekoglu、Purvi Doshi、David Fuller、Abhishek Goel、Antonio Gonzalo、Arvind Govindarajan、Ezra Greenberg、Jan Hamdan、Holger Harreis、Colin Henry、Steve Hoffman、Julia Huang、Andreas Huete、Julian Hügl、Nicoline Hürs、Sanchit Jain-Guva、Jonatan Janmark、Katie Kelley、Dale Kim、Krzysztof Kwiatkowski、Franck Laizet、Nikolai Langguth、Benjamin Lau、Adrienne Lazarus、菲比·林赛、卡尔-亨德里克·马格努斯、杜贾·马塔诺维奇、尼古拉·蒙特内格里、杰西·纳丁、吉泽姆·奥兹塞利克、埃马努埃莱·佩德罗蒂、马德隆·波尔森、金·兰特斯、艾米丽·里索尔、朱利亚·里卡多、卡洛斯·桑切斯-阿塔布尔、拉吉·沙阿、沃拉·辛、梅拉·辛格、汤姆·斯基尔斯、埃瓦·斯塔辛斯卡、玛丽Strawczynski、Cristina Tintore、Bogdan Toma、Dora Trokan、Prabhu Tyagi、François Videlaine、Cyrielle Villepelet、Sophia Wang、Tiffany Wendler、Laerke Wolf、Hannah Yankelevich、Isabell 张、Rebecca 张和 Daniel Zipser。
附录 A. 分析论文列表
1.B.1. 使用遗传算法进行监督学习的有效特征选择（Hilda & Rajalaxmi，2015） 1.B.2. PHGA：用于二元分类特征选择的混合遗传算法（Khiabani & Sabbaghi，2017） 1.B.3. 使用改进的遗传算法和经验模态分解进行 ECG 信号处理的特征选择（Anderson，2015） 1.B.4. 用于支持向量机同时进行模型和特征选择的多目标遗传算法（Bouraoui、Jamoussi & BenAyed，2018） 1.B.5. 基于遗传算法的亲属关系验证特征选择（Alireza-zadeh、Fathi & Abdali-Mohammadi，2015） 1.B.6. 1.B.1. 基于遗传算法和粒子群优化混合的特征选择 (Ghamisi & Benediktsson, 2015) 1.B.2. 基于遗传算法和粒子群优化混合的特征选择 (Ghamisi & Benediktsson, 2015) 1.B.3. 基于遗传算法和粒子群优化混合的特征选择 (Ghamisi & Benediktsson, 2015) 1.B.4. 基于遗传算法和粒子群优化混合的特征选择 (Ghamisi & Benediktsson, 2015) 1.B.5. 基于遗传算法和粒子群优化混合的特征选择 (Ghamisi & Benediktsson, 2015) 1.B.6. 基于遗传算法和粒子群优化混合的特征选择 (Ghamisi & Benediktsson, 2015) 1.B.7. 基于遗传算法的特征选择结合双重分类用于增生性糖尿病视网膜病变的自动检测 (Welikala, Fraz, Dehmeshki, Hoppe, Tah, Mann, Williamson, & Barman, 2015b) 1.B.8. 基于增强遗传算法的混合特征选择用于文本分类 (Ghareb, Bakar, & Hamdan, 2016) 1.B.9. DWFS：一种基于并行遗传算法的包装器特征选择工具 (Soufan, Kleftogiannis, Kalnis, & Bajic, 2015) 1.B.10.基于遗传算法的特征选择方法用于高效的文本聚类和文本分类 (Hong, Lee, & Han, 2015) 1.B.11. 具有积极突变的遗传算法用于 BCI 特征空间中的特征选择 (Rejer, 2015)