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人工智能执行计划和高级...
与阿曼愿景2040一致，该愿景将信息和通信技术设置为生产性和基本经济领域的有利和刺激部门之一，运输，通信和信息技术部为与党派的国际党与私人机构合作的国家战略方向4为国家战略方向准备了一项计划，该计划是由相关政府和私人机构进行了一定的目标（图）。阿曼的苏丹国采用了战略和计划来建立数字经济，从2003年的E.Oman战略开始，然后是2014年的国家宽带战略，直到国家数字经济计划，直到2021年7月的部长委员会批准。国家数字经济计划是阿曼苏丹国数字经济的战略方向，旨在最大化GDP的贡献，2021年在2021年增至2040年的10％。此外，阿曼国家数字经济计划的苏丹国旨在在阿曼2040年确定的各种数字经济指标中促进阿曼排名的苏丹国，例如E-Government发展指数和网络就绪指数和网络就绪指数。国家数字经济计划包括一套中期执行计划，例如政府数字化转型计划，数字基础设施计划，数字行业计划，电子商务计划，AI和高级技术计划以及太空计划。
可再生能源投资者指南
阿曼邀请外国投资者参与其不断发展的能源行业中的各种机会。该国鼓励通过与当地公司签订合资协议进行合作，积极参与太阳能和风能项目的竞标。此外，阿曼为投资研发提供了有利的环境，特别是在太阳能电池晶片制造、太阳能光伏、电解器组装和电子燃料生产方面，利用其丰富的高纯度硅资源。除此之外，外国投资者在能源存储领域也有广阔的前景，包括制造电池储能系统 (BESS) 等组件和其他创新储能系统。风力涡轮机、绿色钢铁和电解器是阿曼绿色氢能雄心的延伸价值链的例子。这种多管齐下的办法凸显了阿曼致力于促进伙伴关系和推动可持续能源计划的承诺。
Nurul Akmal 阿曼苏丹国佐法尔大学艺术与应用科学学院计算机科学系 收稿日期：2023 年 11 月 13 日 接受日期：2024 年 3 月 14 日 发表日期：2024 年 4 月 24 日 摘要 本研究考察了教师、学生和行政人员对 ChatGPT 在阿曼教育环境中的作用的看法。这项研究意义重大，因为它深入了解了人工智能在教育中的应用程度，并为未来计划提供了指导。考察阿曼教育环境中各利益相关者的看法，为热衷于拥抱新技术同时又坚持传统教育价值观的高等教育机构提供了宝贵的信息。该研究利用焦点小组讨论收集了教师、学生和行政人员的数据。研究结果表明，ChatGPT 的关键作用在于完善内容，尤其是对于非英语母语的学生、行政人员和教师而言。行政人员和教师强调了其在起草电子邮件方面的功效，表明人工智能具有改善日常认知任务的潜力。学生们对 ChatGPT 解释复杂学术任务的能力表示赞赏。然而，教师们对过度依赖人工智能和可能丧失学术诚信的担忧浮现，这与之前的文献产生了共鸣。这些发现与阿曼独特的社会文化和教育背景有关。鉴于人工智能在阿曼教育中的新兴性质，该研究提供的见解为未来的研究奠定了基础并指导了政策制定。关键词：人工智能、阿曼教育、教学、学习引用为：Syahrin, S. & Akmal, N. (2024)。探索人工智能前沿：阿曼苏丹国教师、学生和行政人员对人工智能在教育中的作用的看法。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) ChatGPT 特刊，2024 年 4 月：73-89。 DOI: https://dx.doi.org/10.24093/awej/ChatGPT.4
Nurul Akmal 阿曼苏丹国佐法尔大学艺术与应用科学学院计算机科学系 收稿日期：2023 年 11 月 13 日 接受日期：2024 年 3 月 14 日 发表日期：2024 年 4 月 24 日 摘要 本研究考察了教师、学生和行政人员对 ChatGPT 在阿曼教育环境中的作用的看法。这项研究意义重大，因为它深入了解了人工智能在教育中的应用程度，并为未来计划提供了指导。考察阿曼教育环境中各利益相关者的看法，为热衷于拥抱新技术同时又坚持传统教育价值观的高等教育机构提供了宝贵的信息。该研究利用焦点小组讨论收集了教师、学生和行政人员的数据。研究结果表明，ChatGPT 的关键作用在于完善内容，尤其是对于非英语母语的学生、行政人员和教师而言。行政人员和教师强调了其在起草电子邮件方面的功效，表明人工智能具有改善日常认知任务的潜力。学生们对 ChatGPT 解释复杂学术任务的能力表示赞赏。然而，教师们对过度依赖人工智能和可能丧失学术诚信的担忧浮现，这与之前的文献产生了共鸣。这些发现与阿曼独特的社会文化和教育背景有关。鉴于人工智能在阿曼教育中的新兴性质，该研究提供的见解为未来的研究奠定了基础并指导了政策制定。关键词：人工智能、阿曼教育、教学、学习引用为：Syahrin, S. & Akmal, N. (2024)。探索人工智能前沿：阿曼苏丹国教师、学生和行政人员对人工智能在教育中的作用的看法。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) ChatGPT 特刊，2024 年 4 月：73-89。 DOI: https://dx.doi.org/10.24093/awej/ChatGPT.4
EDF Renewables 和韩国西部电力公司共同开建阿曼苏丹国最大的太阳能发电厂
关于 EDF Renewables EDF Renewables 是一家国际能源公司，开发、建设和运营可再生能源发电厂。作为全球能源转型的主要参与者，EDF Renewables 在 EDF 内部部署具有竞争力、负责任和创造价值的项目。在每个国家，我们的团队每天都在向当地利益相关者展示他们的承诺，为应对气候变化贡献他们的专业知识和创新能力。截至 2023 年底，EDF Renewables 在全球范围内的风能和太阳能净装机容量为 12.8 GW（总装机容量为 21.2 GW）。EDF Renewables 主要分布在欧洲和北美，并通过在巴西、中国、印度、南非和中东等有前途的新兴市场中占据一席之地来谋求发展。该公司历来活跃于陆上风电和光伏领域，现在在海上风电和浮动风电以及储能、浮动太阳能和农业光伏等新技术方面占据强势地位。欲了解更多信息，请访问：www.edf-renouvelables.fr 和 www.mea-edf-re.com 请在 LinkedIn 上关注我们 https://www.linkedin.com/company/edf-renewables-middle-east 以及 X @EDF_Renewables English。
学习分析模型，用于对阿曼的土著MOOC平台（Tadakhul系统）的学习者行为进行预测分析
Tadakhul系统是一个在线学习平台，旨在为阿拉伯语和英语的多个用户提供互动和个性化学习。我们提出的Tadakhul系统是一种电子学习环境，可为不同的学习方式提供学习材料。本研究的重点是在Tadakhul平台上使用学习分析，该平台基于学生以前的学习经验使用数据来预测未来的学习过程。它有助于提供个性化的学习经验。Tadakhul系统提供了一个平台，课堂讨论集中在最重要的概念上，并根据他们在学习期间的表现为每个学生个性化学习资源。将学习分析应用于在线电子学习环境中获得的数据可以帮助学生面临许多问题的课堂管理，并且老师可以通过调整数据或在需要时提供其他支持来提供帮助。在MOOC平台中使用学习分析的优点是预测学生失败，确定高危学生，评估分配，预测成绩并预测结果[4]。在这项研究中，我们探索了不同的人工智能模型，例如Bilstm和CNN，以确定利用Tadakhul平台的学生的学习行为。Bilstm模型非常擅长处理时间序列数据并了解数据之间的关系。这对于随着时间的推移跟踪和解释学生进步和互动模式很重要。检测体育锻炼的能力对于识别长期学习和行为很重要。另一方面，CNN模型可有效提取空间特征，
最终总体规划报告
CCEWR 环境与水资源保护委员会 DGWST 供水与运输总局 FAO 联合国粮食及农业组织 ISS 内部安全局 MAF 农业与渔业部 LRF 畜牧研究农场 MCI 商业与工业部 MEW 水电部 MOC 通信部 MOD 国防部 ES 工程服务 FF 边防军 SOA 阿曼苏丹炮兵 RAFO 阿曼皇家空军 UAG 乌姆阿尔加瓦里夫营地和医院 MOE 环境部（现为区域市政与环境部） DGHGD 佐法尔省住房总局 MOH 卫生部 DGHSGD 佐法尔省卫生服务总局 MPM 石油与矿产部 佐法尔市 MWR 水资源部 OAJC 阿曼-美国联合委员会 PAWR 水资源公共管理局 PCDEGD 佐法尔省发展与环境规划委员会 ROP 阿曼皇家警察ITC 教师培训学院 USAID 美国国际开发署 USBR 美国垦务局 维尔职业培训学院 WHO 世界卫生组织，联合国
家庭经济分析（HEA）
主要位于大陆。包括位于两条河流（布拉马普特拉河和蒂斯塔河）岸边的相邻村庄。这些村庄通过正常的公路网络与其他地区相连。河岸地区的村庄与内陆村庄不同，因为它们地势较低，每年都会被两条河流淹没，而内陆村庄只会偶尔受到较大洪水的影响。人们种植各种粮食和经济作物，包括博罗、阿曼、黄麻、芥菜、玉米和各种蔬菜。大多数人依靠农业维持生计。每年的洪水泛滥很常见，影响农作物、房屋和人民的生计。在过去的 10 年里，阿曼水稻已成功收获 3-4 次。因此，人们不喜欢种植阿曼水稻，而是更喜欢种植博罗。
应用、创新与伦理（AI）2E – 2025
人工智能：应用、创新和伦理 (AI) 2 E 国际会议将由苏丹卡布斯大学 (SQU) 通信和信息研究中心 (CIRC) 的联合国教科文组织人工智能教席和交通、通信和信息技术部 (MTCIT) 联合举办。此次会议由教育部和电信监管局 (TRA)、阿曼国家教育、文化和科学委员会以及 IEEE 阿曼分会提供技术支持。此次会议将以人工智能为主题，以支持国家关于这一主题的倡议。会议将于 2025 年 2 月 3 日至 5 日举行三天，旨在提高人们对人工智能新技术和应用的使用和开发的认识，传播人工智能创新和人工智能伦理。此次会议将引起阿曼专业人士、学术人员、政府部门、工业合作伙伴、研究人员、学生和社区的极大兴趣。此次活动还将为不同国际人工智能用户群体提供交流机会，让他们从会议上发表的精彩演讲中受益匪浅。圣凯瑟琳大学地震监测中心的联合国教科文组织地震和海啸研究教席将举办一场关于“人工智能用于地震和海啸监测和预测”的特别会议。IEEE 阿曼分会将举办一场关于“人工智能用于可持续能源转型”的特别会议。
使用人工神经网络和六个机器学习分类器
摘要：2型糖尿病（T2DM）的早期诊断将提供早期的治疗干预措施，以控制疾病进展并最大程度地减少过早死亡。本文提出了人工智能和机器学习预测模型，用于更准确地诊断阿曼人口中的T2DM，并且使用特殊创建的数据集进行了更少的处理时间。六种机器学习算法：K-Nearest邻居（K-NN），支持向量机（SVM），幼稚贝叶斯（NB），决策树，随机森林（RF），线性判别分析（LDA）和人工神经网络（ANN）（ANN）。所有使用的数据都是从糖尿病前期寄存器手动收集的临床数据和阿曼南阿尔·巴蒂纳省的Al SHIFA卫生系统。将结果与最广泛使用的PIMA印度糖尿病数据集进行了比较。考虑到预测T2DM的11个临床特征。随机森林和决策树模型的性能要比所有其他算法都更好，而阿曼数据的准确性为98.38％。使用相同的模型和功能数量时，阿曼数据集获得的精度超过了PID 9.1％。分析表明，T2DM诊断效率提高了更多的特征，这在许多缺失值的情况下有助于。
革命性的早期疾病检测：阿曼2型糖尿病筛查的高临界性4D CNN模型
在高强度钢（HSS）梁中使用周期性的基于椭圆形的网络（EBW）开口在近年来越来越受欢迎，这主要是由于高强度重量比和降低地板高度，这是由于允许不同的公用事业服务通过网络开放的原因。但是，这些部分容易受到Web-Post屈曲（WPB）故障模式的影响，因此必须使用准确的设计工具来预测Web-Post屈曲容量。因此，本文旨在通过（EBW）开口（EBW）开口来预测HSS光束中WPB容量的各种机器学习（ML）方法的能力，并评估现有分析设计模型的性能。为此，考虑了S460，S690和S960钢等级，开发和验证了数值模型，目的是进行总共10,764个Web-POST有限元模型。该数据用于训练和验证包括人工神经网络（ANN），支持向量机回归（SVR）和基因表达编程（GEP）的不同ML算法。最后，本文提出了用于WPB电阻预测的新设计模型。结果将详细讨论，并将其与数值模型和现有的分析设计方法进行了比较。基于机器学习预测的提议的设计模型被证明是功能强大，可靠和高效的设计工具，可用于对HSS梁的WPB电阻进行定期（EBW）开口的WPB电阻。