鲁布娜·巴德里·穆罕默德

传记

Lubna的学术之旅包括于2022年在加拿大多伦多城市大学（原瑞尔森大学）获得电气和计算机工程的第二个哲学博士学位。2000年，她获得伊拉克巴格达科技大学计算机工程博士学位。她于1997年和1994年在伊拉克巴格达的科技大学获得计算机工程理学硕士学位和控制与系统工程理学学士学位。在她的MG游戏中，她担任过各种学术职位，包括约旦Al-Zaytoonah大学和费城大学计算机和通信工程系的教授和系主任。

在担任院士期间，她积极监督项目，并与人工智能、机器学习和数据科学相关的行业合作。

研究兴趣

Mohammed博士的研究兴趣围绕利用机器学习技术来解决与智慧城市相关的关键挑战和优化应用程序的性能。她的动机是开发能够分析和解释大量城市数据流的创新算法和模型，使数据驱动的决策能够更有效地生活。

发展计划

在未来几年，卢布纳的发展计划将重点放在人工智能（AI）和机器学习方面的先进研究计划上。在现有专业知识的基础上，她打算探索新兴趋势，与行业专家合作，并开展对该领域有重大贡献的研究。她坚持不懈的研究工作将继续专注于智慧城市的发展，包括不断收集数据，进行数据分析和构建智能模型，以更有效地满足企业和个人的需求。为了实现这一目标，Lubna致力于探索新的机器学习技术和强化学习方法。

选定的出版物

穆罕默德，卢伯纳，阿拉甘·安帕拉甘，穆罕默德·贾西穆丁。移动边缘网络中的能源和延迟高效缓存：调查、解决方案和挑战。无线个人通信（2023）：1-35。

Mohammed， L. B., Anpalagan， A., Khwaja， A. S., & Jaseemuddin， M.（2022）。“基于自训练分类器的半监督学习在移动边缘网络中的缓存放置”。第三十届通讯研讨会，第197-210页。https://doi.org/10.1007/978 - 3 - 031 - 06947 - 5 - _15。

Mohammed， L., Anpalagan， A., Khwaja， A. S.和Jaseemuddin， M.（2021）。在移动边缘网络中使用监督学习技术的缓存放置性能。网络学报，10(6),pp. 304-321。https://doi.org/10.1049/ntw2.12029。

Lubna B. Mohammed， A. Anpalagan， A. S. Khwaja和M. Jaseemuddin。”基于学习的分类技术在MENs中缓存放置的性能，“2021国际无线通信和移动计算（IWCMC）， 2021, pp. 1936-1941。

Lubna B. Mohammed， Alagan Anpalagan和Muhammad Jaseemuddin。移动边缘网络中D2D和SBS延迟高效缓存放置的加权融合决策算法。

Lubna B. Mohammed, Alagan Anpalagan, Ahmed S. Khwaja和Muhammad Jaseemuddin。“移动边缘网络中移动感知延迟高效缓存放置”。第22届IEEE高性能计算与通信国际会议（hpc -2020），斐济，2020年12月14-16日。

Lubna B. Mohammed， Muhammad Jaseemuddin和Alagan Anpalagan。无线网络中基于模糊软集的femto缓存方法。见：IEEE高性能计算与通信国际会议。IEEE。2018.

Lubna B. Mohammed和Kaamran Raahemifar。“基于核参数优化的支持向量机分类发展”，通信与网络研讨会，美国马里兰州巴尔的摩，2018年4月15-18日。

Jallad和Lubna B. Mohammed。“用于卫星机载应用的硬件支持向量机（SVM）”，NASA/ESA自适应硬件和系统会议（AHS-2014），英国莱斯特，2014年7月14-18日。(IEEE Xplore)

Hamdan, Lubna B. Mohammed和E. Abdelhafez。“利用约旦天气数据和人工神经网络建模三重太阳能仍然生产”，国际热与环境工程杂志，第7卷，第2期（2014）87-9。

Eman A. Abdelhafez, Mohammad A. Hamdan, Mohammad A. Abu-Mallouh, Lubna B. Mohammad, Ahmad R. Aboushi。“基于神经网络的保温层对建筑墙体内表面水蒸气凝结的影响”，基础设施系统学报，10.1061/(ASCE), 2014。

A. Jallad和Lubna B. Mohammed“多处理器片上系统（MPSoC）中间件的比较分析”，2013年第9届国际信息技术创新会议（IIT）， pp.113-117, March 17-19, 2013。(IEEE Xplore)

Lubna B. Mohammed， M. A. Hamdan， E. A. Abdelhafez和W. Shaheen。“基于非线性自回归外源神经网络的逐时太阳辐射预测”，2013。机械与工业工程学报。

Lubna B. Mohammed和M. F. Al-Azzo。“反向传播神经网络——改进的协方差模型在全息成像中的应用”，国际建模与仿真学报，2010年4月，第30卷，第2期，第243-251页。