Safwat Hamad , Ph.D.

Professional Overview

Bio: 萨夫瓦特·哈马德是一位在计算机和信息科学方面非常有成就的专业人士, 他因对学术界和工业界的贡献而闻名. With a Ph.D. 艾因沙姆斯大学和康涅狄格大学的高性能计算博士. 哈马德积累了超过十年的领导经验, 包括在艾因沙姆斯大学医院担任了四年的首席技术官. His expertise extends to consultancy in AI, NLP, ITSM, and Social Media Analytics, 他在哪里为不同的组织提供了宝贵的见解. Currently, Dr. 哈马德在加州十大正规网赌平台担任数据科学教授 Business Analytics Department, 他在哪里继续将技术敏锐度与医疗信息学和计算生物学的创新方法相结合. His research, deeply rooted in AI, NLP, Machine Learning, and Quantum Computing, 强调他致力于将理论理解与实际应用联系起来, 这反映在他广泛的出版记录和在专业社区的积极参与. Hamad's leadership, avant-garde educational methodologies, 有影响力的贡献体现了他对科学和学术进步的奉献精神.

Courses Taught:

• Machine Learning
• Natural Language Processing
• Programming
• Advanced Data Analytics
• Data Science Capstone

Publications:

• Hamad, S. H. (2024). 基于ViT变压器的基于ylo的CAD框架在CESM和FFDM图像中进行乳腺肿块检测和分类. Neural Computing and Applications. http://link.springer.com/article/10.1007/s00521-023-09364-5
• Hamad, S. H. (2023). 在基于云的医疗保健系统中使用区块链技术保护患者医疗记录. 计算机科学与应用，14(11)，330-337. http://thesai.org/Publications/ViewPaper?Volume=14&Issue=11&Code=IJACSA&SerialNo=33
• Hamad, S. H. (2023). 通过深度学习技术革新医学成像:概述. 智能计算与信息科学学报，23(3)，59-72. http://journals.ekb.eg/article_319063.html
• Hamad, S. H. (2023). 用于癌症治疗反应预测的卷积神经网络模型. 智能计算与信息科学学报，23(1)，98-105. http://journals.ekb.eg/article_319063.html
• Hamad, S. H. (2023). 利用3663例住院COVID-19患者的数据建立死亡风险预测模型:埃及大学医院的回顾性队列研究. BMC Pulmonary Medicine, 23. http://link.springer.com/article/10.1186/s12890-023-02345-3
• Hamad, S. H. (2023). 前馈神经网络在癌症治疗反应预测中的应用. 164, pp. 119-128). Marrakesh: Springer Nature Switzerland. http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-27762-7_11
• Mobark, N., Hamad, S. H., Rida, S. Z. CoroNet:基于深度神经网络的端到端乳腺癌诊断训练. Applied Sciences, 12(14), 7080. http://dx.doi.org/10.3390/app12147080
• Karim, F. K., Elmannai, H., Seleem, A., Hamad, S. H., Mostafa, S. M. 基于相似分类器和模糊熵测度的缺失值处理. Electronics, 11(23), 3929. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11233929
• Ahmed, H., Hamad, S. H., Shedeed, H. A., Hussein, A. S. (2022). 增强的深度学习模型用于个性化癌症治疗. IEEE Access, 10, 106050-106058. http://dx.doi.org/10.1109/access.2022.3209285
• Abulkasim, H., Alabdulkreem, E., Hamad, S. H. (2022). 改进的四量子比特簇态多方量子密钥协议. Computers, Materials & Continua, 73(1), 225-232. http://dx.doi.org/10.32604/cmc.2022.025727
• AlEisa, H. N., Hamad, S. H., Elhadad, A. (2022). 基于K-Mer谱的新一代测序数据纠错算法. 计算智能与神经科学，2022,1-8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8077664
• Hassan, N. M., Hamad, S. H., Mahar, K. (2022). 乳房x光检查乳腺癌CAD系统的质量检测和分类:综述. 多媒体工具与应用，81(14)，20043-20075. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-022-12332-1
• Elsayad, D., Hamad, S. H., Shedeed, H. A., Tolba, M. F. (2021). 基因调控网络推理的并行网络分量分析技术. 并发与计算:实践与经验，33(24). http://dx.doi.org/10.1002/cpe.6458
• Elsayad, D., Hamad, S. H., Shedeed, H. A., Tolba, M. F. (2021). 基因调控网络推理的并行网络分量分析技术. 并发与计算:实践与经验，33(24). http://dx.doi.org/10.1002/cpe.6458
• Mostafa, S. M., Eladimy, A. S., Hamad, S. H., Amano, H. (2020). 基于增益比的贝叶斯脊回归和特征选择的缺失数据处理新算法. IEEE Access, 8, 216969-216985. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.3042119
• M. Mostafa, S., S. Eladimy, A., Hamad, S. H., Amano, H. (2020). CBRL和CBRC:基于贝叶斯岭回归提高缺失值输入精度的新算法. Symmetry, 12(10), 1594. http://dx.doi.org/10.3390/sym12101594
• Bedair, K., Elhadad, A., Hamad, S. H., Ferguson, J., Donnan, P., Dawe, R. S. (2020). 全身紫外线A1光疗与人类皮肤癌之间无关联:一项癌症登记关联研究. British Journal of Dermatology, 183(3), 586--587. http://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/bjd.19041
• Safwat, S. M., Matta, M. E. (2020). 锌电极电絮凝法去除尿素的性能评价. 分离科学技术，55(14)，2500-2509. http://dx.doi.org/10.1080/01496395.2019.1636067
• Elhadad, A., Abbas, S., Abulkasim, H., Hamad, S. H. (2020). 利用五量子位布朗态提高多方量子密钥协议的安全性. Computer Communications, 159, 155-160. http://dx.doi.org/10.1016/j.comcom.2020.05.021
• Abulkasim, H., Farouk, A., Hamad, S. H., Mashatan, A., Ghose, S. (2019). 安全的动态多方量子私有比较. Scientific Reports, 9(1). http://dx.doi.org/10.1038/s41598-019-53967-9
• Abulkasim, H., Alsuqaih, H. N., Hamdan, W. F., Hamad, S. H., Farouk, A., Mashatan, A., Ghose, S. (2019). 下一代移动网络改进的动态多方量子私有比较. IEEE Access, 7, 17917-17926. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2894101
• Alanazi, F., Elhadad, A., Hamad, S. H., Ghareeb, A. (2019). 传感器数据采集框架采用移动识别与安全数据共享模型. 计算机工程学报(英文版)，9(5)，458. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v9i5.pp4258-4265
• Elhadad, A., Hamad, S. H., Khalifa, A., Abulkasim, H. (2020). 视频监控系统中隐藏隐私的隐写方法. Digital Media Steganography (pp. 165-187). Elsevier. http://dx.doi.org/10.1016/b978-0-12-819438-6.00017-7
• Elsayad, D., Hamad, S. H., Shedeed, H. A., Tolba, M. F. (2020). 基于网络分量分析的基因调控网络并行构建技术. 智能系统和计算的进展(pp. 850-857). Springer International Publishing. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-44289-7_80
• Elsayad, D., Hamad, S. H., Shedeed, H. A., Tolba, M. F. (2020). 稀疏网络分量分析的混合并行计算. 智能系统和计算的进展(pp. 801-808). Springer International Publishing. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-31129-2_73
• Elsayad, D., Hamad, S. H., Shedeed, H. A., Tolba, M. F. (2020). 稀疏网络分量分析的并行计算. 智能系统和计算的进展(pp. 918-927). Springer International Publishing. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-14118-9_90
• Ahmed, H., Shedeed, H. A., Hamad, S. H., Hussein, A. S. (2022). 卷积神经网络用于癌症治疗反应预测. 第18届国际计算机工程会议(ICENCO). IEEE. http://dx.doi.org/10.1109/icenco55801.2022.10032466
• Elhadad, A., Tibermacine, O., Hamad, S. H. (2022). 基于小波和柔性函数的视频监控隐私数据隐藏. 2022第二届智能系统与新兴技术国际会议(SMARTTECH). IEEE. http://dx.doi.org/10.1109/smarttech54121.2022.00031
• Ahmed, H., Hamad, S. H., Shedeed, H. A., Saad, A. (2022). 基于机器学习的个性化癌症治疗综述. 2022第五届计算与信息国际会议(ICCI). IEEE. http://dx.doi.org/10.1109/icci54321.2022.9756124

Education

• 博士，计算机与信息科学，高性能计算. Ain Shams University, 2008; 
• MSC, Modeling, Simulation and Visualization. Ain Shams University, 2004
• 理学学士，计算机与信息科学，科学计算. Ain Shams University, 2000.