العلم العراقي
عرض: 25 50 75 100 النتائج

نتائج البحث: 16 من أصل 66

التعليم العميق القائم على الصوت لتصنيف مرض باركنسون وتطوره == Voice-based Deep Learning for Parkinson Disease Classification and Progression

اسم المؤلف: هدى جاسم معله حسين
اسم المشرف: نور ضياء الشكرجي
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2025
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
الجامعة: جامعة كربلاء - كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات - قسم علوم الحاسبات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: كربلاء

اكتشاف المراجعات المزيفة في مواقع التجارة الالكترونية باستخدام تقنيات التعلم الالي == Fake Reviews Detection in E-Commerce Using Machine Learning Techniques

اسم المؤلف: ميسم جلال عبد داود
اسم المشرف: محسن حسن حسين
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2025
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
الجامعة: جامعة كربلاء - كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات - قسم علوم الحاسبات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: كربلاء

اكتشاف الصداع النصفي وتحديده بناء على تحليل اشارة تخطيط كهربية الدماغ باستخدام تقنيات التعلم الالي == Migraine Detection and Identification Based on EEG Signal Analysis Using Machine Learning Techniques

اسم المؤلف: ايات يعقوب يوسف
اسم المشرف: عقيل عبد الكريم
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2025
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
الجامعة: جامعة كربلاء - كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: كربلاء

تصنيف امراض النبات على اساس الاوراق باستخدام التعلم الالة == PLANT DISEASES CLASSIFICATION BASED ON LEAVES USING MACHINE LEARNING

اسم المؤلف: زهراء ياسين يونس لفته
اسم المشرف: الهام محمد ثابت عبد الامير
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2025
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
الجامعة: جامعة كربلاء - كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات - قسم علوم الحاسبات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: كربلاء

استخدام تقنيات متعددة لتشفير الوثائق الرقمية == Employing Multiple Techniques for Digital Document Encryption

اسم المؤلف: علي اكبر رضا حسين
اسم المشرف: اسماعيل هادي جلوب | هيفاء عبد الزهرة عاتي
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2025
الموضوع الدقيق: امن البيانات
الدرجة: ماجستير
الجامعة: الجامعة التقنية الوسطى - الكلية التقنية الادارية - قسم تقنيات المعلوماتية الادارية
اللغة: العربية
مكان الجامعة: بغداد

نموذج متكامل لتطبيقات صنع القرار اعتمادا على القواعد الضبابية والتعلم العميق == An Integrated Model for Decision Making Applications Based on Fuzzy Rules and Deep Learning

اسم المؤلف: هند رعد ابراهيم
اسم المشرف: مرتضى محمد حمد
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2025
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: دكتوراه
الجامعة: جامعة الانبار - كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات - قسم علوم الحاسبات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: الانبار

تحسين خوارزميات التعلم الالي العميقة باستخدام محسن طائر البفن القطبي لتصنيف سرطان الثدي == Optimizing Machine and Deep Learning Algorithms Using Arctict Puffin Optimizer for Breast Cancer Classification

اسم المؤلف: حيدر نصيف جاسم
اسم المشرف: وسام محمد جاسم | محمد صلاح ابراهيم
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2025
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
الجامعة: جامعة الانبار - كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات - قسم علوم الحاسبات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: الانبار

اطار عمل للرؤية بالتركيز التلقائي المعرف بالبرمجيات باستخدام التعلم العميق == Software Defined Autofocus Vision Framework Using Deep Learning

اسم المؤلف: انور احمد صالح
اسم المشرف: رباح نوري فرحان
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2025
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
الجامعة: جامعة الانبار - كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات - قسم علوم الحاسبات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: الانبار

كشف سرعة السيارة باستخدام نماذج التعلم العميق لمراقبة حركة المرور على الطرق == Vehicle speed Detection Using Deep Learning Models for Road Traffic Monitoring

اسم المؤلف: صالح خالد عبد المنعم
اسم المشرف: انوار حسن مهدي | انتصار عبد يوسف
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2025
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية التربية
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بغداد

نموذج هجين ذكي للكشف عن التطرف في النصوص العربية على مواقع التواصل الاجتماعي == Intelligent Hybrid Model to Detect Extremism in Arabic Texts on Social Media

اسم المؤلف: هند علي سليمان
اسم المشرف: زهير حسين علي
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2025
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية التربية
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بغداد

نظام الكشف عن النشاط البشري باستخدام نموذج التعلم العميق ونقل التعلم باستخدام البيانات متعددة الوسائط == Human Activity Detection System Using Deep Learning Model and Transfer Learning with Multimodal Data

اسم المؤلف: فاطمة موسى حسن
اسم المشرف: سوسن عبد الهادي محمود | ايناس محمد حسين
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2025
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية التربية
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بغداد

نظام لادارة الحجوزات الفندقية باستخدام تطبيقات الانترنت لدعم استراتيجيات التسويق الرقمي == Hotel Reservation Management System Using Internet Applications to Support Digital Marketing Strategies

اسم المؤلف: نشوان ماهر ياسين
اسم المشرف: حارث اكرم حمدون
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2025
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: دبلوم عالي
الجامعة: الجامعة التقنية الشمالية - الكلية التقنية الادارية - قسم تقنيات ادارة المعلومات
اللغة: العربية
مكان الجامعة: الموصل

تصنيف البرامج الضارة بالاعتماد على تعلم الالة == MACHINE LEARNING BASED MALWARES CLASSIFICATION

اسم المؤلف: عامر محمد شحاذة
اسم المشرف: عمر ابراهيم السيف
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2025
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
الجامعة: الجامعة التقنية الشمالية - الكلية التقنية الهندسية - قسم تقنيات هندسة الحاسبات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: الموصل

تحسين اداء نموذج YOLO لاكتشاف كسور العظام الصغيرة باستخدام تعزيز البيانات استنادا الى البلاط المنتقى == Improving YOLO Model Performance for Small Bone Fracture Detection Using Data Augmentation Based on Selective Tile

اسم المؤلف: منتظر جبار عيسى حسن
اسم المشرف: اسراء هادي علي
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2025
الموضوع الدقيق: الذكاء الاصطناعي
الدرجة: ماجستير
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرمجيات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الكلمات الدلالية:
  • object detection
  • deep learning
  • x
  • ray
  • contrast enhancement
  • YOLO model
  • bone fracture
  • data augmentation
  • interpolation
المستخلص: الكشف عن الاجسام الصغيرة يعد مهمة حاسمة ومعقدة في مجال الرؤية الحاسوبية، لا سيما في المجال الطبي حيث يعد الكشف المبكر والدقيق عن كسور العظام امرا ضروريا لضمان العلاج المناسب. ان الفشل في اكتشاف هذه الكسور قد يؤدي الى عواقب خطيرة على المرضى. وتمثل الكسور العظمية الصغيرة تحديا خاصا نظرا لصغر حجمها، واشكالها غير المنتظمة، وانخفاض تباين صور الاشعة السينية. وعلى الرغم من ان نماذج التعلم العميق توفر حلولا واعدة، الا انها غالبا ما تواجه صعوبة في اكتشاف الاجسام الصغيرة بسبب فقدان التفاصيل الدقيقة خلال عمليات المعالجة للصور. تهدف هذه الرسالة الى تحسين اداء نماذج التعلم العميق، وتحديدا دقتها في تحديد الكسور العظمية الصغيرة، من خلال اثراء بيانات التدريب باستخدام تقنية زيادة بيانات موجهة، صممت خصيصا لتحسين تمثيل هذه الكسور الصغيرة، مما يجعلها اكثر وضوحا وقابلية للاكتشاف. تتكون المنهجية المقترحة من عدة مراحل. في المرحلة الاولى، يتم تطبيق تقنية "تحسين تباين الهيستوغرام المحدود التكيفي (CLAHE) "بهدف تعزيز التباين وتحسين وضوح الكسور الدقيقة. اما في المرحلة الثانية، فيتم ضبط نموذج YOLOv8m على مجموعة البيانات المعالجة مسبقا لتهيئته لمهمة اكتشاف كسور العظام. وتقدم المرحلة الثالثة تقنية جديدة لزيادة البيانات تعرف باسم "البلاط الانتقائي للاجسام الصغيرة (SSOT) "، والتي تعمل على اكتشاف الكسور باستخدام النموذج المدرب، ثم تحديد مناطق الكسور الصغيرة، واقتطاع بلاطات حول تلك المناطق، وتكبير هذه البلاطات باستخدام تقنية استيفاء Lanczos، واخيرا دمجها مع صور التدريب الاصلية بهدف اثراء مجموعة البيانات. وفي المرحلة الرابعة، يتم استخدام مجموعة البيانات المثرية لاعادة تدريب نموذج YOLOv8m، مما يعزز قدرته على اكتشاف الكسور الصغيرة بشكل اكبر. تم اجراء تقييمات تجريبية باستخدام مجموعة بيانات FracAtlas للتحقق من فعالية المنهجية المقترحة. وقد اظهرت النتائج تحسنا ملحوظا في اداء النموذج، وخصوصا في مقياس الاستدعاء (Recall)، مما يؤكد زيادة حساسيته تجاه الكسور الصغيرة. وحقق النموذج دقة (Precision) بلغت 0.688، واستدعاء (Recall) بلغ 0.589، ومتوسط دقة (mAP@0.5) بلغ 0.601 على مجموعة اختبار مستقلة، متفوقا بذلك على الدراسات السابقة.
الملخص:
المصادر:

تصنيف انواع الاصوات بالاعتماد على DCT والتعلم العميق == Classification of Sound Types Based on DCT and Deep Learning

اسم المؤلف: هيثم محمد عباس شاكر
اسم المشرف: توفيق عبد الخالق عباس الاسدي
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2025
الموضوع الدقيق: الذكاء الاصطناعي
الدرجة: ماجستير
الجامعة: جامعة بابل - كلية تكنولوجيا المعلومات - قسم البرمجيات
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الكلمات الدلالية:
  • Gray Images
  • DCT
  • Deep Learning
  • Motor Faults
  • Poultry stress
  • Animals Sound
  • Sound Analysis
  • CNN
المستخلص: يلعب تحليل الصوت دورا رئيسيا في العديد من التخصصات، على سبيل المثال، في المجال الصناعي، يمكن لمشغلي الالات ذوي الخبرة سماع واكتشاف العديد من اعطال الماطورات الدوارة. ومع ذلك، نظرا لبيئات الضوضاء المعقدة في المصانع، قد يكون من الصعب اكتشاف هذه الاعطال. يعد تحديد اعطال الماطورات الدوارة امرا بالغ الاهمية لتقليل تكاليف الاصلاح، ومنع التوقف غير المتوقع للالات، وضمان الانتاج دون انقطاع. وبالمثل، في المجال البيطري، يعتمد مربي الماشية على تحليل الصوت لمراقبة صحة الحيوانات واكتشاف العلامات المبكرة للامراض. ومع ذلك، فان الضوضاء المحيطة في المزارع تعقد المراقبة الصحية الدقيقة القائمة على الصوت. ظهرت تقنيات التعلم العميق (DL)، وخاصة نماذج تصنيف الصوت، كحل اساسي لتشخيص الاعطال وتحليل اصوات الحيوانات. تقترح هذه الاطروحة طريقة للكشف عن الصوت وتصنيفه باستخدام الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) وYOLO v8m، والاستفادة من تحويل الصوت الى صورة لتحسين المعالجة. اولا، في مرحلة المعالجة المسبقة، يحول الصوت الملتقط من المصدر (الة او حيوان) الى قيم رقمية احادية البعد (1D) في نطاق الوقت. بعد ذلك، يطبق تحويل جيب التمام المنفصل (DCT) لاستخراج انماط الميزات وتقليل الضوضاء بفعالية. تطبع مصفوفة المعاملات احادية البعد الناتجة ضمن النطاق (0-255)، ثم تقسم الى اجزاء متساوية وتخزن في مصفوفة ثنائية الابعاد (2D) لتوليد صور رمادية. ثانيا، في مرحلة تصنيف الصوت، تعد هذه الصور الرمادية مدخلات لشبكة CNN وYOLO v8m لاجراء تصنيف متعدد في اطار تعلم مشرف. اظهرت النتائج سرعة تدريب عالية، محققة دقة تصنيف عالية بنسبة 100% لشبكة CNN في تحديد اعطال الماطور، و97.1% لشبكة YOLO v8m في التعرف على اصوات الحيوانات، و97.6% لشبكة CNN في تصنيف اصوات الدواجن. علاوة على ذلك، يشخص النموذج الاصوات بفعالية في ظل ظروف ضوضاء مختلفة متعلقة بتسجيل الصوت. وفي نهاية المطاف، فان النتائج التي توصلت اليها هذه الاطروحة قد تؤثر على ابحاث تحليل الصوت من خلال تمهيد الطريق امام التقنيات والاساليب المبتكرة، وتعزيز تحليل وتفسير الصوت عبر مختلف التخصصات.
النص الكامل:

استخدام التعلم التعزيزي العميق لتسهيل ادارة ازدحام TCP باستخدام الية الكشف المبكر العشوائي (RED) == Utilizing Deep Reinforcement Learning to Facilitate TCP Congestion Management with the Random Early Detection (RED) Mechanism

اسم المؤلف: محمد قاسم مطرود
اسم المشرف: ماجــد حامـد عـلــي
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2025
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
الجامعة: جامعة تكريت - كلية علوم الحاسوب والرياضيات - قسم علوم الحاسوب
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: صلاح الدين
الصفحات الاولى:
1 2 3