عرض: 25 50 75 100 النتائج

نتائج البحث: 25 من أصل 290

التنبؤ المستمر وتقييم جودة الفيديو باستخدام التعلم العميق == Continuous Prediction and Assessment of Video Quality of Experience Using Deep Learning

اسم المؤلف: احمد صالح غافل حمد
اسم المشرف: اسراء هادي علي حسين
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2022
الموضوع الدقيق: برمجيات
الدرجة: دكتوراه
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل

طريقة نمذجة مطورة لمحاكاة انماط الحركة في شبكات المركبات == A Developed Modeling Approach to Simulate the Mobility Patterns of the Vehicular Networks

اسم المؤلف: رؤى صباح ناصر حسين
اسم المشرف: سعد طالب حسون الجبوري
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2023
الموضوع الدقيق: شبكات الحاسبات
الدرجة: دكتوراه
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل

طريقة تشفير هجينة بالاعتماد على الاخفاء في فيديو بدون غطاء == A HYBRID ENCRYPTION APPROACH BASED ON COVERLESS VIDEO STEGANOGRAPHY

اسم المؤلف: محمد اياد كاظم ناصر
اسم المشرف: ماجد جبار جواد الصريفي
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2025
الموضوع الدقيق: برمجيات
الدرجة: دكتوراه
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل

اكتشاف العبارات الرئيسية البارزة باستخدام طريقة هجينة == Salient Key Phrase Detection Using a Hybrid Method

اسم المؤلف: ياسر سعد جودي عبد الحسين
اسم المشرف: وفاء محمد سعيد حمزة
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2025
الموضوع الدقيق: برمجيات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل

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
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
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:

كشف وتصنيف الحيوانات الفقرية في الصور باستخدام CNN and SSD MobileNet == DETECTION AND CLASSIFICATION OF VERTEBRATE ANIMALS IN IMAGE BASED ON CNN AND SSD MOBILENET

اسم المؤلف: الهام محمد ثابت عبد الامير كاظم
اسم المشرف: نضال خضير العبادي
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2021
الموضوع الدقيق: برمجيات
الدرجة: دكتوراه
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:

نهج قائم على الرتبة لنمذجة ارتباط مقاييس مركزية الشبكة في الشبكات المعقدة == Rank-based Approach for Modeling the Network Centrality Metrics Correlation in Complex Networks

اسم المؤلف: زهراء حسين علي حسن
اسم المشرف: سعد طالب حسون
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2020
الموضوع الدقيق: برمجيات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:

تحسين خوارزمية الثقة مولي بناءا على تحليل سلوك المستخدم == Enhancing Mole-Trust Algorithm Based on User Behavior Analysis

اسم المؤلف: صبا محمد حسين الشبيب
اسم المشرف: غيداء عبد الحسين السلطاني
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2020
الموضوع الدقيق: برمجيات
الدرجة: دكتوراه
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:

خوارزمية مؤشر التدرج العشوائي لتصنيف النصوص الاجتماعية == Stochastic Gradient Descent Learning Algorithm for Social Texts Classification

اسم المؤلف: اورينك فلاح حسن
اسم المشرف: وسام سمير بهية
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2020
الموضوع الدقيق: شبكات الحاسبات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:

تنبؤ بحالات القلب من خلال اعتماد بيانات انترنت الاشياء الكبيرة بواسطة تقنية الهادوب == Predicting Heart Conditions from IoT Big Data over Hadoop Technique

اسم المؤلف: فارس محمد عبد علاوي
اسم المشرف: مهدي عبادي مانع
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2020
الموضوع الدقيق: شبكات الحاسبات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:

استرجاع مستندات باستخدام نموذج التخطي جرام وخوارزمية التجمع الضبابي == S Documents Retrieval using Skip Gram Model and Fuzzy C-Mean Algorithm

اسم المؤلف: سرى خالد سلسل صالح
اسم المشرف: وفاء محمد سعيد
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2020
الموضوع الدقيق: برمجيات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:

عنقدة سلوك المستخدم لملف السجل المحمي == USER BEHAVIOR CLUSTERING ON PROTECTED LOG FILE

اسم المؤلف: فرات نوري عبد الظاهر
اسم المشرف: مهدي عبادي مانع
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2020
الموضوع الدقيق: برمجيات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:

نموذج مقترح لتقدير تكلفة البرنامج بناء على تصنيف ميزات الامان == Suggested Model for Cost Estimation of Software Based on Security Features Classification

اسم المؤلف: حسين عبد هلهول
اسم المشرف: احمد سليم عباس
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2020
الموضوع الدقيق: برمجيات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:
1 2 3 4 5 6 ... 12