البحث — المستودع الرقمي العراقي

نتائج البحث: 25 من أصل 168

توظيف التعلم العميق في التعليق على الصورة باللغة العربية == Utilizing Deep Learning for Arabic Image Captioning

اسم المؤلف: حنين سراج ابراهيم

اسم المشرف: نرجس مزعل شاتي

الموضوع العام: علوم الحاسبات

السنة: 2024

الموضوع الدقيق: برمجيات

الدرجة: ماجستير

الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية العلوم - قسم الحاسوب

اللغة: الانكليزية

مكان الجامعة: بغداد

الصفحات الاولى:

نظام القيادة الذاتية للمركبات المعتمد على تحقيق الرؤيا باستخدام تقنيات التعلم العميق == Vision Based Navigation Self-Driving Vehicle System using Deep Learning Technique

اسم المؤلف: حسام جعفر كاظم

اسم المشرف: امل حسين عباس

الموضوع العام: علوم الحاسبات

السنة: 2024

الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات

الدرجة: ماجستير

الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية العلوم

اللغة: الانكليزية

مكان الجامعة: بغداد

الصفحات الاولى:

نظام تخمين شكل اليد ثلاثية الابعاد لصورة مفردة == 3D Hand Shape Estimation System for Single Image

اسم المؤلف: ايناس خزعل حسن

اسم المشرف: جميلة حربي سعود

الموضوع العام: علوم الحاسبات

السنة: 2023

الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات

الدرجة: ماجستير

الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية العلوم

اللغة: الانكليزية

مكان الجامعة: بغداد

الصفحات الاولى:

نموذج الثقة الذكي المعتمد على التحكم بالوصول في البيئة السحابية == Intelligent trust model based on cloud access control in cloud environment

اسم المؤلف: ايثار عبد الوهاب حاجم

اسم المشرف: ذكرى حيدر علي

الموضوع العام: علوم الحاسبات

السنة: 2023

الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات

الدرجة: دكتوراه

الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية العلوم

اللغة: الانكليزية

مكان الجامعة: بغداد

الصفحات الاولى:

نظام سحابة موبايل لتطبيقات نظم المعلومات الجغرافية للحالات الطارئة == Mobile Cloud GIS System for Emergency Issues

اسم المؤلف: امير ياوز عبد المناف

اسم المشرف: كريم قاسم حسين | عباس عبد العزيز عبد الحميد

الموضوع العام: علوم الحاسبات

السنة: 2021

الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات

الدرجة: ماجستير

الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية العلوم

اللغة: الانكليزية

مكان الجامعة: بغداد

الصفحات الاولى:

تصميم وتنفيذ اطار لامن المعلومات في انترنيت الاشياء == Design and Implement Framework for Internet of Things Security

اسم المؤلف: امير نجاح عبد الرحيم

اسم المشرف: بشار مكي نعمة

الموضوع العام: علوم الحاسبات

السنة: 2021

الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات

الدرجة: ماجستير

الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية العلوم

اللغة: الانكليزية

مكان الجامعة: بغداد

الصفحات الاولى:

تطبيق ذكي لتشخيص COVID - 19 باستخدام الاشعة المقطعية == Intelligent Application for COVID - 19 Diagnosis using CT scan

اسم المؤلف: الاء حسين علي

اسم المشرف: فرج قيس الخالدي

الموضوع العام: علوم الحاسبات

السنة: 2022

الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات

الدرجة: ماجستير

الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية العلوم

اللغة: الانكليزية

مكان الجامعة: بغداد

الصفحات الاولى:

نظام امن للكشف عن الفيروسات المنتقلة باستخدام التعلم العميق == A Secure Malware Worm Detection System Using Deep Learning

اسم المؤلف: اسراء عزت سليم

اسم المشرف: كريم هاشم الساعدي

الموضوع العام: علوم الحاسبات

السنة: 2024

الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات

الدرجة: دكتوراه

الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية العلوم

اللغة: الانكليزية

مكان الجامعة: بغداد

الصفحات الاولى:

استرجاع المعلومات القائم على الشبكة المفاهيمية : نهج للفهرسة التلقائية == Ontology based Information Retrieval : An Approach for Automatic Indexing

اسم المؤلف: اسراء عبد الستار كاظم

اسم المشرف: مها ادهم البياتي

الموضوع العام: علوم الحاسبات

السنة: 2021

الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات

الدرجة: ماجستير

الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية العلوم

اللغة: الانكليزية

مكان الجامعة: بغداد

الصفحات الاولى:

تطبيق للتنبؤ بمعدل الجريمة في العراق باستخدام تعدين البيانات == An Approach For The Crime Rate Predication In Iraq Using Data Mining

اسم المؤلف: اسراء حميد كامل

اسم المشرف: كريم هاشم كريدي الساعدي

الموضوع العام: علوم الحاسبات

السنة: 2022

الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات

الدرجة: ماجستير

الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية العلوم

اللغة: الانكليزية

مكان الجامعة: بغداد

الصفحات الاولى:

دليل صوتي متعدد اللغات باستخدام RFID == Multi - Language Sound Guide using RFID

اسم المؤلف: احمد قاسم ناصر

اسم المشرف: ضياء عبد الحسين الزبيدي | فراس عبد الحميد عبد اللطيف

الموضوع العام: علوم الحاسبات

السنة: 2021

الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات

الدرجة: ماجستير

الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية العلوم

اللغة: الانكليزية

مكان الجامعة: بغداد

الصفحات الاولى:

تمييز العزلات البكتيرية باستخدام التعلم العميق == Bacterial Isolates Recognition Using Deep Learning

اسم المؤلف: احمد عدنان بدر

اسم المشرف: ذكرى حيدر علي عباس

الموضوع العام: علوم الحاسبات

السنة: 2022

الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات

الدرجة: ماجستير

الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية العلوم

اللغة: الانكليزية

مكان الجامعة: بغداد

الصفحات الاولى:

التنقيب عن المقطع البسيط والمنظم في بيانات الحمض النووي والحمض النووي الريبي والبروتين باستخدام تقنيات اكتشاف المعرفة == Simple and Structured Motif Mining in DNA, RNA, and Protein Data Using Knowledge Discovery Techniques

اسم المؤلف: علي باسم يوسف الخفاجي

اسم المشرف: حسين كيطان الخفاجي | ذكرى حيدر علي عباس

الموضوع العام: علوم الحاسبات

السنة: 2023

الموضوع الدقيق: تطبيقات ذكائية

الدرجة: دكتوراه

الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية العلوم - قسم علوم الحاسبات

اللغة: الانكليزية

مكان الجامعة: بغداد

الصفحات الاولى:

المستخلص: المقاطع (القطيفات) هي سلاسل متكررة غالباً ما يكون لها مدى من الاطوال ، (عدة قواعد الى عشرات او حتى مئات من ازواج القواعد) ، وتمثل العديد من الخصائص المختلفة لجزيئات الحمض النووي الريبي منقوص الاوكسجين والحمض النووي الريبوزي والبروتين. تعدين المقطع (القطيفة) في قواعد بيانات الحمض النووي الريبي منقوص الاوكسجين والحمض النووي الريبوزي والبروتين هو تحدي حديث واتجاه مثير للاهتمام في مجال المعلوماتية الحيوية نظراً لاهميته في العديد من التطبيقات مثل الكشف عن الاستعداد للاصابة بالامراض ، والتشخيص ، والطب الشرعي ، ومختبرات الاطراف الاصطناعية ، والمختبرات الجنائية ، وتحديد هوية الجثث ، وتصنيع الادوية ، والكشف عن التلوث البيئي الكيميائي والنووي المسبب للطفرات الجينية. . تقدم هذه الاطروحة طريقة جديدة لتعدين القطيفة البسيطة والمنظمة في قواعد بيانات الحمض النووي الريبي منقوص الاوكسجين والحمض النووي الريبوزي والبروتين اساس على تقنيات اكتشاف المعرفة وخوارزميات تعلم الشبكات العصبية الاصطناعية. النظام المقترح مقسم الى خمسة مراحل ، مرحلة المعالجة الاولية لقالب القطيفة ، ومرحلة التدريب ، ومرحلة المعالجة الاولية لقاعدة البيانات ، ومرحلة الاختبار (تعدين القطيفة) ، ومرحلة التحقق من مسافة الفجوة. المدخل الى النظام المقترح هو قالب القطيفة وقاعدة البيانات. يتم استخلاص الامثلة الايجابية والسلبية للتدريب من قالب القطيفة المدخل ، بينما المخرج هو القطيفات المكتشفة مع مواصفاتها. عملية كشف القطيفة تعتمد على مرحلة الاختبار ومرحلة التحقق من مسافة الفجوة. ليس هناك هيكل ثابت للشبكات العصبية الاصطناعية ، تتولد وفقاً لهيكل قالب القطيفة واساس على خوارزميات التدريب (تقييس الانحدار المترافق ، والانتشار الخلفي المرن ، Levenberg-Marquardt ، متغير معدل التعلم النزول المتدرج ، النزول المتدرج). . قاعدة البيانات البيولوجية المستخدمة لانجاز التجارب هي (Homo sapiens dystrophin (DMD); RefSeqGene (LRG 199) on chromosome X) تتضمن سلاسل الحمض النووي الريبي منقوص الاوكسجين والحمض النووي الريبوزي والبروتين والتي تم تنزيلها من موقع المركز الوطني لمعلومات التكنولوجيا الحيوية (NCBI). . يتم تقييم اداء النظام المقترح باستخدام قواعد بيانات الحمض النووي الريبي منقوص الاوكسجين والحمض النووي الريبوزي والبروتين. اطوال سلسلة الحمض النووي الريبي منقوص الاوكسجين هي 2,227,382 قاعدة ، والحمض النووي الريبوزي هي 298,369 قاعدة ، والبروتين هي 69,554 حمض اميني. اطوال القطيفات البسيطة هي 189 قاعدة في الحمض النووي الريبي منقوص الاوكسجين والحمض . النووي الريبوزي ، و139 حمض اميني في البروتين. يتراوح مدى الفجوات في القطيفات المنظمة من 1 الى 2,227,372 قاعدة في الحمض النووي الريبي منقوص الاوكسجين ، ومن 1 الى 14,073 قاعدة في الحمض النووي الريبي ، ومن 1 الى 3695 حمض اميني في البروتين. واظهرت النتائج ان دقة النظام المقترح هي 100%. بالمقارنة مع الخوارزميات السابقة ، تعتبر الخوارزميتين (تقييس الانحدار المترافق ، والانتشار الخلفي المرن) متفوقتين بسبب دقتهما العالية اثناء عملية التدريب ووقت التدريب القصير نسبياً. تم حساب القياسات (accuracy, precision, recall, and specificity) لتقييم عملية تعدين القطيفة. اظهرت النتائج ان جميع هذه القياسات اعطت 100% باستخدام خوارزمية تقييس الانحدار المترافق. . نستنتج ان خوارزمية تقييس الانحدار المترافق ذات الاربع طبقات مخفية افضل خوارزمية من بين الخوارزميات الخمسة ، حيث اعطت نتائج دقيقة 100% لان هذه الخوارزمية لديها عدة خصائص عامة وهي ان خوارزمية تقييس الانحدار المترافق اقترحت حلاً جديدًا لتقليل دالة الخطا العالمية المعتمدة على اوزان الشبكة ، كما ان هذه الخوارزمية لا تنفذ بحث خطي مع كل تكرار و التي تستغرق وقتًا طولاً لكل تعلم على عكس خوارزميات التدرج المترافق الاخرى. بالاظافة الى خوارزمية اختبار البيانات المجزاة المرمزة وخوارزمية التحقق من مسافة الفجوة ، حققت نتائج دقيقة بنسبة 100% في عملية اكتشاف القطيفة.