البحث — المستودع الرقمي العراقي

نتائج البحث: 25 من أصل 99

نظام تصويت امن باستخدام المعرفات الحيوية والمعرف المعرفي الصفري == Secure E-Voting System Using Biometrics and Zero- Knowledge Proof

اسم المؤلف: نور شاكر حميد

اسم المشرف: بشار مكي نعمة

الموضوع العام: علوم الحاسبات

السنة: 2020

الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات

الدرجة: ماجستير

الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية العلوم - قسم علوم الحاسبات

اللغة: الانكليزية

مكان الجامعة: بغداد

الصفحات الاولى:

التمييز الذكي للحروف العربية باستخدام الترميز العربي الموحد == Intelligent Arabic Optical Character Recognition Using Arabic Unicode

اسم المؤلف: عامر جلوي محمد

اسم المشرف: ضياء عبد الحسين جمعة الزبيدي | مهدي نصيف جاسم

الموضوع العام: علوم الحاسبات

السنة: 2020

الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات

الدرجة: ماجستير

الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية العلوم - قسم علوم الحاسبات

اللغة: الانكليزية

مكان الجامعة: بغداد

الصفحات الاولى:

تعريف هوية الانسان المعتمد على الحمض النووي باستخدام قواعد الارتباط الضبابية == Human identity recognition based on DNA using fuzzy association rules

اسم المؤلف: نجاح هاشم فالح

اسم المشرف: كريم هاشم الساعدي

الموضوع العام: علوم الحاسبات

السنة: 2020

الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات

الدرجة: ماجستير

الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية العلوم - قسم علوم الحاسبات

اللغة: الانكليزية

مكان الجامعة: بغداد

الصفحات الاولى:

المسار الاقصر الامن في الشبكات اللاسلكية المتنقلة == Secure Shortest Path Routing in MANET

اسم المؤلف: نور الهدى وحيد عزيز

اسم المشرف: سعد نجم باشخ | حيدر كاظم حمود

الموضوع العام: علوم الحاسبات

السنة: 2020

الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات

الدرجة: ماجستير

الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية العلوم - قسم علوم الحاسبات

اللغة: الانكليزية

مكان الجامعة: بغداد

الصفحات الاولى:

تحليل وعنونة مشاعر الجمهور في الشبكات الاجتماعية باستخدام التعلم الالي == Captioned Crowd Image Sentiment Analysis in Social Networks Using Machine Learning

اسم المؤلف: رشا محمود ابراهيم

اسم المشرف: هدى عبد العالي عبد الباقي

الموضوع العام: علوم الحاسبات

السنة: 2024

الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات

الدرجة: ماجستير

الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية العلوم - قسم علوم الحاسبات

اللغة: الانكليزية

مكان الجامعة: بغداد

الصفحات الاولى:

نظام اتمتة تقييم المخاطر الامنية للمعلومات المصرفية == Automated Security Risks Assessment System for Banking Information

اسم المؤلف: اسيل شعلان عباس

اسم المشرف: سندس عبد الامير حميد

الموضوع العام: علوم الحاسبات

السنة: 2024

الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات

الدرجة: ماجستير

الجامعة: الجامعة المستنصرية - كلية العلوم - قسم علوم الحاسبات

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.