عرض: 25 50 75 100 النتائج

نتائج البحث: 25 من أصل 3,927

تسيير السيارة ذاتية الحركة بالاعتماد على شبكات المركبات السحابية == Autonomous Vehicle Based on Vehicular Cloud Networks

اسم المؤلف: لمياء فارس طليب حمزة
اسم المشرف: Wesam M. Jasim | Foad S. Mubark
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2020
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: الانبار
الصفحات الاولى:

امثلية المشاريع الاستثمارية باستخدام تقنية تنقيب البيانات == Investment Projects Optimization using Data Mining Technique

اسم المؤلف: اعتزاز احمد عبد الجليل
اسم المشرف: ظاهر عبد الهادي عبد الله
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2020
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: ديالى
الصفحات الاولى:

منهجية الواقع المعزز من اجل الادراج المتسق للكائنات الافتراضية في الفيديو == Augmented Reality Methodology for Consistency Insertion of Virtual Objects in Video

اسم المؤلف: سراب محمد طاهر
اسم المشرف: عبد الوهاب سامي ابراهيم
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2020
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بغداد
الصفحات الاولى:

نظام التعرف على اللسان والشفاه == Tongue and Lips Based Recognition System

اسم المؤلف: رشا جمال هندي
اسم المشرف: عبد الوهاب سامي ابراهيم
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2020
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بغداد
الصفحات الاولى:

تطوير تطبيق مصرفي قائم على السحابة باستخدام تشفير بايلر المتماثل == Developing a Cloud-Based Banking Application using Paillier Homomorphic Encryption

اسم المؤلف: منى محمد سعيد خليل الطائي
اسم المشرف: مفار محسن خليل العنزي
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2020
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: الموصل
الصفحات الاولى:

الكشف المبكر لمرض الزهايمر لصور الرنين المغناطيسي على اساس طريقة شبكة الاعتقاد العميق == Early Detection of Al-Zheimer Disease for MR Images Based on Deep Belief Network Method

اسم المؤلف: شيماء عبد المجيد يحيى
اسم المشرف: محمد صبيح التميمي
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2020
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
الجامعة: جامعة بغداد
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بغداد
الصفحات الاولى:

تشخيص الفوضى والسيطرة عليها في الانظمة الديناميكية اللاخطية مع التطبيق == Diagnosis and Control of Chaos in Nonlinear Dynamical Systems with Application

اسم المؤلف: داليا محمود مرعي الطائي
اسم المشرف: ميسون مال الله عزيز
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2020
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: الموصل
الصفحات الاولى:

نظام المشاركة السرية للمصادقة الامنة باستخدام خوارزمية AES المعدلة وتقنيات الاخفاء == Secret Sharing Scheme for Secure Authentication Using Modified AES Algorithm and Steganography Techniques

اسم المؤلف: رياض جميل طعمة
اسم المشرف: ندى حسين محمد علي
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2020
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
الجامعة: جامعة بغداد
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بغداد
الصفحات الاولى:

تقنية تشفير البيانات باستخدام ترميز DNA المعتمدة على الدالة الفوضوية == Data Encryption Technique using DNA coding Based on Chaotic Function

اسم المؤلف: ثواب محمد توفيق ابراهيم النائب
اسم المشرف: ميلاد جادر سعيد
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2020
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: دبلوم عالي
اللغة: العربية
مكان الجامعة: الموصل
الصفحات الاولى:

طريقة تجميع كفؤة لاختيار الخصائص لنظام كشف التسلل == An Efficient Wrapper Feature Selection Method for Intrusion Detection System

اسم المؤلف: فائزة حمد حسين محمد المسعودي
اسم المشرف: علي كاظم ادريس | واثق لفتة الياسين
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2020
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بابل
الصفحات الاولى:

التشفير المقطعي للصوت بالاعتماد على النظام الفوضوي == Block Audio Cipher based on Chaotic System

اسم المؤلف: محمد مقداد علي
اسم المشرف: اخلاص عباس البحراني
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2020
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: بغداد
الصفحات الاولى:

مخطط الامان للمباني الذكية ضمن بيئة انترنت الاشياء == Security Scheme for Smart Building Within IoT Environment

اسم المؤلف: بتول محمد راضي
اسم المشرف: محمد عبد الرضا حسين
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2024
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: البصرة
الصفحات الاولى:

تقنية اصطناعية لمراقبة مزارع الطماطم باستخدام انترنت الاشياء والتعلم العميق == Artificial Technique to Monitoring Tomato Farms Using IoT and Deep Learning

اسم المؤلف: مروى عبد الله عبد الرسول مهدي
اسم المشرف: علي فاضل مرهون
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2022
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: البصرة
الصفحات الاولى:

Scalable Dynamic Searchable Encryption Scheme

اسم المؤلف: Salim Sabah Bulbul
اسم المشرف: Ayad I. Abdulsada
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2021
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: البصرة
الصفحات الاولى:

تصميم وتنفيذ نظام مراقبة للرعاية الصحية قائم على انترنت الاشياء == Design and Implement a Monitoring Healthcare System Based on IoT

اسم المؤلف: قنوت نايف عذار
اسم المشرف: علي فاضل مرهون
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2020
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: البصرة
الصفحات الاولى:

منهج تشفير قابل للبحث المستند الى البحث متعدد الكلمات المرتب == Searchable Encryption Scheme Based on Multi-keyword Ranked Search

اسم المؤلف: محمد عبد اللطيف عبد الحسن
اسم المشرف: اياد ابراهيم عبد السادة
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2020
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: البصرة
الصفحات الاولى:

طريقة المطابقة الامنة للصور الرقمية == Private Matching Scheme for Digital Images

اسم المؤلف: نغم عبد الرسول طه
اسم المشرف: اياد ابراهيم عبد السادة
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2019
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: البصرة
الصفحات الاولى:

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:

نموذج جديد لتقدير تكلفة البرمجيات يعتمد على تقنيات التعلم الالي == A New Model to Software Cost Estimation Based on Machine Learning Techniques

اسم المؤلف: معالم عبد الستار عطية
اسم المشرف: مروى اديب الجواهري
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2024
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: صلاح الدين
الصفحات الاولى:

نمذجة تصنيف الزهور على اساس الصور باستخدام الطريقة الهجينة == Image - Based Flower Classification Modeling Using a Hybrid Method

اسم المؤلف: اسيا كمال مصطفى
اسم المشرف: سلوى خالد عبد اللطيف
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2024
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: صلاح الدين
الصفحات الاولى:

دراسة التجزئة العمودية لقواعد البيانات الموزعة باستخدام تقنية SOTA - BES == Study of Vertical Fragmentation for Distributed Database Using SOTA - BES Technique

اسم المؤلف: غزوان خلف محمود
اسم المشرف: سـعـدي حـمـد ثلج
الموضوع العام: علوم الحاسبات
السنة: 2024
الموضوع الدقيق: علوم الحاسبات
الدرجة: ماجستير
اللغة: الانكليزية
مكان الجامعة: صلاح الدين
الصفحات الاولى:
1 ... 26 27 28 29 30 ... 158