تطبيق خوارزمية تشفير مقترحة لتشفير الصوت عبر بروتوكول الانترنت

إن عملية نقل إشارة الكلام بسرية عالية وبأسرع وقت عبر شبكة الانترنيت يحتاج إلى تطوير تقنيات كبس وتشفير إشارة الكلام، وذلك لتقليل حجمها وجعلها غير مفهومة للأشخاص غير المخولين بالاستماع إليها. تم في هذا البحث تصميم نظام لتشفير الصوت عبر بروتوكول الانترنيت (VoIP) واستخدام تقنيات الكبس لغرض تقليل حجم البيانات وإرسالها عبر الشبكة، إذ تم استخدام خوارزمية (A_law PCM) في كبس بيانات الصوت. ومن ثم تم تطبيق خوارزميتي التشفير المتكرر الثلاثي القياسي (TDES)، ومقياس التشفير المتقدم (AES). تم اقتراح خوارزمية تشفير جديدة تعتمد في أساس عملها على نظام التشفير الكتلي، أُطلق عليها اسم خوارزمية المباشر والمعكوس، حيث تعتمد على ثلاث خطوات أساسية وهي توسيع المفتاح الأولي، وتوجيه التشفير لكل دورة باتجاه معين، وكذلك تبديل الـ (Bytes) حسب صندوق التعويض المستخدم في خوارزمية AES وذلك بجعله متحركاً. تم حساب نسبة الكبس بصورة عامة وكانت 50%، وتمت مقارنة نتائج معامل الارتباط للخوارزمية المقترحة مع نتائج خوارزميتي (AES, TDES).

تحسين أنظمة دعم القرار في نظم التعليم باستخدام تقنيات التنقيب عن البيانات و التعلم الآلي

يهدف التنقيب عن البيانات التعليمية إلى دراسة البيانات المتوفرة في المجال التعليمي وإخراج المعرفة المخفية منه بغية الاستفادة منها في تعزيز عملية التعليم واتخاذ قرارات ناجحة من شأنها تحسين الأداء الأكاديمي للطالب. تقترح هذه الدراسة استخدام تقنيات التنقيب عن البيانات لتحسين التنبؤ بأداء الطلاب، حيث تم تطبيق ثلاث خوارزميات تصنيف Naïve Bayes, J48, Support Vector Machine)) على قاعدة بيانات أداء الطلاب ، ثم تم تصميم مصنف جديد لدمج نتائج تلك المصنفات الفردية باستخدام تقنية الدمج Voting Method . تم استخدام الأداة WEKAالتي تدعم الكثير من خوارزميات و طرائق التنقيب في البيانات. تظهر النتائج أن مصنف الدمج لديه أعلى دقة للتنبؤ بمستويات الطلاب مقارنة بالمصنفات الأخرى ، حيث حقق دقة تعرف وصلت إلى74.8084 % . و أفادت خوارزمية العنقدةsimple k-means في تجميع الطلاب المتشابهين في مجموعات منفصلة بالتالي فهم مميزات كل مجموعة مما يساعد على قيادة وتوجيه كل مجموعة على حدى.

تصميم شبكة التفافية لتصنيف العربات

يهدف المشروع في المقام الأول إلى توظيف الذكاء الاصطناعي ، وتحديداً مهارات برمجة شبكة عصبية حيث الشبكات العصبية بدورها هي شبكات مهتمة بالتدريب والتعلم من الخطأ ، وتوظيف هذا الخطأ لتحقيق أفضل النتائج. (CNN) على وجه الخصوص هي واحدة من أهم الشبكات العصبية التي تعالج مشاكل وقضايا التصنيف. وبالتالي فإن هذا المشروع يهدف إلى تصميم شبكة عصبية التفافية تصنف المركبات إلى عدة أنواع حيث سنقوم بتصميم الشبكة وتدريبها على قاعدة البيانات حيث أن قاعدة البيانات تتضمن صورًا لأنواع متعددة من المركبات وستقوم الشبكة بتصنيف كل صورة إلى نوعها ، بعد تعديل الصور وإجراء التغييرات المناسبة وتحويلها إلى اللون الرمادي واكتشاف الحواف والخطوط وبعد أن تصبح الصور جاهزة تبدأ عملية التدريب وبعد انتهاء عملية التدريب سنخرج بنتائج التصنيف وبعدها اختبار بمجموعة جديدة من الصور ومن اهم تطبيقات هذا المشروع الالتزام برصف السيارات والشاحنات والمركبات بشكل عام وكأن صورة تم ادخالها كسيارة لعينة السيارة وهي شاحنة ، على سبيل المثال ، سيعطي هذا خطأ حيث ستكتشف الشبكة ذلك من خلال فحصها وتصنيفها. كشاحنة ، نكتشف أن هناك انتهاكًا لقوانين الرصف

تقييم أداء خوارزميات تحديد الموقع في شبكات الحساسات اللاسلكية

تعد عملية تحديد موقع عقد الحساسات اللاسلكية المنتشرة في الوسط ضرورية من أجل التطبيقات التي تعد فيها المعلومات المتعلقة بموقع التحسس معلومات مهمة كتطبيقات الأمن و الحماية و تتبع الأهداف و غيرها من التطبيقات. تصنف خوارزميات تحديد الموقع إلى نوعين: المعتمدة على المدى Range-based و غير المعتمدة على المدى (Range-free). ركزت الدراسة على الخوارزميات غير المعتمدة على المدى لأنها أقل كلفة من حيث متطلبات أجهزة العتاد الصلب المستخدمة. استخدم الماتلاب في محاكاة الخوارزميات، حيثُ جرى تقييم أدائها في ظل تغيير عدد العقد الشبكية، عدد العقد المرجعية، إضافة الى مجال اتصال العقد بغيةَ توضيحِ اختلافات الأداء من ناحية خطأ الموقع. أظهرت النتائج تفوق خوارزمية عدم الانتظام (Amorphous)، محققة دقة عالية في تحديد الموقع، و كلفة أقل بالنسبة الى عدد العقد المرجعية المطلوبة لتحقيق خطأ موقع صغير.

الحوسبة الكمومية وخوارزميات التشفير المقاومة لها

تعد الحوسبة الكمومية التهديد والهاجس الأكبر لخوارزميات التشفير لا سيما ذات المفتاح العام منها إذ أنّ وجود أداة كهذه وبفاعلية كافية ستعيد النظر في أهليّة الكثير من هذه الخوارزميات. سنناقش في هذا السيمنار الحواسيب الكمومية منطلقين بلمحة بسيطة عن الأساس الفيزيائي والرياضي لهذه الحواسيب، لنذكر لاحقا ما الذي يجعل هذه الحواسيب مميزة لناحية كسر العديد من خوارزميات التشفير ذات المفتاح العام ونقوم نهاية بمناقشة بعض خوارزميات التشفير التي تعد مقاومة لهجمات الحواسيب الكمومية في حال وجودها.

دراسة مقارنة لخوارزميات الضغط و أثرها على تراسل المعطيات في الشبكات

نظرا للتزايد الكبير لاستخدام تراسل البيانات و خدمات تبادل المعلومات بأنواع مختلفة ضمن بيئات متباينة عتادياً و برمجياً كان لابد من وجود لغة توصيف مثالية قابلة للتوسع و التطوير تخدم هذه الاحتياجات المتزايدة بأفضل شكل و بأقصر وقت ممكن و كانت اللغة الاكثر انتشاراً و الأكثر استخداماً لغة XML. كما أن اعتماد بنية الرسوميات احياناً خلق مشكلة أثرت على أداء شبكات نقل المعلومات نظرا للحجم الكبير للبيانات المتبادلة و كذلك الحاجة لسعة تخزينية كبيرة في طرفي الارسال و الاستقبال لذا كان لابد من إيجاد طرق فعالة لإنقاص حجم تلك البيانات التي يتم تبادلها من خلال الشبكة. تم إجراء العديد من الأبحاث العلمية و التجارب العملية حول إيجاد طرق فعالة لإنقاص الحجم الفعلي للبيانات و باعتماد بارامترات مختلفة تؤثر على عملية ضغط الملفات بحيث تحقق نتائج أفضل بالتقليل من حجوم الملفات المتبادلة مع الانتباه الى أزمنة ضغط و فك الضغط للملفات. لذا تم التركيز في هذا البحث على دراسة و مقارنة لبعض خوارزميات الضغط للملفات و بيان أثرها على تراسل البيانات في الشبكات.

تتبع الحياة الحيوانية في المحميات الطبيعية باستخدام شبكات الحساسات اللاسلكية الهجينة

سوف ندرس في هذا البحث طريقة جديدة لتتبع مجموعة من طيور الحجل ، حيث يتم وضع الحساسات على هذه الطيور من أجل مراقبة نمط وسلوك حياتها ، فالتحدي الهام في هذا البحث هو معرفة مواقع هذه الحيوانات المتحركة عند حاجتنا لذلك لنتمكن من تقديم المساعدة الضرورية لها و في الوقت المناسب ، لذلك سوف نقدم طريقة جديدة تؤمن لنا دقة مقبولة في تحديد مواقع الحيوانات لكن بطريقة بسيطة و سهلة و غير مكلفة و قليلة استهلاك الطاقة مقارنة مع الطرق الأخرى المتبعة في تتبع الحيوانات ، و ذلك بالاعتماد على مجموعة من العقد المرجعية المعروفة الموقع مسبقا، حيث يتم إرسال معلومات الحساسات المتحركة إلى مجمع مركزي عن طريق هذه العقد المرجعية و تحليلها و الاستفادة منها في تحديد موقع تقريبي للحيوان ، سوف نقوم بتقييم هذه الطريقة باستخدام محاكي الشبكات (NS2).

تصنيف النصوص

تصنيف النصوص هو واحد من المجالات الهامة في معالجة اللغة الطبيعية. تمت دراسة مشكلة التصنيف على نطاق واسع في استخراج البيانات ، التعلم الآلي ، وقاعدة البيانات ، و مجال استرجاع المعلومات مع التطبيقات في عدد من المجالات المتنوعة ، مثل التسويق المستهدف ، التشخيص الطبي ، تصفية مجموعة الأخبار ، وتنظيم الوثائق ، تحديد موضوع مقالة إخبارية ، تحليل المشاعر. ومن المعروف أنه من المستحيل تعريف أفضل مصنف نصي فمثلا في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية Computer Vision ، هناك إجماع قوي حول طريقة عامة لتصميم النماذج والشبكات العصبونية وغيرها من المنهجيات المعتمدة . و بخلاف ذلك ، لا يزال تصنيف النص يفتقر إلى هذه الطريقة العامة في مجالات كثيرة . نهدف في هذا البحث إلى تقديم مسح شامل لمجموعة من المنهجيات والخوارزميات المستخدمة لتصنيف النصوص ، والتحسينات التي طرأت عليها . سنركز على المقاربات العامة الرئيسية لخوارزميات تصنيف النص وحالات الاستخدام الخاصة بها

اختيار الحل الأمثل باستخدام خوارزمية Branch and Bound

في المشكلة التي نعالجها, تحتاج شركة اتصالات إلى بناء مجموعة من الأبراج الخلوية لتوفير خدمة الاتصالات الخليوية للسكان في منطقة جغرافية. تم تحديد عدد من المواقع المحتملة لبناء الأبراج. يعتم اختيار هذه المواقع على عدة عوامل ، بما في ذلك مدى اتساق البرج مع البيئة المحيطة وارتفاع التضاريس, تتمتع الأبراج بمدى تغطية ثابت ، وبسبب قيود الميزانية ، لا يمكن بناء سوى عدد محدود منها . بالنظر إلى هذه القيود ، ترغب الشركة في توفير تغطية لأكبر قدر ممكن من السكان, والهدف هو اختيار في أي من المواقع المحتملة يجب أن تقوم الشركة ببناء الأبراج. إن المشكلة التي شرحناها يمكن نمذجتها لتصبح أحد أمثلة مشكلة 0/1 knapsack الشهيرة لذلك شرحنا في الحلقة مفهوم مشكلة 0/1 Knapsack والطرق المستخدمة في الحل, وتوسعنا في الشرح عن خوارزمية Branch and Bound كونها تعتبر أفضلها.

الذكاء الصنعي

الذكاء هو القدرة على فهم و تعلم الأشياء. الذكاء الطبيعي هو كائن له دماغ, او شيء ما, يمكنه من التعلم, و الفهم, و حل المشكلات و اتخاذ القرارات. الذكاء الصنعي علم يبحث في السلوك الذكي لغير الكائنات الحية.