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 بروتوكو
ل 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).
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 التنق
يب 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.
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 العص
بية 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
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).
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.
تم في هذه الدراسة البحث في الأثر الذي يحدثه تغليف الإطار البيتوني
بالقميص الفولاذي (بالكمية الدنيا) على مواصفات الإطار من حيث القساوة و المطاوعة
و المقاومة.
تعتبر تقنية التطوير بعيد المدى "LTE" من أحدث تقنيات الاتصالات التي تندرج ضمن تقنيات
الجيل الرابع من الاتصالات الخلوية، و التي تدعم سرعات عالية و عرض حزمة كبير، بالإضافة
لتقديمها إمكانيات للتعامل مع جودة الخدمة المرتبطة بأنواع محددة من البيانات، ن
تيجةً لذلك
فإنها تحظى باهتمام واسع و كبير من الباحثين و المستخدمين. إن التحدي الأكبر الذي يواجه
شبكات التطوير بعيد المدى "LTE" هو القدرة على ضمان جودة الخدمة لكل مستخدمي الشبكة
طالما هذه الشبكات تخدّم كل من مستخدمي الصوت و البيانات بنفس الوقت، لذلك جاءت
دراستنا لتبين أثر مجموعة من خوارزميات الجدولة على انتقال بيانات "TCP" و بيانات صوتية
و فيديوية.
أدى الاهتمام الكبير في مجال اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات العلائقية إلى تطوير خوارزميات رياضية اثبتت فعاليتها في استنباط المعارف بنوعيها الوصفي والتنبؤي . إلا أن التطور الكبير الذي سهدته تقنية المعلومات , والانتشار الواسع لشبكات التواصل الاجتماعي
وصفحات الويب المتقدمة , زاد من استخدام أنظمة قواعد البيانات الغرضية.
نعرض في هذا البحث النماذج الرياضية لمسائل النقل. المسألة الأولية و الثنوية. بينا أولا كيف تتم صياغة النماذج الثنوية لمسائل النقل. أخيرا, و بما أن حل أحد النموذجين يقود إلى حل النموذج الآخر, قمنا بحل المسألة المرافقة لمسألة النقل و اعتمدنا بذلك على طريقة الكلفة الأقل في حل مسألة النقل الأولية.
في هذه الورقة العلمية نستعرض و نسرد ، المزايا و القيود المفروضة على التقنيات الفعالة المهمة التي تم توظيفها و تطويرها لكشف الانتحال في النصوص . و قد تبين أن العديد من الأساليب المقترحة لكشف الانتحال لديها نقاط ضعف و عدم الكشف عن بعض الأنواع من عمليات
الانتحال.
و تقوم هذه الورقة بدراسة مسحية حول كشف الانتحال بما في ذلك العديد من الموضوعات المهمة في كشف الانتحال، و هي تعريف الانتحال، و منع الانتحال و كشف الانتحال ، و أنظمة كشف الانتحال، و عمليات كشف الانتحال و بعض تقنيات كشف الانتحال الحالية.
تقارن هذه الورقة بين مختلف خوارزميات كشف الانتحال، و تظهر نقاط الضعف، و نقاط القوة، و توصف قوة خوارزميات كشف الانتحال الدلالية، و تظهر فعالية هذه الخوارزميات في الكشف عن حالات الانتحال لا تستطيع خوارزميات كشف الانتحال الأخرى اكتشافها، حيث أنه تم تطوير خوارزميات كشف الانتحال الدلالية للتخلص من نقاط الضعف التقليدية التي تمتلها جميع خوارزميات كشف الانتحال الأخرى.
