Rania Aleryani, Ayman Alsabry, Emad Alramada, Rana Saleh Algawani
Queen Arwa University Journal · 2024 · No. 28
تقدم هذه الورقة مراجعة أدبية شاملة لعوامل النجاح الحرجة (CSFs) التي تؤثر في نجاح تطبيق سكرم (Scrum) ضمن مشاريع تطوير البرمجيات. تُعد سكرم منهجية رشيقة واسعة الانتشار لتعزيز المرونة والتعاون والتسليم التكراري، إلا أن فعاليتها تعتمد على عوامل متعددة تشمل:…
سكرم
المنهجية الرشيقة (Agile)
عوامل النجاح الحرجة
تطوير البرمجيات
إدارة المشاريع
تعاون الفريق
التسليم التكراري
عوامل تنظيمية
مشاركة العميل
التزام الإدارة
Waheeb Baddah, Hamzah Ali Qasem, Ayman Alsabry, Rana Saleh Al Gawani, Wafa Mohammed Alzuraiqi, FE Hanash
2024 4th International Conference on Emerging Smart Technologies and Applications (eSmarTA) · 2024 · pp. 1–10
يمثل عدم توازن البيانات تحديًا مهمًا في التشخيص الطبي، خصوصًا في التنبؤ بأمراض القلب باستخدام تعلم الآلة. تدرس هذه الورقة تطبيق تقنية SMOTE لمعالجة عدم التوازن وتحسين الدقة التنبؤية. شملت المنهجية جمع البيانات ومعالجتها وتقييم 21 نموذجًا قبل SMOTE وبعده،…
التنبؤ بأمراض القلب
SMOTE
تعلم الآلة
مجموعات بيانات غير متوازنة
Ayman Alsabry
Hamzah Ali Abdulrahman Qasem
Malek Algabri
Amin Mohamed Ahsan
Mogeeb A. A. Mosleh
F. E. Hanash
International Journal of Computing · 2024 · Vol. 2 · No. 23 · pp. 254–267
يقترح هذا العمل إطارًا مُحسّنًا للتنبؤ بسرطان الثدي قائمًا على استكشاف متعدد المراحل للبيانات ونماذج تجميع ديناميكية لتقليل فرط المواءمة وتعزيز الدقة، مع استخدام التحقق المتقاطع وضبط بايزي للمعاملات الفائقة. تم تقييم الإطار باستخدام مجموعة بيانات Wisconsin Diagnostic Breast Cancer…
استكشاف البيانات
المصنّف التجميعي (Ensemble Classifier)
ضبط المعاملات الفائقة
تعلم الآلة
Abdulsalam Tonin, Malek Algabri, Ayman Alsabry, Ali Abdullah Mohammed Ali, Abdualmajed AG Al-Khulaidi, Mossa Ghurab
Sana’a University Journal of Applied Sciences and Technology · 2024 · Vol. 2 · No. 3 · pp. 275–292
تستعرض هذه المقالة أحدث حلول تحسين استهلاك الطاقة في شبكات الاتصالات المتنقلة ذاتية التنظيم (MANETs) نظرًا لاعتماد تطبيقات عديدة عليها (الإنقاذ، المراقبة، الاستطلاع…). وبسبب محدودية البطارية، تقترح الدراسات حلولًا ضمن فئات متعددة مثل موازنة الحمل، وخوارزميات البث المتعدد، وتكييف حالة…
الشبكات المتنقلة ذاتية التنظيم (MANET)
مقاييس التقييم
تحسين استهلاك الطاقة
قابلية التوسع
عمر الشبكة
الاستقرار
تقييم الأداء
كفاءة الطاقة
Ayman Alsabry, Malek Algabri, Amin Mohamed Ahsan, Mogeeb AA Mosleh, Aqeel Abdullah Ahmed, Hamzah Ali Qasem
2023 3rd International Conference on Emerging Smart Technologies and Applications (eSmarTA) · 2023 · pp. 1–8
تهدف الدراسة إلى تحسين أداء نماذج التنبؤ بسرطان الثدي عبر تقنية SMOTE لموازنة بيانات Coimbra. تم مقارنة الأداء قبل الموازنة وبعدها، وأظهرت النتائج تحسنًا في دقة نماذج متعددة (مثل نماذج الأشجار وSVM وKNN والنماذج التجميعية). على سبيل المثال تحسنت دقة…
سرطان الثدي
SMOTE
مجموعة بيانات Coimbra لسرطان الثدي
تعلم الآلة
Ayman Alsabry, Malek Algabri, Amin Mohamed Ahsan, Mogeeb AA Mosleh, Aqeel Abdullah Ahmed, Hamzah Ali Qasem
2023 3rd International Conference on Emerging Smart Technologies and Applications (eSmarTA) · 2023 · pp. 1–8
تقترح الدراسة إطارًا جديدًا للتنبؤ بسرطان الثدي يعتمد التحسين التكراري وضبط المعاملات الفائقة بطريقة بايزية على مجموعتي WDBC وSEER. تم اختبار مجموعة واسعة من خوارزميات تعلم الآلة (شجرية، وSVM، وKNN، وتجميعية، وشبكات عصبية)، وأظهرت النتائج تفوق النسخ المُحسّنة على غير…
سرطان الثدي
SMOTE
الضبط البايزي للمعاملات الفائقة
تعلم الآلة
Mogeeb AA Mosleh, Abdulrahman Mohammed Al-Fakaih, Ayman Mohammed Al-Najar, Basheer Abdulraqeeb Farea, Mohammed Abdu Mugahed, Ahmed Salah Aldabe, Mohammed Abdallah Al-Kebsi, Ayman AlSabry
International Conference on Electronics and Signal Processing · 2023 · pp. 25–34
تُعد تقنية التعرف على الوجه مجالًا من الذكاء الاصطناعي يعتمد السمات البيومترية للتعرّف على الأشخاص، وقد واجهت تحديات إضافية في ظروف التعرف الفوري خاصة أثناء جائحة كوفيد-19 بسبب الكمامات. تقترح الورقة نهج تعلم بالنقل باستخدام شبكة تلافيفية عميقة مُدرّبة مسبقًا…
Ayman Alsabry, Malek Algabri
Informatics and Automation · 2024 · Vol. 1 · No. 23 · pp. 129–168
تقدم الدراسة طريقة للضبط التكراري لمعاملات نماذج تجميع الأشجار باستخدام الضبط البايزي للمعاملات الفائقة في سياق التنبؤ بسرطان الثدي. استُخدمت ثلاث مجموعات بيانات (WDBC وSEER وCoimbra) وتم تطبيق نماذج تجميع مثل AdaBoost وGentleBoost وLogitBoost وBag وRUSBoost، مع تقييم الأداء عبر…
الضبط التكراري
نماذج تجميع الأشجار
التحسين البايزي
سرطان الثدي
تعلم الآلة
Abeer Abdullah Shujaaddeen, Fadl Mutaher Ba-Alwi, Ammar T Zahary, Ahmed Sultan Alhegami, Ayman Alsabry, Abdulkader M Al-Badani
2024 1st International Conference on Emerging Technologies for Dependable Internet of Things (ICETI) · 2024 · pp. 1–9
تقارن هذه الدراسة أداء نماذج تعلم آلي تشمل: DT وRF وSVM وMLP باستخدام تصنيف ثنائي وتصنيف متعدد الفئات على بيانات ضريبة الأرباح التجارية والصناعية من مصلحة الضرائب اليمنية (1083 سجلًا) بعد المعالجة المسبقة. خلص الباحثون إلى أن MLP كان الأكثر…
التصنيف الثنائي
التصنيف متعدد المتغيرات
نموذج متعدد الفئات
تعلم الآلة
نماذج تعلم الآلة
تقنيات تعلم الآلة
نوع التصنيف
الجهات الضريبية
مصفوفة الالتباس
متعدد التسميات
فئات متعددة
كشف الاحتيال
الإدارة الضريبية
RapidMiner
الاحتيال المالي
Abdulrahman Mohammed Hussein Obaid, Awadh Ali Abdo Mohammed, Santosh K Pani, Ayman Alsabry, Hamzah Ali Qasem
2023 3rd International Conference on Emerging Smart Technologies and Applications (eSmarTA) · 2023 · pp. 1–12
تعرض هذه الورقة مفهوم “سحابة الأشياء” (Cloud of Things) بوصفه دمجًا بين إنترنت الأشياء والحوسبة السحابية لتحليل وتخزين بيانات ضخمة من أجهزة موزعة. وبالرغم من دراسة قضايا جدولة الموارد في الحوسبة السحابية على نطاق واسع، فإن قضايا الجدولة في سحابة…
الحوسبة
سحابة الأشياء (Cloud of Things)
خوارزميات الجدولة
سير العمل العلمي
مسح/مراجعة
تصنيف/تصنيفات (Taxonomy)
