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
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, 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
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
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)
Waheeb Baddah, Hamzah Ali Qasem, Ayman Alsabry, Awadh abdo Mohammed, FE Hanash
2023 3rd International Conference on Emerging Smart Technologies and Applications (eSmarTA) · 2023 · pp. 1–8
تُعد أمراض القلب من أبرز أسباب الوفيات عالميًا، ويُعد الكشف المبكر عنها ضروريًا. تستعرض الدراسة استخدام تعلم الآلة للتنبؤ بعوامل الخطر وحدوث المرض عبر ضبط معاملات النماذج للوصول لأفضل أداء. تم دمج بيانات من عدة مصادر (Cleveland وHungary وSwitzerland وLong…
التنبؤ بأمراض القلب
خوارزمية أقرب الجيران (KNN)
تعلم الآلة
تحسين ضبط المعاملات الفائقة
Ayman Alsabry
Malek Algabri
Amin Mohamed Ahsan
Mogeeb A. A. Mosleh
F. E. Hanash
Hamzah Ali Abdulrahman Qasem
International Journal of Computing · 2024 · Vol. 2 · No. 23 · pp. 85–93
تركز الدراسة على التنبؤ بقابلية بقاء مرضى سرطان الثدي عبر إطار أمثل يجمع خوارزمية GentleBoost مع التحسين البايزي لضبط المعاملات الفائقة. تم تقييم الإطار على بيانات SEER ومقارنته بخوارزميات مفردة شائعة (SVM وANN وKNN). أظهرت النتائج تفوق الإطار المقترح بمتوسط…
استكشاف البيانات
خوارزمية GentleBoost
ضبط المعاملات الفائقة
تعلم الآلة
مجموعة بيانات SEER لسرطان الثدي
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
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
