الأحد, 19 كانون1/ديسمبر 2021 06:12

قسم هندسة الحاسوب يقيم حلقات نقاشية لطلبة الدراسات العليا (الماجستير) مرحلة البحث

Rate this item
(0 votes)
قسم هندسة الحاسوب يقيم حلقات نقاشية  لطلبة الدراسات العليا (الماجستير) مرحلة البحث 
 
أقام قسم هندسة الحاسوب في الجامعة التكنولوجية حلقات نقاشية  لطلبة الدراسات العليا (الماجستير) مرحلة البحث ، حضر الجلسة  رئيس القسم أ.د.م حسن جليل حسن والاساتذة مشرفي الطلبة بالإضافة إلى طلبة الدراسات العليا ، وعلى قاعة المؤتمرات في القسم .
 
حيث تمت المناقشة الاولية  للطالبة   (زينب عصام كنون)  لبحثها الموسوم:
 
Multi-Mobile Robots Path Planning Algorithm and Control Methodology Design based on FPGAs
 
خوارزمية تخطيط مسار لعدة أنسان ألي متنقلة وتصميم منهجي للمسيطر بالأعتماد على مصفوفة البوابات المنطقية القابلة للبرمجة
وبأشراف   أ.د احمد صباح الاعرجي وأ.م.د محمد نجم عبد الله
 
الهدف من هذا العمل هو محاولة تحسين أداء مجموعة من الروبوتات المتحركة أثناء تخطيط المسار المطلوب من نقطة البداية إلى نقطة الهدف واتباع المسارات وتجنب الاصطدام بالعقبات الثابتة وكذلك تجنب مسارات الروبوتات المتنقلة الأخرى. لذلك تم أقتراح خوارزمية ذكية لحل هذه المشكلات. كذلك تستخدم منهجية التحكم التكيفية مع خوارزمية حشد الجسيمات الأمثلية للتحكم في الحركة لنظام الروبوت المحمول غير الخطي.
 
وفي الجلسة ذاتها تمت مناقشة طالبة الماجستير(بلقيس رعد عبد اللطيف) لبحثها الموسوم:
 
An Overlay Bio-inspired Routing Protocol for Ad-hoc Networks
 
بروتوكول توجيه متراكب مستوحى من الحيوية للشبكات المخصصة
بأشراف م.دبسام محمد سعيد
 
الهدف من هذا العمل هو تقليل العبء الزائد للحفاظ على الطاقة لاطالة عمر الشبكة.
 
وقد نوقش بحث طالب الماجستير(طارق مصطفى رضوان) لبحثه الموسوم:
Remote Autonomous Proctoring on Multiple Exam  Stations by Learning Visual Behaviors
 
المراقبة الذاتية عن بعد في محطات امتحانات متعددة من خلال تعلم السلوكيات المرئية.
 
بأشراف م.د.سيف غسان محمد
يهدف هذا البحث الى مراقبة قاعات الامتحانات بشكل آلي ودون وجود مراقبين لزيادة دقة المراقبة وتقليل الجهد والتكلفة على المؤسسات التعليمية.
وفي ختام الجلسة تمت مناقشة طالبة الماجستير (رانية روني عزيز)لبحثها الموسوم:
Heart Disease Diagnosis System In The Internet Of Things Environment Based On Deep Learning Techniques
 
نظام تشخيص أمراض القلب في بيئة إنترنت الأشياء بأستخدام تقنيات التعلم العميق.
 
بأشراف م.د احمد موسى دينار
الهدف من هذا العمل هو تصميم وتنفيذ نظام قائم على إنترنت الأشياء لتشخيص أمراض القلب والتنبؤ بها بشكل أكثر دقة باستخدام تقنيات التعلم العميق. أولاً ، تستشعر أجهزة الاستشعار المتعددة البيانات الفسيولوجية للمريض وتنقلها إلى الجهاز المتصل. بعد ذلك ، يتم إرسال البيانات المقروءة إلى خوارزمية التعلم العميق للمعالجة.
 
 
 
 
 
 
7554301
  Today Today3300
YesterdayYesterday8149
  This_Week This_Week49262
  This_Month This_Month22831
  All_Days All_Days7554301
Highest Visitors 12-01-2022 : 11382
Top