اكتسبت الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) Convolutional Neural Networks نجاحاً ملحوظاً في العديد من المشاكل في العالم الحقيقي في السنوات الأخيرة. يعتمد أداء هذه الشبكات بشكل كبير على بنيتها التي يتم تحديدها من خلال عدة بارامترات منها عدد الطبقات ونوعها وعدد وحجم النوى ونوع تابع التنشيط. 

تم في هذا البحث اقتراح خوارزمية لتصميم بنى الشبكات العصبية الالتفافية باستخدام الخوارزميات الجينية القادرة على تَعلّم أفضل بنية لشبكة CNN بطريقة تلقائية استناداً إلى الموارد الحاسوبية المحدودة وذلك بالاعتماد على استراتيجية ترميز تستخدم كتل شبكات حديثة متطورة تم ضبط بنيتها بشكل يدوي بحيث لا تتطلب الخوارزمية المقترحة وجود مستخدمين لديهم معرفة مسبقة لشبكات CNN أو المشكلة التي تتم معالجتها أو حتى الخوارزميات الجينية. 

بالإضافة إلى ذلك، تم دراسة التعقيد الحسابي للشبكات التي يتم توليدها من خلال الخوارزمية المقترحة والعمل على تقليل هذا التعقيد من خلال إجراء تغيير بسيط في تصميم هذه الشبكات لتقليل عدد الاتصالات وبالتالي ضغط بنى هذه الشبكات. 

تم تقييم أداء الخوارزمية المقترحة من خلال إجراء سلسلة من التجارب على مجموعات البيانات المرجعية المستخدمة على نطاق واسع من أجل مهام تصنيف الصور ومقارنة النتائج مع الخوارزميات الحديثة التي أظهرت أداءً واعداً في هذا المجال. 

في عالم اليوم، تعدُّ تقنيات الطاقة المتجددة مصادراً نظيفةً للطاقةِ لما لها من تأثيرات أقل على البيئة من تقنيات الطاقة التقليدية، ومن المتعارف عليه أن توليد الكهرباء بالطرق التقليدية هو السبب الرئيس للتلوث الصناعي في الهواء في العالم. فمعظم الكهرباء التي نستخدمها تأتي من النفط والفحم والطاقة النووية وغيرها من محطات الطاقة غير المتجددة، وينجم عن إنتاج الطاقة من هذه الموارد ضررٌ شديدٌ على البيئة.

إنَّ أحد أنواع هذه الطاقات المتجددة هي الطاقة الشمسية، حيث تمتلك عملية تحويل الطاقة الشمسية إلى طاقة كهربائية باستخدام الخلايا الشمسية مزايا بيئية واقتصادية، وهذا ما دفع البلدان المتقدمة للاهتمام بها، كما أن الارتفاع الملحوظ للطلب على الكهرباء، والاستنفاد السريع للوقود الأحفوري، هذه الأسباب حفزت الدول في جميع أنحاء العالم عل تشغيل محطات الطاقة الكهروضوئية بشكل كبير. 

إن تركيب الخلايا الكهروضوئية يتطلب مساحات واسعة من الأراضي، وللحفاظ على الأراضي والمياه، أصبح التوجه الآن إلى عملية تركيب نظام الألواح الشمسية الكهروضوئية على الماء، مثل المحيطات، والبحيرات، والخزانات، وبرك الري، ومحطات معالجة مياه الصرف.

تهدف هذه الرسالة لدراسة مجموعة من العوامل المؤثرة على الألواح الشمسية العائمة، فيما إذا تم استثمار هذه التقنية على شاطئ مدينة طرطوس. تم دراسة تأثير كل من الحرارة، والرياح، والرطوبة على الطاقة الناتجة من قبل هذه الألواح باستخدام المحاكي Pvsyst، بالإضافة إلى استخدام شبكة عصبونية تم تدريبها باستخدام برنامج Matlab على البارامترات المذكورة على مدار عام كامل بغرض توقع قيمة الطاقة الناتجة لعام آخر. كما تم اقتراح آلية جديدة تساعد على توازن الألواح الشمسية وتخفف تأثير اهتزازات الأمواج البحرية عليها.

⦁ وفقًا لجوردن مور (1965)، فإنَّ عدد الترانزستورات التي يمكن دمجها في شريحة واحدة سيتضاعف كلّ 18 شهرًا. وبالتالي فإنَّ صناعة وتصميم الدرات المتكاملة التي تعتمد بشكل أساسي على تقنية CMOS مجبرة الآن على البحث عن بدائل أخرى، حيث تواجه تقنية CMOS قيود متزايدة مثل التأثيرات الكمومية والسلوك غير المحدّد للتيارات الصغيرة والحدود التكنولوجية مثل الاستهلاك العالي للطاقة وتعقيد التصميم. إنَّ تقنية النقط الكمومية QCA هي إحدى تقنيات النانو الحديثة والواعدة لتطوير الدوائر الرقمية عالية الأداء (منخفضة الطاقة وفائقة الكثافة).

⦁

⦁ يقدّم هذا البحث تصميم ومحاكاة لذاكرة الوصول العشوائي الستاتيكية bits (SRAM)  مع بنية جديدة في QCA. بالإضافة إلى استثمار التصميم الكمومي لدارة القلاب D ثنائي الحافة في تصميم دارة OLMC، ودارة كاشف السلسلة Pattern Detector وأيضاً دارة العداد Counter.

الزّيادة المستمرّة في عدد مستخدمي الشّبكات اللاسلكيّة، والحاجة لمعدّلات نقلٍ عالية دفع إلى ابتكار تقنياتٍ عدّة لتلبية حاجات المستخدمين. تهدف الدّراسة إلى تحديد إمكانية الاستخدام الفعّال للطّيف المتاح عند الإرسال، وذلك باستخدام تقنيات التّعديل والتّرميز التكيفي (AMC)، (تتغيّر وفقاً لحالة قناة الإرسال). تم اعتماد نموذج ماركوف ذي الحالة المنتهية FSMC للاختيار بين مخطّطات التّعديل، ومعدّلات التّرميز المناسبة، وذلك وفق نسبة الإشارة إلى الضجيج SNR المقدّرة في المستقبل، والتي يحصل عليها المرسل كتغذيةٍ عكسيّة (feedback) من أجل تحقيق التّوازن بين فعاليّة الطّيف، ومعدّل خطأ البت، باستخدام ترميز Turbo الذي يتميّز بفعالية عالية في استغلال مطال القناة. كما درسنا محدّدات معدّل خطأ البت لكلّ مخطّط تعديلٍ وترميزٍ مقترح، وتم تصميم ثلاث سيناريوهات مختلفة بعدد الحالات المكوّنة لنموذج ماركوف، ودراسة التّحسين في فعالية الطّيف الناتجة عن كلّ سيناريو، وذلك من أجل معدّل خطأ بت مستهدف مساوٍ لـ 10-3 و10-6. 

أُنجزت المحاكاة باستخدام البيئة البرمجية MATLAB R2018b من أجل توليد الإشارة وتحليل النتائج المستنبطة من الدراسة.

الطيف الراديوي هو مورد ثمين للغاية, إلا إن الطلب المتزايد على التطبيقات اللاسلكية واستخدام سياسة توزيع الطيف الثابت سيتسبب في الاستخدام الغير فعال للطيف والذي بدوره سيكون سبب لندرة الطيف.

 تم اقتراح تقنية الراديو الإدراكي كحل ذكي لتعزيز النفاذ الديناميكي للطيف الراديوي وحل مشكلة ندرته. حيث تتيح أنظمة الراديو الإدراكي اكتشاف النطاقات الترددية الغير مستخدمة, ومن ثم السماح لمستخدمين ثانويين( غير مرخص لهم) بالاستفادة من الموارد الطيفية المتاحة, بشرط عدم التداخل مع المستخدمين الأساسيين(المرخص لهم). 

لتمكين النفاذ الديناميكي للطيف, تقوم أنظمة الراديو الإدراكي بتحسس الطيف, لاكتشاف الأجزاء الغير مستخدمة من الطيف الراديوي ثم استخدامها مع تجنب التداخل مع المستخدمين الاساسيين, وتعتبر هذه المرحلة إحدى التحديات الرئيسة في تقنية الراديو الإدراكي. ويتم تقييم أداء هذه المرحلة بقدرتها على اكتشاف المستخدمين الأساسسين بالإضافة إلى تجنب إي إنذار خاطئ.

تم اقتراح العديد من تقانات تحسس الطيف والتي تختلف كل تقنية عن غيرها تبعا لطريقة تنفيذها , إلا إن كاشف الطاقة هو أحد التقانات الأكثر استخداما, نظراً لما يتمتع به من درجة تعقيد منخفضة, فضلاً عن عدم حاجته لمعلومات مسبقة حول خصائص إشارة المستخدم الأساسي, إلا إنه بالمقابل تعتمد هذه التقنية على عتبة كشف ثابتة والذي يجعلها غير مناسبة للعمل في البيئات ذات القيم المنخفضة لنسبة الإشارة إلى الضجيج SNR, نظراً لأن قدرة الضجيج غير ثابتة وبالتالي حساسية هذ التقنية لعدم اليقين بالضجيج الذي ينتج عنه انخفاض في أداء الكاشف. لذا تم العمل في هذه الرسالة على تحسين أداء كاشف الطاقة عن طريق الاختيار الديناميكي للعتبة عن طريق تبديل العتبة بناء على متوسط الطاقة المتلقاة خلال فترة مراقبة معينة , بالإضافة إلى تقييم العتبات تبعا لعامل عدم اليقين بالضجيج, حيث تظهر نتائجنا إننا باستخدام العتبة الديناميكية سيكون هناك تحسن في أداء الكاشف نظرا لإزدياد احتمالية الكشف وانخفاض احتمال الإنذار الخاطئ مقارنة بكاشف الطاقة التقليدي ذو العتبة الثابتة

نظرًا لأن التقدم السريع في تصغير الأجهزة الإلكترونية لأنصاف النواقل يؤدي إلى ميزات رقاقة أصغر من رتبة  100 نانومتر في الحجم  وامتلاك خصائص فريدة ، اتجه المهندسون والفيزيائيون إلى خصائص ميكانيك الكم. أحد هذه الخصائص هي  عزم الدوران الذاتي  للإلكترون المعروف باسم spin، والذي يرتبط ارتباطًا وثيقًا بالمغناطيسية. تشكل الأجهزة التي تعتمد على عزم الدوران الذاتي  للإلكترون لأداء وظائفها أساس مفهوم Spintronics . 

يتضمن هذا البحث دراسة عن البيئة الحاسوبية المناسبة لمواكبة التطور والإنجازات التي قام بها العلماء ضمن هذا المجال وذلك من خلال إيجاد النموذج الكهربائي والرياضي لحساس مغناطيسي باستخدام إحدى تقنيات Spintronics حيث تم اعتماد تقنية GMR(Giant Magnetic Resistor) ومحاكاة النماذج باستخدام برنامجيّ Matlab و Pspice.

تعد عملية اختيار المسار األفضل مسألة هامة في شبكات اإلنترنت الالسلكية، وما يحدث عادة أنه يتم اختيار اعتمادا دون األخذ بعين االعتبار مستوى جودة الخدمة of Quality المسار في الشبكة على مبدأ المسار األقصر Services) QoS )ولكن يعد توفير جودة الخدمة في شبكات اإلنترنت الالسلكية ا ا مهم لتحسين أداء مطلب و أساسيا الشبكة وذلك ألن تدفق رزم المعطيات معرض للتأخير و حدوث ضياع في المسار ات مما يجعل عملية التوجيه فاشلة. تم في هذا البحث اقتراح نموذج الكتشاف المسار األفضل في شبكات اإلنترنت المعتمدة على بنية السلكية حيث أنه سيتم اختيار المسار الذي يحقق نوعية الخدمة المطلوبة من بين العديد من المسارات المتاحة من البوابة إلى الوجهة النهائية ، و تم أخذ بارامترين من بارامترات نوعية الخدمة بعين االعتبار وهما فقد المسار و زمن المعالجة في الموجه )المحطة القاعدية( . يطبق النمو ذج كال من الخوارزمية الجينية)GA )Algorithm Genetic وخوارز مية أسراب الطيور(PSO (optimization swarm Particle كأدوات لتحسين عملية اكتشاف المسار األمثل وتقليل زمن المعالجة في كل جهاز توجيه و أظهر ت نتائج المحاكاة كفاءة النموذج المقترح إذ أن كال الخوارزميتين قدمتا ملحوظا في عملية اكتشاف المسار األفضل ولكن تفوقت خوارزمية PSO في ذلك بنسبة تتراوح بين 0.6 تحسينا إلى 6 % على خوارزمية GA . تأتي أ همية هذا البحث بكونه يعالج مشكلة ذات تعقيد حسابي عالي فهي مسألة من الصنف متعدد الحلول من المسارات المتاحة بين العقدة (NP (polynomial nondeterministic و ذلك بسبب وجود عدد كبير جدا المفترضة و البوابة 

يهدف هذا البحث إلى تحسين كفاءة استهالك الطاقة في الجيل الرابع المتقدم عن طريق تجميع الحوامل )زيادة عرض الحزمة( ودمجها مع تقنية تخصيص الموارد والتحكم بعدد بلوكات الوارد مع الحفاظ على جودة الخدمة المطلوبة للمستخدمين، وإظهار نتائج التحسين من خالل المقارنة بين أربع سيناريوهات كل منها يدعم عدد مختلف من الحوامل ومختلفة من حيث عدد بلوكات الموارد المخصصة لكل مكون حامل Component) CC( .Carrier

تشكّل شبكات الاستشعار اللاسلكية Wireless Sensors Networks والتي يشار لها اختصاراً WSNs، ثورةً علميةً في مجال الاتصالات اللاسلكية والنظم المدمجة. حيث يمكن نشر عقد الحساسات اللاسلكية تحت الماء من أجل المراقبة والاستكشاف ولأجل الحماية من الكوارث، وهذا ما نسميه شبكات الحساسات اللاسلكية تحت الماء (UWSNs) Under water Wireless Sensor Networks.

غالباً ما يتم نشر شبكات الحساسات اللاسلكية بشكل عشوائي من أجل دراسة ظاهرة معينة مما يجعل إمكانية تحديد مواقع العقد المنشورة أمراً غاية في التعقيد وهو ما يسمى مشكلة تحديد المواقع (التموضع). تم في هذا البحث دراسة طريقة لتحديد المواقع في شبكات الحساسات اللاسلكية تحت الماء بالاعتماد على الخوارزمية الجينية Genetic Algorithm (GA) من خلال استخدام مقياسين هما زاوية الوصول Angle of Arrival(AoA), وقوة الإشارة المستقبلةReceived Signal Strength (RSS) , وتم اختبار فعالية هذه الخوارزمية في تحديد موقع أكثر من عقدة تحت الماء من خلال عدة سيناريوهات.

تلعب شبكات الحساسات اللاسلكية دوراً هاماً في كافة مجالات الحياة مثل المجال الطبي و المجال العسكري و المجال الاقتصادي و غيرها من المجالات نظراً لسهولة توزعها في منطقة البحث و تكلفتها المنخفضة مقارنةً بالشبكات الأخرى و لكن محدودية مصادر الطاقة لعقد الحساسات تُقصّر من عمر الشبكة  و بالتالي تحدّ من استخدامها في بعض المجالات الحسّاسة  .

لذلك يهدف هذا البحث إلى إطالة عمر شبكات الحسّاسات اللاسلكية و ذلك عن طريق تحسين آلية توجيه البيانات بين المصدر و الهدف بشكل يضمن إرسال البيانات بأقل طاقة ممكنة كما يتم تقسيم الشبكة إلى عناقيد لسهولة التحكم في الشبكة .