العدد الحالي

مجلة جامعة صنعاء للعلوم التطبيقية والتكنولوجيا

مجلد 1 عدد 3 (2023)

2023-09-20

7 مقال

المجلد الأول - العدد الثالث في مجلة جامعة صنعاء للعلوم التطبيقية والتكنولوجيا

المقالات

7 مقالات

التحقق من الخصائص التركيبية و الميكانيكية لسبيكية (قصدير (81-x)- x نحاس - 18 انديوم )% لقيم x= 1,2,3,4,5

شيماء علي احمد الاغبري (المؤلف)

2023-09-20

PDF بريد إلكتروني

DOI: 10.59628/jast.v1i3.487

الملخص

التحقق من البنية التركيبية والخصائص الحرارية ومقاومة الزحف سبائك Sn-XCu-18In مع إضافة عنصر النحاس بتركيز (1، 2 ، 3، 4 ، 5 )% ، حيث تم تحضير العينات من عناصرالقصديروالأنديوم والنحاس النقية بنسبة 99% ، ثم صهر العينات عند درجة حرارة 550 م^° لمدة ساعتين . وقد تم تجزئة السبيكة الى جزئين: جزء سُحب الى أسلاك بطول 60mm وقطر 0.5mm، اُستخدمت لدراسة مقاومة الزحف والجزء الآخر تم تحويلها الى صفائح صغيرة اُستخدمت لدراسة البنية التركيبية والخصائص الحرارية.

وقد حُللت العينات بواسطة تحليل حيود الأشعة السينية ووجد أن التركيب الداخلي للسبائك يتكون من طور أحادي سداسي التركيب ، كذلك وجد إن الحجم البلوري لسبائك Sn-XCu-18In يقل بينما تزيد كثافة الانخلاعات مع إضافة النحاس .

أضافة الى ذلك فقد تم فحص العينات باستخدام تقنية التحليل الحراري بواسطة جهاز المسح التفاضلي الحراري ، حيث أظهرت النتائج أن نقطة الانصهار هي (°C 197,3 ، 193,7 ، 187 ) للسبائك الآتية على التوالي Sn-1Cu-18In ، Sn-3Cu-18In ، Sn-5Cu-18In، وتم مقارنتها مع سبيكة Sn–20In التي كانت نقطة انصهارها °C 223.5 فوجد أن إضافة عنصرالنحاس يعمل على انخفاض نقطة الانصهار.

الكلمات المفتاحية

Sn-xCu-18In alloys alloysStructure Creep resistance Activation energy

The effective beam width of a partially coherent rectangular mul-ti-Gaussian Schell-model vortex beam propagating in a turbulent plasma

H. O. AL-Nadary، Abdu Ahmed Alkelly، M. A. H. Khaled، Labiba F. Hassan (المؤلف)

2023-09-20

PDF بريد إلكتروني

DOI: 10.59628/jast.v1i3.494

Suggestion Cybersecurity Framework (CSF) for Reducing Cyber-Attacks on Information Systems

Abdulkarem Yahya Abohatem ، Fadl M.M. Ba-Alwi، Abdualmajed Ahmed Al-Khulaidi (المؤلف)

2023-09-20

PDF بريد إلكتروني

DOI: 10.59628/jast.v1i3.248

Localized Plastic Deformation and Microstructure Properties of Al/Si Alloy Improved with Al3Ni Compound

Shakib Alsowidy (المؤلف)

2023-09-20

PDF بريد إلكتروني

DOI: 10.59628/jast.v1i3.522

Development Metrics for Intelligent Systems

Motea.M. Aljafare، Mansoor N. Ali Marhoob (المؤلف)

2023-09-20

PDF بريد إلكتروني

DOI: 10.59628/jast.v1i3.294

Developing a Model for Offline Signature Verification Using CNN Architectures and Genetic Algorithm

Abdulbaset Mohammed Qaied Musleh، Abdoulwase Mohammed Obaid Al-Azzani (المؤلف)

2023-09-20

PDF بريد إلكتروني

DOI: 10.59628/jast.v1i3.314

الملخص

The signature verification process has many applications, such as its use in financial operations, providing the electronic signature of documents, and providing an additional confidentiality standard to verify the identity of users in computer systems. This process has the advantage of being accepted by the community and is less intrusive compared to other biological methods. Deep learning (DL) and CNN (Convolutional Neural Network) are widely used by bioinformaticians. Due to the difficulty in extracting features in other systems or models, DL and CNN-based signature verification systems have been significantly improved. Yet Hyperparameter optimization for CNN models remains a challenging problem in designing highly efficient models with the most accurate results. It is often convolutional neural network (CNN) models that are manually designed. The proposed method is focused on a genetic algorithm that develops a population of CNN models in order to find the best fit architecture for designing an offline signature verification model. Our model is tested on more than one dataset, BHSig260-Bengali, BHSig260-Hindiin, GPDS, and CEDAR. The result of the approach proposed in this paper has the highest discrimination rate of FRR of 2.5, FAR 3.2, EER 2.35, and 97.73 %-accuracy rate.

الكلمات المفتاحية

Offline Signature Verification Convolutional Neural Network (CNN) Deep Learning (DL) Genetic Algorithm (GA)

Hierarchical Blockchain as Line Defense of Attacks to Messages Propagation in VANET

Firdaus AlHrazi، Malek Algabri، Abdualmajed Ahmed Al-Khulaidi (المؤلف)

2023-09-20

PDF بريد إلكتروني

DOI: 10.59628/jast.v1i3.370

الملخص

شبكة المركبات (VANET) هي أحد مكونات نظام النقل الذكي (ITS) ، لتبادل الرسائل بين المركبات والوحدات على جانب الطريق (RSU). بينما بسبب الزيادة في عدد المركبات ، كان هناك الكثير من الخصوصية والثقة والتحديات الأمنية المتعلقة بشبكة المركبات (VANET). يجب أن تكون المعلومات المتبادلة بين المركبات صحيحة لتحقيق مبدأ وكالة المخابرات المركزية. لا تنطبق حلول الثقة والخصوصية والأمان على الشبكات المركزية. الأهم من ذلك ، عدم وجود السرية والخصوصية والتوافر. في هذه الورقة ، سيتم تقديم حلول لحل المشكلات الأمنية باستخدام تقنية blockchain الهرمية. تتميز blockchain الهرمية بمزايا التأكيد بالإجماع على مصداقية الرسالة واللامركزية والتخزين غير القابل للتغيير. ستوفر كل هذه المزايا حلولًا لتلك المشاكل والتحديات المتعلقة بأمان VANETs. هذه الورقة تسعى إلى هدفين رئيسيين. الأول هو مراقبة المركبات الخبيثة وغير الضارة بواسطة الطائرات بدون طيار ، للتحقق من صحة الرسالة قبل إرسالها عبر VANET. والثاني عبارة عن مجموعة من القواعد المعقدة والحسابات المحددة للتحقق من الرسالة. تُستخدم خوارزميات الإجماع أيضًا للاتفاق بين المركبات على ما هو صحيح ، ولتقييم الأداء باستخدام المقاييس التالية (الإنتاجية ، والتسامح ، والكمون).