مجلة جامعة صنعاء للعلوم التطبيقية والتكنولوجيا

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.

Based on the derived analytical formulae for the optical intensity and effective beam width of a partially coherent rectangular multi-Gaussian Schell-model (RMGSM) vortex beam, we analyzed the evolution of the effective beam width of a partially coherent RMGSM vortex beam propagating in an anisotropic turbulent plasma using numerical examples. The numerical results demonstrated that the effective beam widths in the x and y directions were similar. In studies on the influences of the source parameters, one can see that an RMGSM vortex beam with a larger topological charge  and beam waist  or a smaller correlation coefficient σ evolves into a beam with a larger effective beam width. However, the influence of beam order was not evident. In addition, numerical examples proved that the effective beam width increases with increasing propagation distance and refractive index fluctuation variance  or decreasing anisotropy parameter , outer scale , and  inner scale . This study's results will be beneficial for applications in free-space optical communications.

This study conducts a comprehensive analysis of different standards frameworks in cybersecurity to identify best practices and international standards. The primary objective is to propose an appropriate cybersecurity framework that aligns with global standards, effectively reducing the risks of cyberattacks and threats to data, information, networks, and devices within institutions. By enhancing cybersecurity, the framework aims to safeguard infrastructure. It further contributes to improved management of cybersecurity risks by incorporating the best global practices and local cybersecurity legislation. Through an examination of various cybersecurity frameworks, including NIST 800-53Ar4, COBIT, and ISO27002, the study finds that NIST 800-53Ar4 is the most effective framework. The researcher recommended adopting a hybrid approach that combines elements from multiple frameworks and standards.              

The microstructure of AS10/xNi hypoeutectic alloys with (x = 0.01% and 0.05%) was investigated using X-ray diffraction (XRD) and scanning electron microscopy (SEM). Localized permanent plastic deformation (Vickers hardness (HV)) was conducted on the samples before and after sintering. After sintering, the results showed a significant improvement in hardness with the addition of Ni atoms. From the XRD map, it was found that there was a shift in the peak positions as the Ni atoms were added. This shift is a result of the incoincidence of d_hkl levels in the Al-phase before and after the addition of Ni. This mismatch in d_hkl levels is associated with the lattice defects and lattice parameters. From the SEM images, the silicon powder particles in the binary composition are large and elongated plates, whereas those in the ternary composition are small and semi-spherical particles. This reduction in the particle size of the modified alloy is attributed to the presence of Ni atoms in the alloys.

The existence of metrics for Intelligent systems is very important in order to evaluate, manage, and classify them. Intelligent information systems (IIS) have become a significant part of our daily lives, institutions, and ongoing business, and it has become necessary to have metrics for Intelligent systems in order to measure the success of organizations in using Intelligent systems. In this study, We will choose a group of metrics for intelligent systems, work to develop them, and then determine their source and method of mitigation. It defines the phrase "intelligent systems metrics" and goes over the key metrics and guidelines that can be used to define IISM as well as which metrics have the biggest influence. The significance of each metric in gauging various intelligent systems will be determined, and when these metrics have been reviewed, the effects of each criterion on IIS will be clear.

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.

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).