عبدالهادي محمد السيد

يهدف هذا المشروع إلى تعزيز دقة التوطين في شبكات الاستشعار اللاسلكية (WSNs) من خلال تقديم خوارزمية جديدة تسمى Square Spiral مع تجنب العوائق (SQSPOA). تسمح هذه الخوارزمية لعقدة التثبيت المتنقلة باتباع المسار الأمثل مع تجنب العوائق وبث إحداثياتها إلى عقد الاستشعار. تضمن خوارزمية SQSPOA استقبال ثلاث رسائل منارة غير خطية على الأقل بواسطة عقد الاستشعار، مما يحسن دقة الترجمة. أظهرت نتائج المحاكاة تفوق الخوارزمية المقترحة من حيث خطأ التوطين والنسبة المئوية لعقد الاستشعار الموضعية.

يتم استخدام هذه الأداة كأداة إنشاء سيناريو لمسار حركة الروبوت المتنقل المستخدم للتوطين في شبكات WSN. تتمتع هذه الأداة بالعديد من الإمكانيات مثل:

يسمح إطار العمل للمطورين بتصميم خوارزمية الترجمة المطلوبة عن طريق كتابة الكود في ملف مكتبة الفصل وإحالته إلى إطار العمل. تم التحقق من صحة إطار العمل الخاص بنا باستخدام أنواع مختلفة من خوارزميات الترجمة: التعريب الخالي من النطاق والقائم على النطاق والهجين لشبكات WSN. تمت مقارنة نتائج الإطار الخاص بنا بنتائج خوارزميات التعريب المختارة، وتبين أنها متوافقة مع النتائج الأصلية لهذه الخوارزميات في أوراقهم البحثية. يمكن توسيع إطار عملنا لتنفيذ خوارزميات الترجمة الأخرى ويمكن استخدامه من قبل الباحثين المستقبليين.

يهدف هذا المشروع إلى معالجة القضية الحاسمة المتعلقة بسلامة الدواء في مستشفيات المملكة العربية السعودية من خلال تقديم نظام يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتعزيز وعي المريض بالتفاعلات الدوائية. ومن خلال الاستفادة من تقنية الكشف عن الصور وخوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، سيوفر النظام إرشادات شخصية حول تفاعلات الأدوية والأدوية والغذاء والدواء والفيتامينات والأدوية. ومن خلال التخفيف من المخاطر المرتبطة بالتفاعلات الدوائية الضارة، تسعى هذه المبادرة إلى تحسين نتائج الرعاية الصحية وسلامة المرضى في جميع أنحاء المملكة العربية السعودية.