حلقة نقاش علمية بعنوان المستحدثات والمستجدات في مجال علوم الحاسب

 حلقة نقاش علمية بعنوان المستحدثات والمستجدات في مجال علوم الحاسب

عقد قسم علوم الحاسب بكلية العلوم والدراسات الإنسانية بضرماء حلقة نقاش علمية بعنوان المستحدثات والمستجدات في مجال علوم الحاسب، حيث استعرضت د.أسماء الشهري الأستاذ المساعد بقسم علوم الحاسب مقالة علمية بعنوان:

The 5 Biggest Internet Of Things (IoT) Trends In 2021 Everyone Must Get Ready For Now.

وأوضحت ان الهدف من المقالة هو استعراض أبرز الاتجاهات التكنولوجية المتوقعة لإنترنت الأشياء في السنوات المتقدمة خصوصا بعد جائحة كورونا، ثم استعرضت الأساليب والطرق التي يمكن لإنترنت الأشياء أن تلعب من خلالها دوراً كبيراً في الحياة والعمل ومنها:

1. استثمار   إنترنت الأشياء في الرعاية الصحية، حيث يمكن الاستفادة من الأجهزة الذكية وأجهزة الاستشعار في تقديم الرعاية الصحية لكبار السن -مثلاً- ومعرفة المؤشرات الحيوية، كما يمكن استخدام التقنية للحصول على المواعيد والزيارات والاستشارات الطبية الافتراضية -عن بعد.
2. استثمار   إنترنت الأشياء في المخازن والمتاجر الإلكترونية، حيث يمكن تسجيل تفاعل العملاء مع المنتجات على الرفوف في المخازن والمتاجر الإلكترونية، واتخاذ قرارات بشأن وضع المخزون وتجديده، ومراقبة التباعد الاجتماعي.

وأخيراً تم توضيح بأنه ممكن الاستفادة من الأفكار المطروحة في المقالة بتوظيف إنترنت الأشياء  وأجهزة الاستشعار في عملية التعليم عن بعد ومعرفة مدى تفاعل الطالب في المحاضرة.

 ثم استعرضت د.دانة عبدالله القويز المحاضر بقسم علوم الحاسب ورقة بحثية بعنوان:

“FairMatch: A Graph-based Approach for Improving Aggregate Diversity in Recommender Systems”

حيث أوضحت بأن الهدف من الورقة البحثية هو تسليط الضوء على المشاكل التي قد تظهر بسبب استخدام أنظمة التوصية القائمة على  " ”Collaborative Filtering Approach مثل تدني مستوى التنوع في التوصيات و قلة المساواة بين العناصر و تأثيرها على المستخدمين، ثم تم  استعراض بعض الحلول من الورقة العلمية و من أوراق  علمية أخرى منها: تحديد مجموعات كخبراء لزيادة التنوع في التوصيات أو إضافة العناصر الجديدة للتوصيات و التعديل على قيمتها بعد عدة مرات من تقديمها للمستخدمين لضمان المساواة بين العناصر في مجموعة البيانات. واخيراً تم النقاش مع المتواجدين وإيضاح أهمية التنوع في التوصية و طرق قياسها من خلال: التوصيات المقدمة من النظام للمستخدم أو من خلال عدد مرات ظهور العنصر لجميع المستخدمين و تأثيرها على اتخاذ القرار من قبل المستخدم ومستوى رضاه عن التوصية المقدمة.