ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







ONTEXT DETECTION USING MACHINE LEARNING TO ASSIST SMARTPHONE USERS WITH MEMORY IMPAIRMENT

العنوان بلغة أخرى: كشف السياق باستخدام التعلم الآلي لمساعدة ضعاف الذاكرة من مستخدمي الهواتف الذكية
المؤلف الرئيسي: Jarrah, Sanaa Ismail (Author)
مؤلفين آخرين: Abu Doush, Iyad (Advisor)
التاريخ الميلادي: 2015
موقع: إربد
الصفحات: 1 - 134
رقم MD: 743085
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة اليرموك
الكلية: كلية تكنولوجيا المعلومات وعلوم الحاسوب
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

75

حفظ في:
LEADER 05222nam a22003617a 4500
001 0059549
041 |a eng 
100 |9 390424  |a Jarrah, Sanaa Ismail  |e Author 
245 |a ONTEXT DETECTION USING MACHINE LEARNING TO ASSIST SMARTPHONE USERS WITH MEMORY IMPAIRMENT 
246 |a كشف السياق باستخدام التعلم الآلي لمساعدة ضعاف الذاكرة من مستخدمي الهواتف الذكية 
260 |a إربد  |c 2015 
300 |a 1 - 134 
336 |a رسائل جامعية 
502 |b رسالة ماجستير  |c جامعة اليرموك  |f كلية تكنولوجيا المعلومات وعلوم الحاسوب  |g الاردن  |o 0044 
520 |a يعرف وعي السياق بأنه قدرة أجهزة الحاسوب على استشعار وتفسير والكشف والاستجابة لظروف البيئة المحيطة باستخدام أجهزة الحاسوب. هنالك مجموعة واسعة من الأنظمة التي تدرك السياق بما في ذلك اكتشاف السياق في مجال الرعاية الصحية أو في مجال المرشدين السياحيين وغيرها الكثير. توفر الهواتف الذكية منصة مثالية لجمع البيانات التي يتم توفيرها من قبل أجهزة الاستشعار المختلفة (مثل الوقت والتاريخ والموقع وأنشطة المستخدم). تعتبر عملية الكشف عن السياق جزء مهم من النظام الذي يعمل بناء على السياق المكتشف. إن تقلب السياق في البيئة المحيطة للهواتف الذكية يجعل هذه الأنظمة تواجه تحديا في الكشف عن السياق. وعي السياق في الهواتف الذكية يوفر خدمات جيدة تساعد في الرعاية الصحية للمستخدمين الذين يعانون من ضعف في الذاكرة. في هذه الأطروحة، قمنا ببناء نموذج لنظام للكشف عن السياق لمساعدة مستخدمي الهواتف الذكية الذين يعانون من ضعف في الذاكرة. قمنا بالتركيز على البيانات التي تم جمعها من أجهزة الاستشعار في الهواتف الذكية وبعض الأنشطة اليومية لهؤلاء المستخدمين للكشف عن السياق. تم إجراء مقارنة على أساس نسبة الخطأ والدقة بين ثلاثة أنواع من المصنفات للكشف عن السياق، وهي BF Tree, Random Tree, C 4.5 قمنا أيضا بتصميم واجهة المستخدم بخصائص محددة للمستخدمين الذين يعانون من ضعف في الذاكرة بالاعتماد على المبادئ التوجيهية لتصميم واجهة المستخدم الرسومية للمستخدمين ذوو ضعف الذاكرة وبناء على آراء وتجارب المستخدمين. أظهرت النتائج بأن المصنف C 4.5 هو أكثر دقة للكشف عن السياق الهواتف الذكية للمستخدمين الذين يعانون من ضعف في الذاكرة بحيث كانت نسبة الدقة ١٠٠% عند الكشف عن السياق. أيضا، تم تقييم النظام كاملا على مجموعة من المستخدمين الذين يعانون من ضعف في الذاكرة باستخدام المصنف C 4.5 وواجهة المستخدم التي تم اختيارها للنظام. بساطة الاستخدام والتفاعل مع واجهة المستخدم زادت معدل تنفيذ بعض الأنشطة اليومية لهذه الفئة من المستخدمين بالإضافة إلى ذألك، كانت واجهة المستخدم المعتمدة قابلة للاستخدام، قابلة للتعلم وفعالة. تم اقتراح مجموعة من المبادئ التوجيهية لتصميم واجهة المستخدم لمستخدمين اللذين يعانون من ضعف الذاكرة واختيار المصنف C 4.5 للكشف عن السياق للمستخدمي الهواتف الذكية. 
653 |a تكنولوجيا التعليم  |a التعليم بالحاسوب  |a الطلاب ضعاف الذاكرة  |a الهواتف الذكية 
700 |9 375152  |a Abu Doush, Iyad  |e Advisor 
856 |u 9802-003-012-0044-T.pdf  |y صفحة العنوان 
856 |u 9802-003-012-0044-A.pdf  |y المستخلص 
856 |u 9802-003-012-0044-C.pdf  |y قائمة المحتويات 
856 |u 9802-003-012-0044-F.pdf  |y 24 صفحة الأولى 
856 |u 9802-003-012-0044-1.pdf  |y 1 الفصل 
856 |u 9802-003-012-0044-2.pdf  |y 2 الفصل 
856 |u 9802-003-012-0044-3.pdf  |y 3 الفصل 
856 |u 9802-003-012-0044-4.pdf  |y 4 الفصل 
856 |u 9802-003-012-0044-5.pdf  |y 5 الفصل 
856 |u 9802-003-012-0044-6.pdf  |y 6 الفصل 
856 |u 9802-003-012-0044-7.pdf  |y 7 الفصل 
856 |u 9802-003-012-0044-R.pdf  |y المصادر والمراجع 
856 |u 9802-003-012-0044-S.pdf  |y الملاحق 
930 |d y 
995 |a Dissertations 
999 |c 743085  |d 743085 

عناصر مشابهة