University of Kufa
الصفحة الرئيسية تسجيل دخول تسجيل جديد
السيرة الذاتية - د. سلام العكبي

د. سلام حسن محيسن العكبي

اللقب العلمي: أستاذ مساعد

الكلية: علوم الحاسوب والرياضيات

القسم: الحاسوب

الصورة الشخصية (صغيرة)
[email protected]

د. سلام حسن محيسن العكبي

اللقب العلمي: أستاذ مساعد

الكلية: علوم الحاسوب والرياضيات

القسم: الحاسوب

الصورة الشخصية (صغيرة)
[email protected]

الملف الشخصي

حاصل على بكالوريوس في الهندسة الكهربائية و الالكترونية عام 1997 و الماجستير في علوم الحاسبات من الجامعة التكنلوجية عام 2005 و الدكتوراة في تخصص انظمة المعلوماتية في الادارة من جامعة شجيجين في بولندا عام 2015 . وهو مستشار في تكنولوجيا المعلومات في الإدارة ولديه أكثر من 20 عامًا من الخبرة في العمل كعضو هيئة تدريس في العديد من الجامعات مثل الجامعة التكنلوجية و في جامعة ديالى وجامعة الكوفة. وقد قام حصلت على شهادات في علوم البيانات والشبكات والتعلم الإلكتروني من أكثر من 3 منظمات ومعاهد دولية في الأرد…
عرض المزيد

الاهتمامات البحثية

  • علم البيانات
  • تحليل البيانات الضخمة
  • ٍالاقتصاد الموازي
  • ٍالاقتصاد الموازي

البحوث المنشورة

Sentiment analysis combination in terrorist detection on twitter: A brief survey of approaches and techniques

الباحث الأول: Esraa Najjar
الباحثين الآخرين: Salam Al-augby
المجلة: Research in Intelligent and Computing in Engineering
تاريخ النشر: None
مختصر البحث:
Terrorism is a big concern for many governments and people, especially with using social media such as Twitter that uses new technologies. Terrorism uses many techniques to carry out their actions and plans. Technology can play an important role in …
عرض المزيد عرض البحث

Improving saddle stitching line using affordable embedded system

الباحث الأول: Salam Al-augby
الباحثين الآخرين: Ahmed Y Mjhool, Mohammed W Alboaldeen, Ali Al-Sabbagh
المجلة: International Journal of Electrical and Computer Engineering
تاريخ النشر: None
مختصر البحث:
In most printing factories, the stitching machine is considered as a significant tool in accomplishing the printing process cycle, such as in the Printing House of the University of Kufa (PHUK), complete their jobs using a cheap manual machine, and …
عرض المزيد عرض البحث

LSA & LDA Topic Modeling Classification: Comparison study on E-books

الباحث الأول: Shaymaa H. Mohammed
الباحثين الآخرين: Salam Al-augby
المجلة: Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science
تاريخ النشر: None
مختصر البحث:
With the rapid growth of information technology, the amount of unstructured text data in digital libraries is rapidly increased and has become a big challenge in analyzing, organizing and how to classify text automatically in E-research repository t…
عرض المزيد عرض البحث

A Proposed Architecture of Big Educational Data Using Hadoop at the University of Kufa

الباحث الأول: Ahmed Yaseen Mjhool
الباحثين الآخرين: Ahmed Hazim Alhilali, Salam Al-augby
المجلة: International Journal of Electrical and Computer Engineering 06/2019; 9(6):9.
تاريخ النشر: None
مختصر البحث:
Nowadays, educational data have been increased rapidly because of the online services provided for both students and staff. University of Kufa (UoK) generates a massive amount of data annually due to the use of e-learning web-based systems, network …
عرض المزيد عرض البحث

Hiding text in gray image using mapping technique

الباحث الأول: Hussein L Hussein
الباحثين الآخرين: Ahmed A Abbass, Sinan A Naji, Salam Al-augby, Jasim H Lafta
المجلة: Journal of Physics: Conference Series
تاريخ النشر: None
مختصر البحث:
In order to hide the significant and secret message inside a cover object, Steganography is considered as one of the most used technique because of its strength. This paper presents a new steganography technique that it is difficult to discover or b…
عرض المزيد عرض البحث

A Comparison Of K-Means And Fuzzy C-Means Clustering Methods For A Sample Of Gulf Cooperation Council Stock Markets

الباحث الأول: Salam Alaugby
الباحثين الآخرين: Kesra Nermend Sebastian Majewski Agnieszka Majewska
المجلة: FOLIA OECONOMICA STETINENSIA 14(2):19-36 · JUNE 2015
تاريخ النشر: None
مختصر البحث:
The main goal of this article is to compare data-mining clustering methods (k-means and fuzzy c-means) based on a sample of banking and energy companies on the Gulf Cooperation Council (GCC) stock markets. We examined these companies for a pattern t…
عرض المزيد عرض البحث

Using Rule Text Mining Based Algorithm to Support the Stock Market Investment Decision

الباحث الأول: Salam Al-augby
الباحثين الآخرين: Kesra Nermend
المجلة: Scholarly papers Transformations in Business & Economics Kaunas Faculty of Humanities Vilnius Un
تاريخ النشر: None
مختصر البحث:
This work aims to design and implement a rule text-mining based algorithm to analyse the headlines automatically and implement the analysing program called News Analysis Program (NAP), which is based on this algorithm and may help to support the sho…
عرض المزيد عرض البحث

Islamic Banking System as an effective element of economy

الباحث الأول: Salam Al-augby
الباحثين الآخرين: Sebastian Majewski Kesra Nermend Agnieszka Majewska
المجلة: Zeszyty Naukowe UniversytetuSzczecińskiego nr 862, Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 75
تاريخ النشر: None
مختصر البحث:
The main goal of this paper is to present what the Islamic banks (the type of banks governs by Islamic law that governs every aspect of Muslims’ life “Shariah”) instruments are and why it is so important for the community. According to Shariah the p…
عرض المزيد عرض البحث

Using vector measure construction method (VMCM) in classification Gulf Cooperation Council (GCC) stock market companies

الباحث الأول: Salam Al-augby
الباحثين الآخرين: Kesra Nermend Sebastian Majewski Agnieszka Majewska
المجلة: Scientific Papers of the Polish Information Processing Society Scientific Council
تاريخ النشر: None
مختصر البحث:
This work aims to use vector measure construction method (VMCM) in classification Gulf Cooperation Council (GCC) stock markets ratios movement in term of its response to the media news indicator. VMCM is used for classified dynamic set of data such …
عرض المزيد عرض البحث

Reaction to News of Oil and Gas Sector Companies in Kuwait

الباحث الأول: Salam Hassan Mhesn Al-Augby
الباحثين الآخرين: Kesra Nermend Sebastian Majewski
المجلة: International Journal of Business and Social Science, USA
تاريخ النشر: None
مختصر البحث:
This paper presents the effect of news on the oil and gas sectors onthe Kuwait Stock Exchange (KSE)for 92 days, and 63 trading days, throughout October, November, and December of 2012, choosing the optimum period with the best reaction to the news. …
عرض المزيد عرض البحث

Comparison of Distance Measures and its influence to companies’ classification on the example of GCC Stocks

الباحث الأول: SALAM AL-AUGBY
الباحثين الآخرين: & AGNIESZKA MAJEWSKA , SEBASTIAN MAJEWSKI, KESRA NERMEND
المجلة: Scientific Papers of the Polish Information Processing Society Scientific Council, pp. 105-123
تاريخ النشر: None
مختصر البحث:
This paper presents a comparison of distance measure methods of K-means clustering method on the example of the bank sector companies of Golf Cooperation Council Countries (GCC) stock markets. These companies are treated as a pattern for the effect …
عرض المزيد عرض البحث

Media and Price Creation in Abu Dhabi Security Exchange

الباحث الأول: Salam Al-augby
الباحثين الآخرين: Sebastian Majewski Kesra Nermend
المجلة: Scientific Papers of the Polish Information Processing Society Scientific Council
تاريخ النشر: None
مختصر البحث:
This paper presents the effect of news on AbuDhabi Security Exchange (ADX)for the 64days and 40 trading days throughoutNovember and December of 2011. Using classical methodsthe correlation and regression were measured. ResultsshowthatGNI and BNI…
عرض المزيد عرض البحث

Proposed investment decision support system for stock exchange using text mining method

الباحث الأول: Salam Al-augby
الباحثين الآخرين: Sebastian Majewski, Kesra Nermend, Agnieszka Majewska
المجلة: IEEE
تاريخ النشر: None
مختصر البحث:
This work aims to design a proposed decision support system (DSS) for helping investors in making investment decision by using rule text-mining based algorithm to analyze news headline and implement analyzing pro-gram based on a manual analyzed head…
عرض المزيد عرض البحث

Identify Best Learning Method for Heart Diseases Prediction Under impact of Different Datasets Characteristics

الباحث الأول: Z chaffat Oleiwi
الباحثين الآخرين: EN AlShemmary, S Al-augby
المجلة: Journal of Kufa for Mathematics and Computer
تاريخ النشر: 31 مارس، 2023
مختصر البحث:
Abstract— This paper introduces an experimental study of the heart disease datasets characteristics impact on the performance of classification algorithms in the aim of identifying the best algorithm for each dataset under its characteristics. The p…
عرض المزيد

المحاضرات

Lecture 1 Computer Organization

Lecture 2 Computer Organization

Lecture 3 Computer Organization

Lecture 4 Computer Organization

Lecture 5 Computer Organization

Lecture 6 &7 Computer Organization