المؤهلات العلمية

ماجستير علوم الحاسب -قواعد بيانات جامعة السودان للعلوم والتكنولوجيا
بكالرويس علوم الحاسب -جامعة السودان للعلوم والتكنولوجيا

الخبرات

محاضر بجامعة نجران 2011 حتي الآن
معيد بجامعة السودان للعلوم والتكنولوجيا-كلية التكنولوجيا قسم علوم الحاسب
معيد بجامعة السودان للعلوم والتكنولوجيا-كلية الدراسات التجارية قسم نظم المعلومات
مصمم ومطور برمجيات بجامعة السودان للعلوم والتكنولوجيا-نظام ارشفة النتائج


 

التخصصات والمهارات

منسق مشاريع التخرج بكلية علوم الحاسب ونظم المعلومات شطر الطالبات
منسق شؤون الخريجين والتوظيف
منسق الأنشطة الطلابية من 2020 حتى 2021
منسق دبلوم الحاسب التطبيقي  بخدمة المجتمع والتعليم المستمر  2019-2020
منسق خدمات المجتمع من 2018 حتى 2012
عضو في مجموعة المعرفة (إدارة المعلومات) من 2014 حتى الآن
منسق الأنشطة الطلابية 2012 حتى 2015




 

الدورات التدربية

دورة  اتساق البرنامج الاكاديمي مع الاطار الوطني للمؤهلات 
دورة التفكير الابداعي 2022 
 خصائص الخريجين وكيفية تقيميها1442
 تدريب المتدربين
 مؤشرات الاداء والمقارنة المرجعية1443
 إعداد البرامج الاكاديمية لزيارة فريق الاعتماد من المركز الوطني للتقويم والاعتماد الوطني1442
التقارير الدورية للمقررات 1442

الأبحاث العلمية

Amended Data Fusion Similarity Measurement based on Genetic Algorithm for Chemical Database
Retrieval
Virtual screening (VS) is a computer scheme used in the study of medicine development. VS is often used in computer-aided searches for novel lead compounds based on chemical similarity. Similarity retrieving is a technique for identifying molecules that are architecturally matched to a target chemical, which is beneficial in the discovery of new medicines. In the majority of traditional similarity methods, the molecular characteristics of biological and nonbiologically linked activities are given equal weight. However, it has been shown that some distinguishing characteristics are more significant than others, depending on the chemical structure. As a result, this distinction should be considered when assigning a higher weight to each significant piece. The main objective for this study is to optimize weights of different similarity measures in data fusion for searching chemical database by applying a genetic algorithm (GA). In this paper, comparisons of various coefficient fusions were carried out. The results show that the Tanimoto, Cosine, Kulcznski (2) and Fossum coefficients are the best single coefficient. Cosine and Fossum coefficients gave the best combination for 2- coefficient fusion with weightings of 0.960 and 0.937, respectively. For 3-coefficient fusion, Russell-Rao, A Tanimoto and Cosine coefficient, of weightings 0.972, 0.960 and 0.960 respectively, give the best result. Combinations of Tanimoto and Cosine coefficients perform well and give a large number of actives. Using combination, with weights ranging between 0.0 and 1.0 generated by genetic algorithm, gave a better number of active than the non-weighted combination. Combining Cosine and Fossum coefficients without weights yields an average of 21.89% among the top 10% of compounds, whereas when a genetic algorithm (GA) is used to combine Cosine and Fossum coefficients with weights of 0.960 and 0.937, respectively, an average of 22.16% among the top 10% of compounds is obtained. Generally speaking, combinations of coefficients performed better than single coefficients

ساعات مكتبيه