د. أروى سيف فاضل

عدد المشاهدات :

أستاذة / باحثة في علوم الحاسب – الذكاء الاصطناعي

د. أروى سيف فاضل

متخصصة في علوم الحاسب والذكاء الاصطناعي، تمتلك خبرة أكاديمية وبحثية في مجالات تعلم الآلة والتعلم العميق ومعالجة اللغات الطبيعية. ساهمت في نشر العديد من الأبحاث العلمية في مجلات دولية مرموقة، كما شاركت في تدريب وتأهيل الكوادر في مجال تقنية المعلومات، وتسعى لتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات واتخاذ القرار.

جهة العمل :

جامعة الحديدة / باحثة مستقلة ومحكّمة مجلات علمية

مجال الخبرة :

علم البيانات وتحليل البيانات , الذكاء الاصطناعي

سنوات الخبرة :

أعوام من الخبرة

مكان الأقامة :

اليمن / المملكة العربية السعودية

المؤهلات

المؤهل :

دكتوراه

اسم الجامعة :

جامعة الملك عبدالعزيز

التخصص العام :

علوم الحاسب

التخصص الدقيق :

الذكاء الاصطناعي

الدولة :

المملكة العربية السعودية

سنة التخرج :

2024

المؤهل :

ماجستير

اسم الجامعة :

جامعة الملك عبدالعزيز

التخصص العام :

علوم الحاسب

التخصص الدقيق :

علوم الحاسب

الدولة :

المملكة العربية السعودية

سنة التخرج :

2015

المؤهل :

بكالوريوس

اسم الجامعة :

جامعة الحديدة

التخصص العام :

علوم الحاسب

التخصص الدقيق :

علوم الحاسب

الدولة :

اليمن

سنة التخرج :

2005

المؤهل

اسم الجامعة

التخصص العام

التخصص الدقيق

الدولة

سنة التخرج

دكتوراه

جامعة الملك عبدالعزيز

علوم الحاسب

الذكاء الاصطناعي

المملكة العربية السعودية

2024

ماجستير

جامعة الملك عبدالعزيز

علوم الحاسب

المملكة العربية السعودية

2015

بكالوريوس

جامعة الحديدة

علوم الحاسب

اليمن

2005

الخبرة

الخبرة العلمية والوظيفية

اسم الجهة

من تاريخ

إلى تاريخ

مدير/محكّم أبحاث علمية دولية

مجلات علمية (IEEE Access – Springer – PLOS ONE)

2022

حتى الآن

محاضِرة

جامعة الحديدة

2005

2010

مدربة تقنية معلومات

برنامج Microsoft & UNDP

2006

2007

الأعمال العلمية المنشورة

A. S. Fadel, M. E. Saleh, R. k. Salama, O. A. Abulnajad , An Enhanced Multi-Task Learning Model for Arabic Aspect-Based Sentiment Analysis." Computers, vol. 13, no. 4, 2024.
A. S. Fadel, O. A. Abulnaja, and M. E. Saleh, “Multi-Task Learning Model with Data Augmentation for Arabic Aspect-Based Sentiment Analysis.,” Comput. Mater. Contin., vol. 75, no. 2, 2023.
A. S. Fadel, M. E. Saleh and O. A. Abulnaja, “Arabic aspect extraction based on stacked contextualized embedding with deep learning,” IEEE Access, vol. 10, pp. 30526–30535, 2022.. "Arabic Aspect Extraction Based on Stacked Contextualized Embedding With Deep Learning." IEEE Access 10 (2022): 30526-30535
Fadel, Arwa S., and Ayman G. Fayoumi. "Tradeoffs in Delay versus Cloud Resourse Provisioning in Hybrid Cloud." International Journal of Computer Science and Information Security (IJCSIS) 14.5 (2016).
Fadel, Arwa S., and Ayman G. Fayoumi. "Evaluate Dynamic Resources Provisioning to meet Application's Deadline in Hybrid Cloud." International Journal of Computer Science and Information Security (IJCSIS) 14.5 (2016).
Fadel, Arwa S., and Ayman G. Fayoumi. "Cloud resource provisioning and bursting approaches." 2013 14th ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing. IEEE, 2013.
Al-Ghamdi, A., Al-Ghuribi, S., Fadel, A., & AL-Ruhaili, F. A. A. T. (2012). An expert system for advising postgraduate students. International Journal of Computer Science and Information Technologies, 3(3), 4529-4532.
Fayoumi, A., Al-Ghoraibi, S., Fadel, A., Al-Aswadi, F., Mujallid, F., & Wazzan, M. (2011). A simulator to improve the pilgrims performance in stoning ritual in hajj. International Journal of Computer Science and Network Security, 11(5), 141-144.

966538333483+

عدد المشاهدات :

أستاذة / باحثة في علوم الحاسب – الذكاء الاصطناعي

د. أروى سيف فاضل

المؤهلات

الخبرة

الأعمال العلمية المنشورة

Design and Implementation of a Decentralized Trustless Data Standardization Framework for Blockchain Interoperability Using Smart Contracts

Outdoor Dataset for Flying a UAV at an Appropriate Altitude

Enhancing East-West Interface Security in Heterogeneous SDN via Blockchain

Internet of Things-Based Anomaly Detection Hybrid Framework Simulation Integration of Deep Learning and Blockchain

Binary–Source Code Matching Based on Decompilation Techniques and Graph Analysis

Error Classification and Static Detection Methods in Tri-Programming Models: MPI, OpenMP، and CUDA

Security of East-West Interface of SDN: A Review of Challenges, Solutions, and Future Directions

Automated Models for Predicting Software Defects in Hybrid MPI and OpenMP Parallel Programs Using Deep Learning

Deep Learning-Based Autonomous Navigation of 5G Drones in Unknown and Dynamic Environments

Code Clone Detection Techniques Based on Large Language Models

Towards Robust SDN Security: A Comparative Analysis of Oversampling Techniques with ML and DL Classifiers

Refactoring and Clones Reduction Framework for Developing Maintainable Software Systems

RPFL: A Reliable and Privacy-Preserving Framework for Federated Learning-Based IoT Malware Detection

Temporal-Logic-Based Testing Tool for Programs Using the Message Passing Interface (MPI) and Open Multi-Processing (OpenMP) Programming Models

Leveraging Large Language Models for Automated Bug Fixing

Multimodal Large Language Model-Based Fault Detection and Diagnosis in Context of Industry 4.0

Enhanced Intrusion Detection in Software Defined Networking Using Advanced Feature Selection: The EMRMR Approach

A Smart Framework to Detect Threats and Protect Data of IoT Based on Machine Learning

A Blockchain-Based Security Framework for East-West Interface of SDN

Performance Evaluation of an Oracle-Based Interoperability for Permissioned Blockchain

Static Analysis Techniques for Fixing Software Defects in MPI-Based Parallel Programs

A Proposal for a Tokenized Intelligent System: A Prediction for an AI-Based Scheduling, Secured Using Blockchain

Two-Level Information-Retrieval-Based Model for Bug Localization Based on Bug Reports

Predicting Software Defects in Hybrid MPI and OpenMP Parallel Programs Using Machine Learning

An Architecture for a Tri-Programming Model-Based Parallel Hybrid Testing Tool

Ensemble Model Based on Hybrid Deep Learning for Intrusion Detection in Smart Grid Networks

Deep Reinforcement Learning for Workload Prediction in Federated Cloud Environments

Resilient Countermeasures Against Cyber-Attacks on Self-Driving Car Architecture

Nature-Based Prediction Model of Bug Reports Based on Ensemble Machine Learning Model

Prediction and Correction of Software Defects in Message-Passing Interfaces Using a Static Analysis Tool and Machine Learning

Improving Security in IoT System Using a Blockchain and Microservices Technology

Autonomous Vehicles: Security Challenges and Game Theory-Based Countermeasures

Autonomous Vehicles: Security Challenges and Game Theory-Based Countermeasures

An Interoperable Blockchain Security Frameworks Based on Microservices and Smart Contract in IoT Environment

A Security Testing Mechanism for Detecting Attacks in Distributed Software Applications Using Blockchain

Technical Study of Deep Learning in Cloud Computing for Accurate Workload Prediction

Towards Attack Modeling Technique Addressing Resilience in Self-Driving Car

Errors Classification and Static Detection Techniques for Dual-Programming Model (OpenMP and OpenACC)

A Parallel Hybrid Testing Technique for Tri-Programming Model-Based Software Systems

N-Versions-Based Resilient Traffic Control Systems

Securing Real-Time Video Surveillance Data in Vehicular Cloud Computing: A Survey

Big Data in Vehicular Cloud Computing: Review, Taxonomy, and Security Challenges

BCSM: A Blockchain-Based Security Manager for Big Data

BCNBI: A Blockchain-Based Security Framework for Northbound Interface in Software-Defined Networking

Hierarchical Blockchain-Based Multi-Chaincode Access Control for Securing IoT Systems

Towards Big Data Security Framework by Leveraging Fragmentation and Blockchain Technology

Ensemble Deep Learning Models for Mitigating DDoS Attack in Software-Defined Network

A Proposed Framework for Secure Data Storage in a Big Data Environment Based on Blockchain and Mobile Agent

Functional Requirement Classification Using Convolutional Neural Network

تواصل معي

العنوان

تواصل معنا

info@drsc.sa

من فضلك أدخل البيانات في الحقل المطلوب تعديله.