افتتحت الكلية عام 2002 وهي الكلية الوحيدة في الجامعة التي لا يسمح بقبول الذكور فيها وتضم اربعة اقسام هي علوم الحياة وعلوم الحاسوب والكيمياء وفيزياء الليزر
حول الكلية
كلمة السيد العميد
مجلس الكلية
الرسالة والرؤى والاهداف
داخل اروقة الكلية
الاتصال بالعمادة
قسم الحاسبات
قسم الكيمياء
قسم علوم الحياة
قسم فيزياء الليزر
يوفر القسم الاعلامي من موقع الكلية تغطية متكاملة لكافة نشاطات الكلية بكوادرها العلمية والادارية والفنية. يتوفر في هذا الجزء من الموقع تحديثات يومية لانجازات ومشاركات الكلية في المؤتمرات والندوات وورش العمل بالاضافة الى الاعلانات الرسمية العامة والمخصصة لاساتذة وطلبة الكلية. في حال الحاجة لارسال ملاحظات او استفسارت حول المواد المنشورة يرجى الاتصال بنا من خلال البريد الالكتروني h@uobabylon.edu.iq.
اخر الاخبار
الاعلانات الرسمية
اخبار الهيئة التدريسية
اخبار الاقسام العلمية
كل الاخبار
ارشيف الاخبار
المؤتمرات
الندوات العلمية
ورش العمل
احداث علمية قادمة
مشاركات سابقة
جامعة بابل والمجتمع
المساواة بين الرجل والمرأة
جامعة بابل ومكافحة الارهاب
جامعة بابل ودعم الحرية
سياسة الاستخدام الالكتروني
يختص هذا الجزء من موقع الكلية بتوثيق النشاطات الاكاديمية والبحثية لاساتذة الكلية وباحثيها , ويوفر عرض قائمة بكل المواد العلمية ضمن الاختصاصات اختصاصات الكلية . هذه القائمة مرتبطة بموقع مستودع بيانات جامعة بابل للبحوث الاكاديمية ويساعد الزوار والمهتمين بالاطلاع على خلاصات مهيئة بتفاعلية عالية. يمكن الاطلاع بشكل اوسع على النشاط الاكاديمي الالكتروني لجامعة بابل من خلال زيارة مستودع البيانات البحثية
البحوث العلمية
براءات الاختراع
مستودع الكلية الاكاديمي
مستودع الجامعة الاكاديمي
مجلات الكلية
المحاضرات والمواد الدراسية
طلبة الدراسات الصباحية
طلبة الدراسات المسائية
نظام التعليم الالكتروني
التقويم السنوي
طلبة الدراسات العليا
اعضاء الهيئة التدريسية
استشهادات كوكل سكولر
جامعة بابل واحدة من الجامعات العراقية الكبيرة. تقع في محافظة بابل الواقعة في وسط العراق على ضفاف نهر الفرات. تتألف الجامعة من 21 كلية تتوزع في ثلاثة مجمعات أساسية تقع جميعها في مدينة الحلة. الحرم الجامعي المركزي يقع غربي مدينة الحلة على الطريق الرابط بين بابل والنجف، وهو أكبر المجمعات من حيث المساحة وعدد الكليات و يليه مجمع الكليات الطبية الواقع في وسط مدينة الحلة بحي الاسكان.
التسجيل
الامتحانات التنافسية
التقديم للدراسات الاولية
التقديم للدراسات العليا
دعم الخريجين
وثائق التخرج وصحة الصدور
بوابة الخريجين
الدراسة في الكلية
قوانين الانضباط الجامعي
الاقسام الداخلية
وحدة الارشادات التربوية والدعم النفسي
دليل الجامعة
دخول اعضاء الهيئة التدريسية
دخول طلبة الدراسات العليا
دخول طلبة الدراسات الاولية
سيرفر بريد الكادر الاداري
سيرفر بريد الكادر العلمي
سيرفر بريد طلبة الكلية
مناقشة رسالة ماجستير في كلية العلوم للبنات عباس الجبوري جرت في كلية العلوم للبنات مناقشة رسالة ماجستير للطالبة ميس علي شاكر والتي كانت بعنوان Recognizing Emotional Facial Expression of Autism Based on Deep Learning وقالت الطالبة يمكن للعاطفة التي تظهر على وجوهنا أن تحدد مشاعرنا وحالتنا العقلية ويمكن أن تؤثر بشكل مباشر على قراراتنا. يتعرض البشر للخضوع لتغيير عاطفي فيما يتعلق ببيئتهم المعيشية أو في الظروف الحالية. يمكن أن تكون هذه المشاعر اشمئزازًا أو خوفًا أو حزنًا أو فرحًا أو ترقبًا. نظرًا للتعقيد والفروق الدقيقة في تعبيرات الوجه وعلاقتها بالعواطف، يظل التحديد الدقيق لتعابير الوجه مهمة صعبة. يتميز المصابون بالتوحد بتعابير وجه غير نمطية، لذلك يجدون صعوبة في التواصل والتفاعل مع الآخرين. ونظراً للزيادة الكبيرة في أعدادهم في السنوات الأخيرة، واضافت الطالبة ان الباحثون والعلماء اهتموا بتطوير أدوات تساعدهم في التعبير عن حالتهم العاطفية. لكن لسوء الحظ، ركزت معظم الدراسات على تحليل سلوكيات التوحد باستخدام أدوات غازية. تؤدي هذه الأدوات إلى استجابة غير مرغوب فيها بسبب حساسيتها وحاجتها للتحكم في البيئة في ظل ظروف محددة. كما أن هناك نقصًا في الأعمال التي تعتمد على البيانات الطبيعية والعفوية للكشف عن سلوكيات الأشخاص المصابين بالتوحد. لذلك، مع التطور في تقنيات التعلم العميق، طورت هذه الرسالة نموذجًا آليًا لاكتشاف مشاعر الأشخاص المصابين بالتوحد في الوقت الفعلي باستخدام مقاطع الفيديو الديناميكية. وقد اعتمد النموذج على أهمية دور الوجه والرأس ونظرة العين في التفاعل مع الآخرين لتكون مدخلاً لهذا النموذج. المساهمة الجديدة لهذا العمل هي التحقيق في اختلافات تعبيرات الوجه بين الأشخاص المصابين بالتوحد وأولئك الذين لا يعانون من التوحد، أثناء التعبير عن نفس المشاعر. ساهم استخدام خوارزمية Googlenet في تحقيق نتائج مهمة في استخلاص الميزات والتنبؤ بالعواطف. حيث بلغت دقة تدريب النموذج والتحقق من صحته 99.88% و98.54% على التوالي، كما أثبت النموذج كفاءته تجاه البيانات غير المرئية بدقة بلغت 97.54%.
نشر بواسطة: زهراء عبود احمد
تاريخ: 13/10/2024
تاريخ: 09/10/2024
تاريخ: 08/09/2024
تاريخ: 02/02/2024
تاريخ: 15/01/2024