hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
خوارزمية بوير-مور للبحث في السلاسل النصية
وتقوم الخوارزمية بمعالجة السلسلة التي يتم البحث عنها (النمط)، ولكن ليس السلسلة التي يتم البحث فيها (النص). الأمر الذي يجعلها مناسبة تمامًا للتطبيقات التي يكون فيها النمط أقصر بكثير من النص، أو حيث يستمر عبر عمليات بحث متعددة. تستخدم خوارزمية بوير–مور المعلومات التي تم جمعها أثناء خطوة المعالجة المسبقة لتخطي أقسام النص، مما يؤدي إلى عامل ثابت أقل من العديد من خوارزميات البحث عن السلسلة الأخرى. وبشكل عام، تعمل الخوارزمية بشكل أسرع مع زيادة طول النمط. وتكمن الميزات الرئيسية للخوارزمية في الآتي: المطابقة على ذيل النمط بدلاً من الرأس، والتخطي على طول النص في قفزات من عدة أحرف بدلاً من البحث في كل حرف في النص.
خوارزمية بوير-مور للبحث في السلاسل النصية التعاريف
محاذاة نمط PAN مع نص ANPANMAN، من k=3 إلى k=8. يحدث التطابق عند k=5.
خوارزمية بوير-مور للبحث في السلاسل النصية وصف
تبحث خوارزمية بوير–مور عن حدوث P في T من خلال إجراء مقارنات صريحة للأحرف في محاذات مختلفة. وذلك بدلاً عن البحث الشامل عن جميع المحاذاة (التي يوجد منها  ) تستخدم بوير–مور المعلومات التي تم الحصول عليها من خلال المعالجة المسبقة P لتخطي أكبر عدد ممكن  من المحاذاة.
وقبل تقديم مثل هذه الخوارزمية، كانت الطريقة المعتادة للبحث داخل النص هي فحص كل حرف من النص بحثًا عن الحرف الأول من النمط. وبمجرد العثور على ذلك، يتم مقارنة الأحرف اللاحقة للنص بأحرف النمط. وفي حالة-إذا لم يحدث أي تطابق، يتم فحص النص مرة أخرى حرفًا بحرف في محاولة للعثور على تطابق. وهكذا فإن كل حرف في النص يحتاج إلى فحص.
خوارزمية بوير-مور للبحث في السلاسل النصية وصف
والفكرة الرئيسة في هذه الخوارزمية تكمن في: أنه إذا تمت مقارنة نهاية النمط بالنص، فيمكن إجراء قفزات على طول النص بدلاً من التحقق من كل حرف في النص. ولعل السبب وراء نجاح هذا الأمر، هو أنه عند محاذاة النمط مع النص، تتم مقارنة الحرف الأخير من النمط بالحرف الموجود في النص. وفي حالة-إذا لم تتطابق الأحرف، فلا داعي لمواصلة البحث إلى الوراء على طول النص. فإذا لم يتطابق الحرف الموجود في النص مع أي من الأحرف الموجودة في النمط، فإن الحرف التالي في النص الذي يجب التحقق منه يقع على بعد m حرفًا على طول النص، حيث m هو طول النمط. وإذا كان الحرف الموجود في النص موجودًا في النمط، يتم إجراء تحول جزئي للنمط على طول النص ليتم محاذاته على طول الحرف المطابق، ثم يتم تكرار العملية. والقفز على طول النص لإجراء المقارنات بدلاً من التحقق من كل حرف في النص يعمل لى التقليل من عدد المقارنات التي يجب إجراؤها، وهو مفتاح كفاءة الخوارزمية.
خوارزمية بوير-مور للبحث في السلاسل النصية وصف
وبشكل أكثر رسمية، تبدأ الخوارزمية عند ، لذا فإن بداية P تتوافق مع بداية T، ثم تتم مقارنة الأحرف في P و T بداية من المؤشر m في P و k في T، مع عملية التحرك للخلف. تتم مطابقة السلاسل من نهاية P إلى P. وتستمر المقارنات حتى الوصول إلى بداية P (أي وجود تطابق) أو حدوث عدم تطابق، وعندها يتم تحريك المحاذاة للأمام (إلى اليمين) وفقًا للحد الأقصى للقيمة المسموح بها بناءً على عدد من القواعد. كما يتم إجراء المقارنات مرة أخرى عند المحاذاة الجديدة، وتتكرر مثل هذه العملية حتى يتم تحويل المحاذاة إلى ما بعد نهاية T، مما يعني أنه لن يتم العثور على المزيد من المطابقات.
يتم تنفيذ قواعد التحول بوصفها عمليات بحث في جدول زمني ثابت، باستخدام الجداول التي تم إنشاؤها أثناء المعالجة المسبقة لـ P.
خوارزمية بوير-مور للبحث في السلاسل النصية قواعد التحول
يتم حساب التحول من خلال تطبيق قاعدتين أساسيتين: قاعدة الحرف السيئ، وقاعدة اللاحقة الجيدة. إن الإزاحة التحويلية الفعلية هي الحد الأقصى للتحويلات المحسوبة بواسطة هذه القواعد.
تأخذ قاعدة الحرف السيئ في الاعتبار الحرف الموجود في "T"، والذي فشلت عنده عملية المقارنة (بافتراض حدوث مثل هذا الفشل). تم العثور على الظهور التالي لذلك الحرف على اليسار في "P"، وتم اقتراح تحول يجعل هذا الظهور متوافقًا مع الظهور غير المتطابق في "T" وإذا لم يظهر الحرف غير المتطابق على اليسار في "P"، يتم اقتراح تحول يحرك "P" بالكامل بعد نقطة عدم التطابق.
توضيح لقاعدة الأحرف غير الصحيحة باستخدام النمط P = NNAAMAN. يوجد عدم تطابق بين الحرف N (في النص المُدخل) والحرف A (في النمط) في العمود المُعلّم بعلامة X. يُزاح النمط إلى اليمين (في هذه الحالة بمقدار ٢) بحيث يظهر الحرف N (في النمط P) التالي على يسار الحرف الحالي (وهو حرف A الأوسط).
خوارزمية بوير-مور للبحث في السلاسل النصية قواعد التحول
تتعدد الأساليب وتختلف في الشكل الدقيق الذي يجب أن يتخذه الجدول لقاعدة الحرف السيئ، ولكن حل البحث البسيط في الوقت الثابت هو كما يلي: إنشاء جدول ثنائي الأبعاد يتم فهرسته أولاً بواسطة فهرس الحرف c في الأبجدية وثانيًا بواسطة الفهرس i في النمط. وسوف يؤدي هذا البحث إلى إرجاع حدوث "c" في "P" مع أعلى مؤشر or - 1  ,إذا لم يحدث مثل هذا. سيتم بعد ذلك التحول المقترح  ، مع وقت البحث  ومساحة البحث ، بافتراض وجود أبجدية محدودة بطول "k".
تحتوي تنفيذات "C" و"جافا Java" أدناه على تعقيد المساحة  (make_delta1، makeCharTable). وهذا هو نفس جدول delta1 الأصلي و BMH bad-character . يقوم هذا الجدول برسم خريطة للحرف في " " ليتم التحول عن طريق ، مع إعطاء الأولوية للمثال الأخير -أقل قدر من التحول. ثم يتم تعيين جميع الأحرف غير المستخدمة على  بوصفها قيمة حارسة.
خوارزمية بوير-مور للبحث في السلاسل النصية قواعد التحول
تعد قاعدة اللواحق الجيدة أكثر تعقيدًا بشكل ملحوظ من حيث المفهوم والتنفيذ من قاعدة الحرف السيئ. وكما هو الحال مع قاعدة الحرف السيئ، فإنها تستغل أيضًا ميزة الخوارزمية للمقارنات التي تبدأ في نهاية النمط وتستمر نحو بداية النمط. ويمكن وصف هذه القاعدة على النحو التالي:
توضيح قاعدة اللواحق الجيدة باستخدام النمط P = ANAMPNAM. حيث t يساوي T[6..8] وt′ يساوي P[2..4].
خوارزمية بوير-مور للبحث في السلاسل النصية قواعد التحول
افترض أنه بالنسبة لمحاذاة معينة بين P و T، فإن السلسلة الفرعية t من T تطابق لاحقة P وافترض أن t هي أكبر سلسلة فرعية من هذا القبيل للمحاذاة المحددة.
ثم ابحث، إن وُجدت، عن النسخة اليمنى القصوى t من t في P بحيث لا تكون t لاحقة لـ P ويختلف الحرف الموجود على يسار t في P عن الحرف الموجود على يسار t في P. ثم انقل P إلى اليمين بحيث تتماشى السلسلة الفرعية t في P مع السلسلة الفرعية t في T.
إذا لم يكن الحرف t موجودًا، فقم بإزاحة الطرف الأيسر من P إلى اليمين بأقل قدر (بعد الطرف الأيسر من t في T) بحيث تتطابق بادئة النمط المُزاح مع لاحقة t في T. يتضمن هذا الحالات التي يكون فيها t مطابقًا تمامًا لـ P.
إذا لم يكن مثل هذا التحول ممكنًا، فقم بتحويل P بمقدار m (طول P) إلى اليمين.
قاعدة اللاحقة الجيدة تتطلب جدولين أساسيين: أحدهما للاستخدام في الحالة العامة (حيث يتم العثور على نسخة t، والآخر للاستخدام عندما لا تعيد الحالة العامة أي نتيجة ذات معنى. سيتم تسمية هذه الجداول L و H على التوالي. تعريفاتهم هي كما يلي:
خوارزمية بوير-مور للبحث في السلاسل النصية قواعد التحول
لكل i،  أكبر موضع أقل من m بحيث  يتطابق مع لاحقة P[1..L[i]] بحيث لا يكون الحرف الذي يسبق تلك اللاحقة مساويًا . و يتم تعريفه على أنه صفر إذا لم يكن هناك موضع يلبي الشرط.
ليكن  يمثل طول أكبر لاحقة في والتي تعد أيضًا بادئة لـ P، إذا كانت موجودة. وإذا لم تكن موجودة، فليكن  صفر.
كلا الجدولين قابلان للإنشاء في زمن  واستخدام فضاء  . يتم إعطاء تحول المحاذاة للمؤشر i في P بواسطة  أو، ويجب استخدام H فقط إذا كانت  تساوي صفرًا، أو تم العثور على تطابق.
الفهرس "0"، لا توجد أحرف مطابقة، والحرف المقروء لم يكن "N". طول اللاحقة الجيدة هو صفر. ,نظرًا لوجود الكثير من الحروف في النمط التي ليست "N" أيضًا، فلدينا معلومات ضئيلة هنا - ,التحول بمقدار "1" هو النتيجة الأقل إثارة للاهتمام.
الفهرس "1"، لقد طابقنا "N"، وكان مسبوقًا بشيء آخر غير "A". ,الآن انظر إلى النمط بداية من النهاية، أين نجد "N" مسبوقًا بشيء آخر غير "A"؟ هناك حرفان آخران من "N"، إلا أن كلاهما مسبوق بالحرف "A". وهذا يعني أنه لا يمكن لأي جزء من اللاحقة الجيدة أن يكون مفيدًا لنا - التحول بطول النمط الكامل 8.
المؤشر 2: لقد قمنا بمطابقة AN، ولم يسبقه "M". في منتصف النمط يوجد AN مسبوقًا بـ "P"، وبذلك فهو يصبح مرشح التحول. وعملية تحريك AN إلى اليمين لتتوافق مع تطابقنا هو تحول بمقدار 3.
الفهرس 3 وما فوق: لا تتطابق اللواحق المطابقة مع أي شيء آخر في النمط، ولكن اللاحقة اللاحقة "AN" تتطابق مع بداية النمط، وبالتالي فإن التحولات هنا هي 6.
خوارزمية بوير-مور للبحث في السلاسل النصية قاعدة جليل
تم طرح تحسين بسيط، ولكنه مهم لمعادلة بوير مور بواسطة زفي جليل Zvi Galil في عام 1979م.  وعلى عكس التحويل، تتعامل قاعدة جليل مع تسريع المقارنات الفعلية التي يتم إجراؤها في كل محاذاة عن طريق تخطي الأقسام المعروفة بالتطابق. ولنفترض أنه عند محاذاة k1 ، تتم مقارنة "P" مع "T" وصولاً إلى الحرف "c" من "T" ثم إذا تم نقل "P" إلى k2 بحيث يكون طرفه الأيسر بين "c" و k1 ، فيجب في مرحلة المقارنة التالية أن تتطابق بادئة "P" مع السلسلة الفرعية T[(k2 - n)..] ..T[(k2 - n)] . وبالتالي، إذا وصلت المقارنات إلى الموضع k1 من "T" ، فيمكن تسجيل حدوث "P" دون مقارنة صريحة بين الماضي k1 . بالإضافة إلى زيادة كفاءة بوير مور، فإن قاعدة جليل مطلوبة لإثبات التنفيذ في الوقت الخطي في أسوأ الحالات.
قاعدة جليل، في نسختها الأصلية، فعالة فقط للإصدارات التي ُتنتج مطابقات متعددة. يقوم بتحديث نطاق السلسلة الفرعية فقط عند c = 0 ، أي تطابق كامل. وقد تم الإبلاغ عن إصدار معمم للتعامل مع المطابقات الفرعية في عام 1985م باسم خوارزمية أبوستوليكو-جيانكارلوApostolico–Giancarlo .
خوارزمية بوير-مور للبحث في السلاسل النصية الأداء
خوارزمية بوير- مور كما تم تقديمها في الورقة الأصلية لها لها زمن تشغيل في أسوء الحالات قدره  فقط إذا لم يظهر النمط في النص. وقد تم إثبات ذلك لأول مرة بواسطة دونالد كينوث Knuth وجيمس موريس Morris وهيو برات Pratt في عام 1977م،  ثم تبعهم كل من: غيباس Guibas و أودلي زكوOdlyzko في عام 1980م  مع حد أعلى يبلغ 5n مقارنة في أسوأ الحالات. وأعطى ريتشارد كول دليلاً بحد أقصى 3n مقارنة في أسوأ الحالات في عام 1991م.
عندما يحدث النمط في النص، يكون وقت تشغيل الخوارزمية الأصلية  في أسوأ الحالات. ومن السهل رؤية ذلك عندما يتكون كل من النمط والنص فقط من نفس الحرف المتكرر. ومع ذلك، فإن إدراج قاعدة جليل يؤدي إلى وقت تشغيل خطي في جميع الحالات.
خوارزمية بوير-مور للبحث في السلاسل النصية التنفيذات
توجد تنفيذات مختلفة في لغات البرمجة المختلفة. في C++، يعد جزءًا من المكتبة القياسية منذ C++17، ويوفر بوستBoost تنفيذ البحث العام بوير–مور ضمن مكتبة الخوارزمية Algorithm . وفي لغة البرمجة غو Go يوجد تنفيذ في search.go. كما تستخدم لغة البرمجة دي D أداة بوير-مور فايندر BoyerMooreFinder للمطابقة القائمة على التنبؤ ضمن النطاقات كجزء من مكتبة تشغيل فوبوس.
كما تُستخدم خوارزمية بوير- مور أيضًا في جريب grep الخاص بـ جنو GNU.
خوارزمية بوير-مور للبحث في السلاسل النصية المتغيرات
خوارزمية بوير-مور-هورسبول هي تبسيط لخوارزمية بوير-مور عن طريق استخدام قاعدة الأحرف السيئة فقط.
تعمل خوارزمية أبوستوليكو-جيانكارلوa>Apostolico–Giancarlo على تسريع عملية التحقق مما إذا كان قد حدث تطابق في المحاذاة المحددة عن طريق تخطي مقارنات الأحرف الصريحة. وتستخدم هذه المعلومات التي تم جمعها أثناء المعالجة المسبقة للنمط بالتزامن مع أطوال مطابقة اللواحق المسجلة في كل محاولة مطابقة. وعملية تخزين أطوال مطابقة اللواحق تتطلب جدولاً إضافيًا يساوي حجم النص الذي يتم البحث عنه.
تعمل خوارزمية رايتا Raita على تحسين أداء خوارزمية بوير- مور- هورسبول. ويختلف نمط البحث عن سلسلة فرعية معينة في سلسلة معينة عن خوارزمية بوير- مور - هورسبولl.
خوارزمية بوير-مور للبحث في السلاسل النصية روابط خارجية
m is the length of the pattern string, which we are searching for in the text, which is of length n. This runtime is for finding all occurrences of the pattern, without the Galil rule.
ميسون إبراهيم
ميسون إبراهيم (بالإنجليزية: Maysoun Ibrahim) خبيرة فلسطينية في مجال تكنولوجيا المعلومات والاتصالات من أجل التنمية، ومؤسس ونقيب نقابة العلوم المعلوماتية التكنولوجية في فلسطين. تتمتع بخبرة واسعة تمتد لسنوات في العمل ضمن القطاع الحكومي، والجامعات، والقطاع الخاص، حيث قادت عدداً من المشاريع التكنولوجية على المستوى الوطني، وساهمت في إعداد استراتيجيات وخطط العمل الوطنية في مجال تكنولوجيا المعلومات. كما شاركت في مبادرات كبرى للتحول الرقمي في فلسطين.
ميسون إبراهيم
تحمل إبراهيم درجة الدكتوراه في تكنولوجيا المعلومات من أجل التنمية، وهي مؤلفة كتاب بعنوان "المدن الذكية المستدامة: التحول نحو مدن المستقبل"، والذي يُعدّ الأول من نوعه في مجال المدن الذكية والمستدامة الذي تكتبه سيدة عربية. ولديها مساهمات في تطوير قطاع تكنولوجيا المعلومات والاتصالات (ICT) وتعزيز التنمية القائمة على الابتكار في المنطقة العربية. ويركّز عملها على توظيف التقنيات الناشئة لدعم النمو المستدام، واقتصادات المعرفة، والشمول الاجتماعي. كما تركز أعمالها وأبحاثها على الاستفادة من التقنيات الحديثة لدعم التنمية الحضرية، والاستدامة، والقدرة على الصمود، واقتصادات المعرفة، والمساواة بين الجنسين، والشمول الاجتماعي والرقمي في العالم العربي.
تُعرف إبراهيم بمساهماتها في الاستراتيجيات الرقمية الوطنية والإقليمية، وأطر التحول، والسياسات التي تربط التكنولوجيا الرقمية بالمرونة الاقتصادية الحضرية، والتنمية المستدامة، والمدن الذكية والمستدامة، والذكاء الاصطناعي.
ميسون إبراهيم النشأة والتعليم
تحمل إبراهيم درجة الدكتوراه في تكنولوجيا المعلومات من أجل التنمية، تخصص المدن الذكية المستدامة — وهو مجال يدمج الابتكار الرقمي مع أهداف الأمم المتحدة للتنمية المستدامة (SDGs).
لم تُنشر معلومات حول نشأتها أو دراستها الجامعية الأولى بشكل علني.
ميسون إبراهيم المسيرة المهنية
على مدار مسيرتها المهنية، عملت إبراهيم مع مؤسسات حكومية وأكاديمية ومؤسسات القطاع الخاص. وشاركت في صياغة استراتيجيات وطنية للتحول الرقمي والابتكار وتحديث القطاع العام في فلسطين والمنطقة العربية.
إبراهيم هي النقيب المؤسس لنقابة العلوم المعلوماتية التكنولوجية الفلسطينية - PALIST (2021–الآن). وهي عضو في مجلس إدارة شبكة يسدات الأعمال والمهنيات الفلسطينية وعضو في الهيئة العامة لشبكة سيدات الأعمال والمهنيات الدولية. كما تشغل عضوية مجلس إدارة المجلس الأعلى للإبداع والتميز - HCIE في فلسطين، وترأس كلًّا من لجنة التطوير التجريبي والإحتضان وشبكة داعمي الإبداع التابعتين للمجلس. وفي عام 2019، ترأست "المنتدى الوطني الرابع عن الثورة الصناعية الرابعة"، والذي أعتبر المنصة الأولى محليا التي تم خلالها مناقشة التقنيات الناشئة الخاصة بالثورة الصناعية الرابعة ودورها في التنمية المحلية الاقتصادية والاجتماعية.
ميسون إبراهيم المسيرة المهنية
ساهمت إبراهيم في عدة مشاريع ومبادرات وطنية مرتبطة بوزارة الاتصالات والاقتصاد الرقمي الفلسطينية، بما يشمل: استراتيجية ومشروع التحول إلى الحكومة الإلكترونية، استراتيجية التحول الرقمي، السياسة الوطنية للأمن السيبراني، الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي، الاستراتيجية الوطنية للابتكار، وغيرها.
في مجال التعليم العالي، تشغل إبراهيم عضوية مجلس أمناء الجامعة العربية الأمريكية في فلسطين (AAUP) وتشغل منصب نائبة رئيس المركز الوطني للتحول الرقمي والذكاء الاصطناعي التابع للجامعة. وهي عضو في مجلس البحث العلمي التابع لوزارة التربية والتعليم العالي الفلسطينية، وتشغل منصب رئيس لجنة أخلاقيات البحث العلمي والذكاء الاصطناعي في التعليم العالي التابعة للمجلس. كما شغلت عضوية مجلس الإدارة ومجلس الأمناء التابعيين للجامعة اليورو-متوسطية في سلوفينيا (EMUNI).
ميسون إبراهيم المسيرة المهنية
عملت إبراهيم مستشارة للجنة الأمم المتحدة الاقتصادية والاجتماعية لغربي آسيا (الإسكوا). وقد ساهمت في كتابة تقارير وعروض لصالح منظمة الإسكوا، وموئل الأمم المتحدة (UN-Habitat)، وإدارة الأمم المتحدة للشؤون الاقتصادية والاجتماعية (UN-DESA)، شملت دراسات حول أهداف التنمية المستدامة (SDGs)، والمدن الذكية المستدامة، والتنمية الحضرية، والتحول الرقمي لتعزيز الصمود الحضري والمؤسسات العامة، والابتكار والمساواة بين الجنسين في المنطقة العربية.
ولقد ساهم عملها مع المنظمات الإقليمية الودولية، خصوصا منظمات الأمم المتحدة والإتحاد من أجل المتوسط (UfM)، في صياغة استراتيجيات إقليمية تتعلق بالتحول الرقمي، والمرونة الحضرية، والاستدامة، ودبلومساية العلوم، والدبلوماسية الرقمية، واستخدام التقنيات الناشئة، مثل الذكاء الاصطناعي، والابتكار في عدة دول عربية.
ميسون إبراهيم الأعمال الأكاديمية
تشمل الأبحاث الأكاديمية لإبراهيم على أطر التحول الرقمي، وعمليات التحول نحو المدن الذكية المستدامة، والمرونة الاقتصادية الحضرية، والتنمية الحضرية المستدامة، ودبلوماسية العلوم والتكنولوجيا والابتكار. كما تستكشف أعمالها كيفية تسخير التقنيات الناشئة لتحسين خدمات المؤسسات العامة من خلال حلول قائمة على البيانات ومحورها الإنسان، بما يعزز الابتكار وحوكمة الاستجابة، والشمول، والثقة، والفعالية (Responsiveness, Inclusiveness, Trustworthiness & Effectiveness Principles). وقد نشرت العديد من الأبحاث في مجلات علمية دولية مرموقة بذات الخصوص.
ميسون إبراهيم الأعمال الأكاديمية
أصدرت كتابًا بعنوان: "المدن الذكية المستدامة: التحول نحو مدن المستقبل"، وهو أول كتاب من نوعه في هذا المجال يصدر عن امرأة عربية. كما نُشر لها مقال محكّم بعنوان "خارطة طريق المدن الذكية المستدامة: الجاهزية للتحول نحو الاستدامة الحضرية" في مجلة Sustainable Cities and Society ذات التصنيف العالي (Q1)، ويُعدّ من الأعمال واسعة الاستشهاد في أدبيات المدن الذكية المستدامة. كما طوّرت نموذج "نظرية التغيير - Theory of Change" للمدن الذكية المستدامة، والذي يُعدّ أحد أوائل النماذج النظرية في هذا الموضوع.
ساهمت إبراهيم في تأليف فصول لكتب دولية حول الثورة الصناعية الرابعة، والمدن الذكية المستدامة، ودبلوماسية العلوم والتكنولوجيا والابتكار. وإلى جانب منشوراتها، تعمل مُحكِّمة وعضواً في لجان البرامج لعدد من أبرز المؤتمرات والمجلات البحثية الدولية. كما قدمت إبراهيم ندوات أكاديمية عبر الإنترنت ووجاهيا في جامعات في محلية واقليمية ودولية، بما في ذلك: جامعة كاليفورنيا بيركلي – Future X (الولايات المتحدة)، وجامعة رايس (الولايات المتحدة)، وجامعة بورتسموث (المملكة المتحدة)، وجامعة إيمني (سلوفينيا)، وجامعة نيويورك أبوظبي (الإمارات)، وجامعة بيروت العربية (لبنان)، وجامعة يوروميد بفاس (المغرب)، وغيرها.
ميسون إبراهيم الجوائز والتقدير
حصلت إبراهيم على عدة جوائز محلية ودولية تقديراً لمساهماتها في البحث العلمي والابتكار وتمكين النساء في مجالي العلوم والتكنولوجيا. شاركت كعضو في لجان التحكيم والتقييم لعدد من المبادرات الدولية والإقليمية البارزة، بما في ذلك — على سبيل المثال لا الحصر:
ميسون إبراهيم منشورات مختارة
تقارير وعروض الإسكوا (UN-ESCWA)، مثل:
الاستفادة من التكنولوجيا الناشئة والابتكار في المؤسسات العامة.
المدن الذكية المستدامة والحلول الرقمية الذكية لتعزيز المرونة الحضرية في المنطقة العربية: دروس من الجائحة.
الثورة الصناعية الرابعة: أثر الثورة الصناعية الرابعة على التنمية في المنطقة العربية.
آفاق تعزيز المساواة بين الجنسين في مجال تكنولوجيا المعلومات والاتصالات في المنطقة العربية.
التحول الرقمي في فلسطين – مدينة المستقبل روابي.
حدائق العلوم والتكنولوجيا في الدول العربية مع التركيز على دولة فلسطين.
Ibrahim, M., Adams, C., & El-Zaart, A. (2015). Paving the way to Smart Sustainable Cities: Transformation Models and Challenges. Journal of Information Systems and Technology Management, 12(3), 559–576.
مخطط الجهاز العصبي البشري
يُقدم المخطط التالي كنظرة عامة ودليل موضوعي للجهاز العصبي البشري:
الجهاز العصبي البشري هو جزء الجسم الذي ينسق أفعال الشخص الطوعية واللاإرادية وينقل الإشارات بين أجزاء الجسم المختلفة. يتكون الجهاز العصبي البشري من جزأين رئيسيين: الجهاز العصبي المركزي (CNS) والجهاز العصبي المحيطي (PNS). يحتوي الجهاز العصبي المركزي على الدماغ والحبل الشوكي. يتكون الجهاز العصبي المحيطي بشكل أساسي من الأعصاب، وهي ألياف طويلة تربط الجهاز العصبي المركزي بكل جزء آخر من الجسم. يشمل الجهاز العصبي المحيطي الخلايا العصبية الحركية، التي تتوسط الحركة الطوعية؛ والجهاز العصبي الذاتي، الذي يشمل الجهاز العصبي الودي والجهاز العصبي اللاودي وينظم الوظائف اللاإرادية؛ والجهاز العصبي المعوي، وهو جزء شبه مستقل من الجهاز العصبي تتمثل وظيفته في التحكم في الجهاز الهضمي.
مخطط الجهاز العصبي البشري التشريح
القائمة التالية للهياكل التشريحية البشرية تستند إلى المصطلحات التشريحية، وهي المعيار الدولي لتسمية المصطلحات التشريحية. في حين أن الترتيب معياري، فإن العلاقات الهرمية في المصطلحات التشريحية غامضة إلى حد ما، وبالتالي فهي مفتوحة للتفسير.
مخطط الجهاز العصبي البشري التشريح
أعصاب قحفية
العصب الشمي
العصب البصري
عصب محرك للعين
العصب البكري
عصب ثلاثي التوائم
الجذر الحسي
عقدة ثلاثية التوائم
العصب العيني
العصب الدمعي
العصب الجبهي
عصب فوق الحجاج
عصب فوق البكرة[الإنجليزية]
عصب أنفي هدبي
عصب غربالي خلفي
عصب غربالي أمامي
عصب أنفي خارجي
عصب تحت البكرة[الإنجليزية]
عصب فكي علوي
العصب الأنفي الحنكي
العصب البلعومي
عصب حنكي كبير
عصب حنكي صغير
عصب سنخي
العصب الوجني
العصب تحت الحجاج
عصب فكي سفلي
العصب الماضغي
الأعصاب الصّدغيّة العميقة
عصب الشدقي
العصب الأذني الصدغي
عصب لساني
عصب الحبل الطبلي
العصب تحت اللسان
عصب سنخي سفلي
عصب فكي لامي
العصب الذقني
عصب مبعد
عصب وجهي
العصب الأذني الخلفي
العصب الوسطاني
عصب صخري كبير
(عصب الحبل الطبلي)
عصب دهليزي قوقعي
العصب الدهليزي
العصب القوقعي
عصب بلعومي لساني
عصب طبلي
ضفيرة طبلية
عصب صخري صغير
عصب مبهم
عصب حنجري علوي
عصب حنجري راجع
عصب إضافي
عصب تحت اللسان
مخطط الجهاز العصبي البشري التشريح
الأعصاب الشوكية
الأعصاب الرقبية
عصب تحت القذال
العصب القذالي الأكبر
عصب القذالي الثالث[الإنجليزية]
ضفيرة عنقية
عروة رقبية
العصب القذالي الأصغر
عصب أذني كبير
العصب العنقوي المستعرض
اعصاب فوق الترقوة
العصب الحجابي
ضفيرة عضدية
الجزء فوق الترقوة
العصب الكتفي الظهراني
العصب الصدري الطويل
العصب تحت الترقوة
العصب فوق عظم الكتف
الأعصاب تحت عظم الكتف[الإنجليزية]
عصب تحت كتفي سفلي
عصب تحت كتفي علوي
عصب صدري ظهري
العصب الصدري الوسطي
العصب الصدري الجانبي
الجزء تحت الرقوة
العصب العضلي الجلدي
عصب جلدي إنسي
عصب جلدي إنسي للساعد[الإنجليزية]
العصب المتوسط
عصب زندي
العصب الكعبري
العصب الإبطي
الأعصاب الصدرية
الأعصاب القطنية
الأعصاب الألوية المتوسطة[الإنجليزية]
الأعصاب العجزية والعصب العصعصي
الضفيرة القطنية
عصب حرقفي خثلي
عصب حرقفي أربي
الأعصاب الشفرية الأمامية
الأعصاب الصفنية الأمامية
العصب التناسلي الفخذي
العصب الجلدي الوحشي للفخذ
عصب سدادي
عصب إضافي سدادي
عصب فخذي
عصب صافن[الإنجليزية]
العَصَبُ الجِلْدِيُّ الإِنْسِيُّ للقدم
جذع قطني عجزي[الإنجليزية]
ضفيرة عجزية
عصب سدادي غائر[الإنجليزية]
عصب كمثري
مخطط الجهاز العصبي البشري التشريح
عصب المربعة الفخذية[الإنجليزية]
عصب ألوي علوي
عصب ألوي سفلي
عصب الجلدي الخلفي للفخذ[الإنجليزية]
الأعصاب الألوية السفلية[الإنجليزية]
عصب جلدي ثاقب[الإنجليزية]
عصب فرجي
الأعصاب الشرجية السفلية
عصب عجاني
الأعصاب الشفرية الخلفية
عصب صفني خلفي
عصب ظهراني للبظر
عصب ظهراني للقضيب
عصب شوكي
العصب الشرجي العصعصي
العصب الوركي
العصب الشظوي الأصلي
عصب الربلي الجلدي الجانبي[الإنجليزية]
العصب الشظوي السطحي
عصب الشظوي العميق[الإنجليزية]
عصب قصبة الساق
عصب بين عظمي الساق
عصب الربلي الجلدي الوسطي[الإنجليزية]
عصب ربلي
عصب أخمصي أنسي[الإنجليزية]
عصب أخمصي جانبي[الإنجليزية]
الجزء الودي
الجذع الودي
فرع موصل
عقدة رقبية علوية
عقدة رقبية متوسطة[الإنجليزية]
عقدة نجمية (النجمية - من المحتمل أن تشمل العقدة الرقبية السفلية)
العقد الصدرية
العصب الصدري الحشوي الكبير
العصب الصدري الحشوي الصغير
العصب الصدري الحشوي الأصغر
العقد القطنية
الأعصاب الحشوية القطنية
العقد العجزية
الأعصاب الحشوية العجزية
عقدة مفردة[الإنجليزية]
الجزء اللاودي
الجزء القحفي
العقدة الهدبية
الأعصاب الهدبية القصيرة[الإنجليزية]
العقدة الجناحية الحنكية
عصب نفق جناحي[الإنجليزية]
العقدة تحت الفك
العقدة تحت اللسان
العقدة الأذنية
الجزء الحوضي
العقد الحوضية
الجذر القحفي للعقد الحوضية = الأعصاب الحشوية الحوضية
الضفائر والعقد العصبية اللاإرادية الطرفية
الجزء القحفي العنقي
ضفيرة سباتية غائرة[الإنجليزية]
الجزء الصدري
الضفيرة القلبية
الضفيرة المريئية[الإنجليزية]
الضفيرة الرئوية
الجزء البطني
الضفيرة البطنية
عقدة أبهرية كلوية
ضفيرة مساريقية علوية
الضفيرة المساريقية السفلية
الجزء الحوضي
ضفيرة خثلية علوية
الضفيرة الخثلية السفلية
مخطط الجهاز العصبي البشري البنية
يعد الجهاز العصبي المركزي المكون الرئيسي للجهاز العصبي، ويتألف من الدماغ والحبل الشوكي.
الجهاز العصبي المحيطي - تراكيب الجهاز العصبي التي لا تقع ضمن الجهاز العصبي المركزي.
جهاز الإحساس هو جزء من الجهاز العصبي المسؤول عن معالجة المعلومات الحسية. يتكون الجهاز الإحساس من مستقبلات حسية، ومسارات عصبية، وأجزاء من الدماغ تشارك في الإدراك الحسي.
الخلايا الدبقية، والتي تسمى عادة بالدِبْقِيَّات العصبية أو الدِبْق، هي خلايا داعمة تحافظ على الاستتباب، وتكون الميالين، وتوفر الدعم والحماية لخلايا الدماغ العصبية.
الخلايا العصبية (تعرف أيضًا بالعصبون أو الخلية العصبية) هي خلايا قابلة للاستثارة في الجهاز العصبي تقوم بمعالجة ونقل المعلومات عن طريق الإشارات الكهروكيميائية. الخلايا العصبية هي المكونات الأساسية للدماغ والحبل الشوكي والأعصاب المحيطية.
جهد الفعل (أو النبضة العصبية) هو تغير عابر في جهد الغشاء عبر الغشاء في خلية قابلة للاستثارة، ينشأ عن نشاط قنوات أيونية ذات بوابات جهدية مغروسة في الغشاء. أشهر جهود الفعل هي موجات شبيهة بالنبضات تنتقل على طول محاور الخلايا العصبية.
مخطط الجهاز العصبي البشري البنية
المشابك العصبية هي وصلات متخصصة تُرسل من خلالها الإشارات بين الخلايا العصبية وبعضها البعض وإلى خلايا غير عصبية مثل تلك الموجودة في العضلات أو الغدد.
الناقل العصبي – مادة كيميائية داخلية المنشأ تعمل على نقل وتضخيم وتعديل الإشارات بين الخلايا العصبية والخلايا الأخرى المتصلة بها تشابكيًا.
مستقبلات النواقل العصبية - هي مستقبلات غشائية تتنشط عند ارتباطها بالناقل العصبي. ويمكن لتفاعل النواقل العصبية مع مستقبلاتها أن يؤدي إلى مجموعة واسعة من الاستجابات المختلفة في الخلية المستهدفة، بما في ذلك التنشيط، والتثبيط، وأنواع متنوعة من التعديل.
مخطط الجهاز العصبي البشري الشبكة العصبية
الشبكة العصبية[الإنجليزية] - مجموعة من الخلايا العصبية المترابطة فعليًا والتي تعمل بشكل تعاوني لتشكيل دارة وظيفية. يدرس علماء الحاسوب والمهندسون أيضًا الشبكات العصبية الاصطناعية التي تشكلها تجريدات رياضية مبسطة لخصائص الإشارات للخلايا العصبية البيولوجية.
مخطط الجهاز العصبي البشري التطور العصبي
التطور العصبي - يشمل العمليات التي تولد وتشكل وتعيد تشكيل الجهاز العصبي، بدءًا من المراحل المبكرة لتكوين الجنين وحتى السنوات الأخيرة من الحياة.
الأنبوبة العصبية
مسم عصبي منقاري[الإنجليزية]
قسيم عصبي/ قسيم معيني
الثنية الرأسية
الثنية الجسرية
صفيحة جناحية[الإنجليزية]
حسي
الصفيحة القاعدية
محرك
أرومة دبقية
خلية عصبية بدائية
شبكة إنتاشية[الإنجليزية]
مخطط الجهاز العصبي البشري التحكم الحركي
التحكم الحركي – يشمل الأنشطة التي يقوم بها الجهاز العصبي لتنظيم الجهاز العضلي الهيكلي لإنتاج حركات منسقة وأفعال ماهرة.
مخطط الجهاز العصبي البشري التعلم والذاكرة
الذاكرة - هي قدرة الكائن الحي على تخزين المعلومات والاحتفاظ بها واسترجاعها. أما التعلم، فهو عملية اكتساب الكائن الحي لمعارف أو سلوكيات أو مهارات أو قيم أو تفضيلات أو فهم جديد، وقد يشمل ذلك تجميع أنواع مختلفة من المعلومات.
مخطط الجهاز العصبي البشري الإستعراف
استعراف – الأنشطة التي تنطوي على معالجة المعلومات وتطبيق المعرفة وتغيير التفضيلات. يمكن أن تكون العمليات المعرفية طبيعية أو اصطناعية، واعية أو غير واعية.