تقدم هذه الورقة بحثاً حول إطار عمل يعتمد على التعلم العميق للتصنيف متعدد الملصقات لأمراض الصدر باستخدام صور الأشعة السينية وبنية EfficientNet. يعالج هذا الإطار تحدي تشخيص الحالات المتعددة التي تتشابه في المظهر وغالباً ما تحدث معاً. يستخدم إطار العمل تقنية التعلم بنقل الخبرة (Transfer Learning)، مع إجراء ضبط دقيق لعدة متغيرات من نموذج EfficientNet (من B0 إلى B4) باستخدام مجموعة بيانات NIH ChestX-ray14. كما يوظف البحث تقنيات Focal Loss و Stochastic Weight Averaging لمعالجة اختلال توازن البيانات وتحسين قدرة النموذج على التعميم. يعتمد هذا النهج على آليات الانتباه (Attention Mechanisms) وتقنية Grad-CAM لجعل النتائج أكثر قابلية للتفسير، مما يثبت أن التوقعات تستند إلى ميزات سريرية هامة. حقق النموذج درجات عالية في مقياس ROC-AUC للحالات الأكثر وضوحاً مثل الانصباب (0.8545)، وتضخم القلب (0.8003)، والاسترواح الصدري (0.7820). ومع ذلك، واجه النموذج صعوبة أكبر في تصنيف الحالات الأكثر دقة مثل الارتشاح، والعقيدات، والالتهاب الرئوي. يؤدي إطار العمل بشكل يضاهي أو يتفوق على العديد من نماذج الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) القائمة من حيث الدقة والكفاءة. يوفر هذا البحث سير عمل قوياً وقابلاً للتكرار لتطبيقات الأشعة، مع إمكانية استخدامه في مهام تشخيصية أخرى. كما تشير الدراسة إلى بعض المعوقات، مثل اختلال توازن الفئات والحاجة إلى دعم أفضل لاتخاذ القرارات السريرية، وتقترح تحسينات مستقبلية مثل تقنيات أفضل لتعزيز البيانات ونمذجة عدم اليقين.

نظام إشارات المرور هو أداة تنظم المركبات ذات العجلات من أجل العمل بانتظام. نظام إشارات المرور العادية الحالي ليس كافيًا للتحكم في الازدحام المروري بسبب أنه يعمل وفقًا لخطة زمنية محددة الوقت. ومع ذلك، فقد أصبح الازدحام المروري يمثل مشكلة كبيرة لمعظم البشر نظرًا لأنه يزيد من الضوضاء وتلوث الهواء وضياع الوقت .ومن ثم، فإن نظام إشارات المرور العادية لم يعد لديه القدرة على التعامل مع الازدحام الهائل، ويجب إيجاد حلول حول كيفية تنظيم المسار الذي يجب أن يسير أو يتوقف من أجل القضاء على ازدحام التقاطع بين المركبات.لذلك، تم تصميم نظام إشارات المرور الذكي المعتمد على تقنيات التعلم الآلي واكتشاف عدد المركبات تلقائيًا في كل حارة وضبط وقت الإشارة الخضراء على النحو الأمثل لتجنب وقت الانتظار الهائل والازدحام الواضح أيضًا بمعدل أسرع.أخيرًا، تم استخدام فيجول استديو و البايثون للمحاكاة, و خوارزمية (Branch and Bound) لتحديد أي منها يجب تشغيل الإشارة أو إيقاف تشغيلها، لأنه يتميز بخاصية إيجاد حل بين مجموعة من الحلول، ويتم تطبيق خوارزمية (greedy) لتحديد وقت الانتظار لكل مسار.

في هذه الورقة نقترح عملة الدينار الليبي الرقمي (الرمزي) (دل ر), عملة رقمية مستقرة تخضع لمعيار (ERC-20) علي سلسلة الكتل ايثيريوم, ليتم إصدارها بواسطه مؤسسة مالية موثوقة و دعمها بالدينار الليبي كعملة مرجعيه بحيث تضل قيمة العملة الرقمية دائما مساويه للدينار الليبي, نناقش في الورقة مفهوم العملة المستقرة و ماهية شبكة الايثيريوم, ونتابع لخطوات انشاء والتعامل مع العقد المنشئ للعملة, أخيرا نناقش المزايا التي تمنحها العملة الرقمية للمستخدمين والتجار عند استعمالها كبديل للعملات الورقية, ونناقش أيضا بعض العقبات المحتملة للمشروع و حلول مقترحة. الكلمات المفتاحية: عملة رمزية، عملة مستقرة، عقد ذكي، سوليديتي، دفع رقمي، تقنية مالية.