Mohamed Badra

اقترح خط أنابيب هجين لتعلم الآلة من البداية إلى النهاية يتنبأ بتشكيلات كرة القدم من خلال دمج ميزات جدولية منظمة مع أبعاد سياقية مستخرجة من نموذج اللغة الكبيرة (مثل مخاطر الإصابة، مشاعر المديرين، والتناوب التكتيكي). تم تصميم نموذج تعزيز التدرج المقيد بدرجات أحادية النغمة مدمجا مع سلسلة ماركوف للتنبؤ بالتكتيكات والتشابكات والخوارزمية الهنغارية لتعيينات اللاعبين الصالحة من حيث المواقع. تم تقييمها بناء على بيانات الدوري الإنجليزي الممتاز، وحققت دقة تلاعب محدودة بنسبة 83.9٪ وأظهرت تحسنا في الدقة +7.15٪ باستخدام ميزات LLM مقارنة بالخطوط الأساسية الجدولية في دراسات الاستئصال الزمنية.

صمم وكيل محادثة ذكي وواع للسياق باستخدام وكلاء LangChain ReAct، ينسق أدوات مخصصة ديناميكيا لإدارة تدفقات المحادثات دون الحاجة إلى منطق مبرمج. بنيت روبوت دردشة مساعد مطور متطور يستخدم LangGraph وRAG ضمن بنية آلة الحالة لتوليد الكود بشكل مستقل، وشرح المقتطفات، واكتشاف اللغات. صمم ونشر إطار عمل تصنيف سمية متعدد الوسائط للنصوص والصور، مع دمج حواجز حماية تفرض القواعد ومصنفات دقيقة لمراقبة المحتوى بشكل قوي.

تم تصميم واجهة برمجة تطبيقات RESTful باستخدام Express.js مع هيكل Routes & Controllers المعياري لإدارة المجتمعات والمنشورات ومصادقة المستخدم. صمم وتم تحسين قاعدة بيانات MongoDB Atlas قابلة للتوسع باستخدام مخططات Mongoose للبيانات العلائقية المعقدة (المستخدمين، الخيوط، التعليقات). تم نشر بنية الخدمات المصغرة الحاويات بالكامل، واستضافة الواجهة الأمامية على Vercel والواجهة الخلفية على Render.

طور تطبيق ويب متكامل لإدارة العدادات الذكية باستخدام Java Spring Boot وAngular، مما سهل معالجة البيانات في الوقت الحقيقي. تم تنفيذ الاتصال التسلسلي لقراءة تكوينات العدادات وكتابة تحديثات المعلمات مباشرة عبر اتصالات منفذ COM. Swagger المدمج لتوثيق واجهة برمجة التطبيقات القوية وتمكين ميزات إدارة الأجهزة عن بعد (الاتصال/الانفصال).

أكمل برنامج تدريب مكثف في تطوير المنصات متعددة باستخدام Flutter و Dart، مع التركيز على بناء تطبيقات محمولة قابلة للتوسع.