Hılles, Shadı
Loading...
Name Variants
Hılles, Shadı
Shadı Hılles
HiLLES Shadi
HILLES Shadı
Shadı, Hılles
Hılles, S.
S., Hılles
Shadı HILLES
Hılles Shadı
Hilles S.
Shadi Hilles
Shadi HiLLES
Hilles, Shadi
Hilles Shadi
Hilles, S.
Hilles, Shadi M.
Hilles, Shadi M S
Shadı Hılles
HiLLES Shadi
HILLES Shadı
Shadı, Hılles
Hılles, S.
S., Hılles
Shadı HILLES
Hılles Shadı
Hilles S.
Shadi Hilles
Shadi HiLLES
Hilles, Shadi
Hilles Shadi
Hilles, S.
Hilles, Shadi M.
Hilles, Shadi M S
Job Title
Doç.Dr.
Email Address
shadi.hilles@okan.edu.tr
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID
Scholarly Output
4
Articles
0
Citation Count
0
Supervised Theses
2
4 results
Scholarly Output Search Results
Now showing 1 - 4 of 4
Conference Object Citation Count: 15Blockchain as a decentralized communication tool for sustainable development(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2021) Baker El-Ebiary,Y.A.; Hatamleh,A.; Aseh,K.; Altrad,A.; Amayreh,K.T.; Hilles,S.; Aledinat,L.S.; Yazılım Mühendisliği / Software EngineeringThis research introduces the distributed ledger technology (blockchain) in terms of sustainable development in the future. This study is based on private, public and global communications in various industries. The growing demands for secure and decentralized transactions around the world demonstrate the need for Blockchain technology as a medium of operations and communications. The blockchain system is completely decentralized and allows users to exchange messages in an efficient and secure manner. The highlight of the paper is the anticipated future use of blockchain networks as a communication tool in every business and digital economy for a safe and sustainable development, while presenting its advantages and limitations that have been confirmed based on the experiences of various experts. Moreover, the article provides recommendations for the use of blockchain to greatly complicate its identification in future communications. The paper also concludes that the use of the blockchain system could be beneficial and enhance future communications and digital technologies. © 2021 IEEE.Master Thesis Social commerce adoption based utaut model for consumer behavior: Iraq small and medium enterprice(2022) Habeeb, Rasha Jasim Habeeb; Hilles, Shadi M.; Yazılım Mühendisliği / Software EngineeringTwitter, Facebook, Instagram, WhatsApp, Linkedln gibi sosyal medya, en önemlisi e-ticaret alanı olmak üzere birçok alanda toplumu etkileyebilen güçlü ve yeni iletişim araçlarıdır. Tanınmış modern medya ve edebiyat çalışmalarının dünyanın çeşitli yerlerinde sosyal medyanın gelişim ve kullanım uygulamalarının hızını ve hacmini genel olarak belgelemeye çalıştığı yer. Ve özellikle ve münhasıran Irak'taki Arap anavatanında ve ayrıca önceki medya, literatür ve araştırmalar, sosyal medyanın sonuçlarını ve etkilerini sistematik olarak analiz etmeye çalıştı, çünkü bu uygulamalar için meydana gelen büyük gelişme ve çok sayıda kullanıcı. onlar için tartışmalı ve takdire şayandı. Arap anavatanındaki sosyal medya, geçtiğimiz yıllarda yalnızca Irak'ta büyük bir büyüme sergiliyor. Irak'ta elektronik ticaret hızla artıyor. Durumda olduğu gibi, sosyal medya kullanımı ve ağların kullanımı. Sebepleri bilerek ve çeşitli engelleri araştırarak, gelişmelerinin nedenlerini bulmak için elektronik ticareti incelemek. Burada, bu makale için temel bir model olarak UTAUT modelini kullanarak, Irak'taki elektronik ticaret web sitelerini ve kullanıcı davranışlarını inceleyerek, iletişim web sitelerinin elektronik alışveriş üzerindeki etkilerini araştırıyoruz. Iraklı kurumsal tüketicilerden ve çevrimiçi ticaret şirketlerindeki çalışanlardan 100'den fazla yanıt toplamak için çevrimiçi nitel bir anket veya e-anket icat edildi. Ayrıca, verilerin analizi sonucunda ortaya çıkan iletişim web sitelerinin etkilerini kontrol eder. Ve bu çalışma, Irak'ta elektronik alışverişte önemli rol oynayacak sosyal medya kullanımını etkilemeyi amaçlamaktadır. Ve bu sonuçlar, işletmeler için sosyal medyanın kullanımını geliştirmek için elektronik parça satıcılarına modern bir rehberlik sağlayacaktır.Conference Object Citation Count: 1Essay question generator based on bloom's taxonomy for assessing automated essay scoring system(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2021) Contreras,J.O.; Hilles,S.; Bakar,Z.A.; Yazılım Mühendisliği / Software EngineeringAn automated essay scoring system (AES) is advantageous in evaluating student's learning outcomes since it gives them the chance to exhibit their knowledge. Most of the AES is using machine learning (ML) to enhance student's scores but did not consider the proper construction of the essay questions. This study aims to integrate the cognitive level of Blooms' taxonomy (BT) in constructing essay questions and compare the scores of the student. Identifying the most appropriate ML method in classifying essay exam questions (EEQ) based on BT that will be embedded in the Essay Question Generator (EQG). Using F1-Measure, the evaluation results show that the Support Vector Machine (SVM) (85.7%) outperforms Naïve Bayes (82.6%) and K-Nearest Neighbor (77.6%). Therefore, SVM together with the NLP techniques is applied to automatically extract essay questions from the given text for the teachers to select and apply. The EQG was evaluated using the scores of 375 students who answered two sets of essay exam questions using Bloom's Taxonomy (BT) and without Bloom's taxonomy (NBT). Using frequency distribution, the scores between two types were evaluated and the result shows that most students performed well in answering the essay exam using BT 5.6% of the students obtains a perfect score of 5.0 but nobody got 5.0 for NBT. In a conclusion, this study shows that the essay questions constructed according to BT cognitive level produce higher scores using EQG when compared to exam questions prepared by the teachers. © 2021 IEEE.Master Thesis Image segmentation and classification based on CNN model to detect brain tumor(2022) Saleh, Noor S.; Hilles, Shadi M S; Yazılım Mühendisliği / Software EngineeringTipik olarak, bir beyin tümörünün ciddiyetini sınıflandırmak ve belirlemek için son beyin ameliyatından önce biyopsi yapılmaz. Makine öğrenimi ve yapay zeka gibi daha az müdahaleci tümör tespit teknolojilerinin gelecekte erişilebilir hale gelmesi bekleniyor. CNN algoritması, resimleri (CNN) segmentlere ayırma ve sınıflandırmada olağanüstü performans gösteren bir makine öğrenme tekniğidir. Beyin tümörü segmentasyonu ve sınıflandırması için aşağıdaki mimari, burada tartışma için önerilmektedir. Üç farklı tümör modalitesine dayanmaktadır. Yeni oluşturulan ağı, önceki sistemlerden çok daha temel olan T1 kontrastlı manyetik rezonans görüntüleme kullanarak analiz etmek için seçildi. Ağın genellenebilirliği, daha büyük bir görüntü veri tabanı ve (on) konuya özgü çapraz doğrulama tekniklerinden biri kullanılarak, aramada kullanılacak şekilde değerlendirildi. 10 katlı çapraz doğrulama tekniği, kayıt odaklı çalışmada en iyi sonucu verdi. yüzde 96,56 doğrulukla daha büyük veri kümesinin çapraz doğrulaması, onu en doğru yöntem haline getiriyor. Büyük genelleme kapasitesi ve kısa yanıt süresi ile yeni geliştirilen CNN mimarisi, tıbbi tanısal radyologlar için harika bir karar destek aracı olabilir.
