CORTEXA
← Browse
openalexZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)2026-07-24Cited by 0

علم صناعة الفرقاطات الذكي

Abuelgasim abayzeed elsmaney ahmed Ahmed

## النص الكامل الشامل المكتوب للابتكار ### باللغة العربية * **عنوان الابتكار:** علم صناعة الفرقاطات الذكي * **الوصف الشامل والدقيق:** إطار نظري وهندسي متكامل ومتقدم لبناء وتصنيع الفرقاطات البحرية الذكية والمنظومات الدفاعية المستقلة، حيث تعمل الفرقاطة وجميع أجزائها التشغيلية بالكامل بواسطة الشحن الكهربائي المستدام والذكاء الاصطناعي الذاتي. تعتمد الفرقاطة على شبكة موزعة من الروبوتات الميدانية والكمبيوترات المركزية المبرمجة مسبقاً لكل اختصاص (الملاحة والقيادة، إدارة الأسلحة والرشاشات، التوجيه الصاروخي، الرصد والاستشعار، والخدمات اللوجستية)، مع قدرة الروبوتات على التعلم والتطور الذاتي واتخاذ القرارات وتنفيذها فوراً بفضل ذاكرة معالجة متطورة. تتكامل المنظومة مع شبكة كاميرات شاملة تلتف حول كافة جوانب الفرقاطة ومداخلها وأبوابها، مزودة بأوضاع الرؤية الليلية، الرؤية الحرارية، وتقنية الوضوح العالي (HD). وتتم أتمتة التحكم في كافة أجزاء الفرقاطة وحركتها والأبواب عبر الروبوتات باستخدام الأوامر الصوتية، الكتابة النصية، الشاشات اللمسية، والإيماءات المباشرة، مع توفير تفاعل حيوي ومستمر بين الروبوت والمشغل عبر مساعد افتراضي بصوتي وبصري يظهر على شاشات الكمبيوتر. تتميز الفرقاطة بنظام كشف ورصد متطور يعتمد على الإنذار المبكر والتطابق الخوارزمي الدقيق، حيث يتعرف الرادار الذكي والأقمار الصناعية والربط السحابي بالإنترنت على الأهداف المعادية المختلفة (السفن البحرية، الطائرات، الغواصات، والمواقع والفرق البرية) عبر تحليل ومطابقة الصور، التسجيلات الصوتية، والبيانات النصية المحملة مسبقاً أو المحدثة لحظياً. كما تتولى الروبوتات تنفيذ عمليات الاشتباك المباشر واستهداف الأعداء بمرونة فائقة وسرعة استجابة عالية باستخدام الصواريخ الموجهة والرشاشات الآلية دون الحاجة لتعديل يدوي تقليدي. ### In English * **Innovation Title:** Smart Frigate Manufacturing Science * **Comprehensive Description:** A fully integrated, advanced theoretical and engineering framework for manufacturing smart naval frigates and autonomous defense systems, operated entirely through sustainable electric charging and self-governing artificial intelligence. The frigate utilizes a distributed network of field robots and central computers pre-programmed for specific military domains (navigation and command, weaponry and artillery management, missile guidance, radar and sensing, and logistical operations). Each robot possesses self-learning capabilities, high-capacity memory, and autonomous decision-making features allowing for immediate decision execution. The ecosystem is integrated with a multi-angle camera surveillance system covering every side of the frigate, as well as internal doors and compartments, equipped with night vision, thermal imaging, and High-Definition (HD) modes. Ship automation and door controls are managed by computer-driven robots responsive to voice commands, text inputs, touch screens, and physical gesture recognition. Each robot interacts with human operators in real time through a dynamic virtual voice and visual assistant rendered on computer interfaces. The platform features an early-warning radar and sensing network driven by intelligent algorithmic matching. By combining data from smart radars, satellite links, web connectivity, and pre-loaded databases of images, audio recordings, and text descriptions, the system accurately identifies, matches, and tracks hostile targets across multiple domains (surface ships, aircraft, submarines, and land-based enemy positions). The autonomous robots execute precision target engagement using guided missiles and automated machine guns with extreme response speeds, fully replacing conventional manual ship operations.

View free PDFSource page

Related papers

openalexZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)2026-07-25

علم صناعة الفخار الذكي

Abuelgasim abayzeed elsmaney ahmed Ahmed

# وصف المشروع (Project Description) **منظومة صناعة الفخار والخزف الآلية بالذكاء الاصطناعي (Smart Robotic Pottery Framework)** هي نظام صناعي متكامل ومستقل بالكامل يعيد صياغة مفهوم الصناعات اليدوية التقليدية وتحويلها إلى أتمتة ذكية عالية الدقة. تعتمد المنظومة على شبكة من الروبوتات…

View free PDFSource page
openalexZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)2026-07-24

علم صناعة الطيران الذكي

Abuelgasim abayzeed elsmaney ahmed Ahmed

## وصف مموه ومختصر: منظومة مصنع الروبوتات الذكية للطيران الذكي (Smart Aviation Robotic Factory) ### النبذة التعريفية والتشغيلية تُشكل هذه المنظومة مصنعاً عسكرياً مستقلاً ومتكاملاً يعتمد بالكامل على شبكة من الأذرع الروبوتية الذكية التي تعمل بالشحن الكهربائي، ومزودة بكاميرات HD وتق…

View free PDFSource page
openalexZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)2026-07-24

علم صناعة المدرعات الذكي

Abuelgasim abayzeed elsmaney ahmed Ahmed

## وصف مموه ومختصر: مدرعة "همر الذكية" ومنظومة التصنيع الآلي (Smart Humvee & Robotic Factory) ### النبذة التعريفية والتمويهية تُقدم مدرعة **"همر الذكية"** في مسرح العمليات بزي مدني مُموه وبتصميم ظاهري يشبه تماماً سيارات الهمر العادية والمقفلة، لتوفير أقصى درجات الخداع الاستراتيجي…

View free PDFSource page
openalexZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)2026-08-14

Data of the paper: "A probabilistic digital twin framework for corrosion-fatigue prognosis of floating offshore wind turbines"

Yasmin Ali, Ahmed Elgammal, Chengjun Li, Junlin Heng, Kaoshan Dai

These are the data and results reported in the paper "A probabilistic digital twin framework for corrosion-fatigue prognosis of floating offshore wind turbines".

Also available via: European Organization for Nuclear Research

View free PDFSource page
openalexZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)2026-08-09

Smart Digital Libraries: Leveraging AI for Intelligent Information Services

Chandregowda S.

Digital libraries have evolved from static repositories of digitized resources into dynamic knowledge ecosystems that support learning, research, and innovation. Recent advances in artificial intelligence (AI) are accelerating this transformation by enabling intelligent informati…

Also available via: European Organization for Nuclear Research

View free PDFSource page
openalexZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)2026-08-11

Low Dose and High Contrast Biomedical Imaging Using SelfSupervised Deep Learning

Xiao Fan Ding, Xiaoman Duan, Ning Zhu

Self-supervised deep learning has emerged as a powerful method for image enhancement when a priori ground-truth references are not available. Stemming from Noise2Noise , it was shown that a convolutional neural network (CNN) can be trained from a noisy input and target pair of th…

Also available via: European Organization for Nuclear Research

View free PDFSource page