Communication and Information Technologies through the Lens of Innovation

Inhaltsverzeichnis

1. Frontmatter

2. Digital Services and Information

   1. Frontmatter

   2. The Organizational Change Conduct: A Lever for the Moroccan Public Digital Transformation

      Mohamed Barodi, Mohammed Ait Soudane, Siham Lalaoui

      Das Kapitel beginnt mit einer eingehenden Diagnose der Digitalisierung in Marokko, die die Bemühungen des Landes vom Start des Nationalen E-Government-Plans im Jahr 2002 bis zur Entwicklung fortschrittlicher digitaler Plattformen und Technologien verfolgt. Sie hebt die Vorteile der Digitalisierung hervor, wie verbesserte Leistungserbringung und erhöhte Transparenz, während sie zugleich die erheblichen Herausforderungen anerkennt, die den Prozess behindern. Der Text untersucht verschiedene Hindernisse für den digitalen Wandel, darunter Unterstützung durch Führungskräfte, Qualifikationslücken und organisatorische Komplexität, und liefert ein differenziertes Verständnis der Hindernisse, vor denen die marokkanische öffentliche Verwaltung steht. Das Kapitel geht dann auf verschiedene Ansätze für organisatorische Veränderungen ein und betont die Notwendigkeit strategischer, struktureller, kultureller und technologischer Veränderungen, um den digitalen Wandel voranzutreiben. Darin wird die Rolle des Change Managements bei der Sicherung des Erfolgs digitaler Transformationsinitiativen diskutiert und die Bedeutung von Kommunikation, Führung und Ausbildung hervorgehoben. Das Kapitel schließt mit einem Rahmenwerk für eine empirische Studie, die darauf abzielt, die Rolle des Veränderungsmanagements bei der Beschleunigung des Digitalisierungsprozesses in Marokko zu bewerten, und eine Roadmap für zukünftige Forschung und Politikentwicklung bietet.

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   3. Impact of the Quality of Digital Services on Student Satisfaction in Higher Education Institutions in Morocco

      Yousra Belmokhtar, Benrezzouq Rhizlane, Chraibi Abdeslam

      Die Integration von Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) in die Hochschulbildung hat das Lernen und die Bereitstellung von Dienstleistungen revolutioniert, aber die bloße Verfügbarkeit von Technologie reicht für eine qualitativ hochwertige Ausbildung nicht aus. Dieses Kapitel untersucht die entscheidende Rolle digitaler Servicequalität - einschließlich Benutzerfreundlichkeit, Ressourcenverfügbarkeit, technischer Unterstützung und Zugänglichkeit - bei der Gestaltung der Zufriedenheit und des Erfolgs von Studenten. Durch eine quantitative Studie, an der Studenten verschiedener Hochschulen in Nordmarokko beteiligt waren, enthüllt die Studie wichtige Erkenntnisse darüber, wie die Qualität digitaler Dienstleistungen die Wahrnehmung der Studenten und die allgemeine Zufriedenheit beeinflusst. Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung benutzerfreundlicher Online-Plattformen, relevanter Bildungsressourcen und reaktionsschneller technischer Unterstützung, um die hohen Erwartungen der digital geborenen Studenten zu erfüllen. Das Kapitel diskutiert auch die Implikationen dieser Ergebnisse und bietet praktische Empfehlungen für politische Entscheidungsträger, Schulleitungen und Lehrer, um digitale Dienstleistungen und damit die Zufriedenheit der Studenten in der sich entwickelnden Hochschullandschaft Marokkos zu verbessern. Durch die Untersuchung der Beziehungen zwischen der Qualität digitaler Dienstleistungen und der Zufriedenheit der Studenten liefert diese Studie eine Roadmap zur Verbesserung der Bildungsergebnisse und des Ansehens der Institutionen im digitalen Zeitalter.

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   4. The Path to an Open Digital Platform for Legal Information Case of Kingdom of Morocco

      Anass Smaili

      Das Kapitel beginnt mit der Betonung der Bedeutung des Zugangs zu rechtlichen Informationen für verschiedene Interessengruppen, von Bürgern bis hin zu Investoren. Anschließend wird der rechtliche Hintergrund Marokkos eingehend beleuchtet, wobei die beiden Hauptausgaben des Amtsblatts hervorgehoben werden: die allgemeine Ausgabe auf Arabisch und die offizielle Übersetzungsausgabe auf Französisch. Das Kapitel vertieft die Art der Rechtstexte und die Struktur des Amtsblatts und bereitet den Weg für den Digitalisierungsprozess. Sie untersucht die vorhandenen digitalisierten Dokumente und stellt dabei die Qualitätsunterschiede und die Herausforderungen fest, die unterschiedliche Bearbeitungstechniken im Laufe der Jahre mit sich bringen. Der Kern des Kapitels skizziert eine detaillierte Roadmap für die Schaffung einer offenen digitalen Plattform, die sich auf Datenkonstruktion, Eingabe, Validierung und zukünftige Produktionen konzentriert. Er diskutiert die Notwendigkeit der manuellen Dateneingabe, um eine 100% ige Genauigkeit zu gewährleisten, die Entwicklung einer Eingabeschnittstelle und die Rollen, die beim Dateneingabeprozess eine Rolle spielen. Das Kapitel berührt auch die Zukunft des Amtsblatts und sieht ein System vor, das sowohl bestehende als auch zukünftige Rechtstexte verwalten kann. Abschließend wird die Bedeutung dieses digitalen Wandels für die marokkanische Rechtslandschaft hervorgehoben und die Voraussetzungen für zukünftige Veröffentlichungen über den Fortschritt und die Verbesserungen des digitalen Portals geschaffen.

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   5. Smart Education and Intelligent Learning Systems

      Asmae Zizoune, Mohamed Dakki, Aicha Zizoune, Salah Eddine El Hajhouj, Karima Salaheddine, Soumia Ziti

      Die Bildungslandschaft befindet sich aufgrund der Verschmelzung fortschrittlicher Technologien und innovativer pädagogischer Ansätze in einem tiefgreifenden Wandel. Intelligente Bildung durch Nutzung von KI, IoT und Datenanalyse zielt darauf ab, dynamische und personalisierte Lernumgebungen zu schaffen, die den individuellen Lernbedürfnissen der Lernenden gerecht werden. Intelligente Lernsysteme, die von KI und maschinellem Lernen angetrieben werden, analysieren die Daten der Schüler, um maßgeschneiderte Inhalte, sofortiges Feedback und personalisierte Empfehlungen bereitzustellen, was die pädagogischen Praktiken verbessert. Die rasche Integration dieser Technologien stellt jedoch Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz, digitale Kompetenz und gleichberechtigten Zugang dar. Dieses Kapitel untersucht diese Probleme und bietet Lösungen, um sicherzustellen, dass die Vorteile intelligenter Bildung allen Lernenden zugänglich sind. Sie befasst sich auch mit der Entwicklung von Bildungsanwendungen, die Lernerfahrungen verbessern, von adaptiven Lernanwendungen bis hin zu interaktiven Simulationen und virtuellen Labors. Die Methodik zur Erstellung derartiger Anwendungen wird detailliert diskutiert, wobei die Bedeutung personalisierter Lernpfade, kontinuierlichen Feedbacks und datengesteuerter Erkenntnisse hervorgehoben wird. Das Kapitel schließt mit der Betonung des Potenzials maßgeschneiderter Lernanwendungen zur Verbesserung der Inklusivität, des Engagements und der Effektivität im Bildungsbereich, während gleichzeitig die Notwendigkeit kontinuierlicher Verbesserungen und der Einbeziehung der Nutzer angesprochen wird.

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   6. Leveraging E-Services and E-Administration for Enhanced Importation and Foreign Investments in Morocco

      Hanan Ayoubi, Moad El Kharrim

      Die digitale Revolution hat Governance und Verwaltung grundlegend verändert und zu E-Administration und E-Services geführt, die Effizienz, Transparenz und Zugänglichkeit verbessern. Diese Innovationen sind von entscheidender Bedeutung, um ausländische Investitionen anzulocken, indem Verwaltungsverfahren vereinfacht und auf papierlose Abläufe umgestellt wird. Marokkos Nationaler Plan für die Verwaltungsreform 2018-2021 ist eine zentrale Strategie, die darauf abzielt, Verwaltungsprozesse zu modernisieren und das Vertrauen zwischen Bürgern und Verwaltung zu fördern. Das Kapitel geht den Herausforderungen und Chancen nach, die diese digitalen Fortschritte mit sich bringen, einschließlich der Notwendigkeit eines organisatorischen Wandels, der Weiterqualifizierung von Arbeitskräften und der Überwindung des Widerstands von Stakeholdern. Schlüsselinitiativen wie PortNet, BADR, Diw @ nati und ADII werden auf ihre Rolle bei der Straffung der Geschäftstätigkeit und der Verbesserung der Transparenz untersucht, was Marokko zu einem attraktiven Ziel für ausländische Investitionen macht. Das Kapitel untersucht auch die Theorie der Unified Services, die die aktive Rolle der Kunden im Produktionsprozess von Dienstleistungen und ihre Auswirkungen auf die öffentliche Verwaltung betont. Trotz der Vorteile stellt die Implementierung digitaler Lösungen technische Herausforderungen dar und erfordert umfassende Schulungsprogramme zur Stärkung der Nutzer. Das Kapitel schließt mit der Forderung nach kontinuierlicher Verbesserung und weiterer Forschung, um Marokkos Position als wichtigstes Zielland für ausländische Investitionen im digitalen Zeitalter zu festigen.

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3. Improving and Implementing Technologies

   1. Frontmatter

   2. A Q-Learning Approach for Workflow Scheduling in Edge Computing Systems

      Elarbi Badidi

      Das Kapitel befasst sich mit der Integration von Edge Computing mit Cloud-Ressourcen, um den Herausforderungen durch große Datenmengen und komplexe Verarbeitungsanforderungen in modernen Anwendungen zu begegnen. Es unterstreicht die Bedeutung einer effizienten Aufgabenplanung in Umgebungen, die aus mehreren Kantenknoten und einem zentralen Cloud-Server bestehen, wobei der Schwerpunkt auf der Optimierung der Ressourcennutzung, der Minimierung der Ausführungszeit und der Gewährleistung einer pünktlichen Fertigstellung des Workflows liegt. Die Studie nutzt den Montage-Workflow als repräsentativen Fall, um die Effizienz der Q-Learning-Methode für die Aufgabenplatzierung anhand verfügbarer Randressourcen zu bewerten. Q-Learning, eine beliebte Lernmethode zur Verstärkung, weist Aufgaben dynamisch zu, basierend auf der Verfügbarkeit von Ressourcen und dem Systemzustand, formuliert als Markov-Entscheidungsprozess (MDP). Das Kapitel stellt ein Simulationsrahmenwerk vor, das ein Edge-Computing-System mit Edge Nodes und einem Cloud-Server modelliert, das den Montage-Workflow implementiert. Es bewertet die Leistung des Q-Learning-Algorithmus im Vergleich zu herkömmlichen Planungsansätzen wie MinMin und MaxMin und betont seine potenziellen Vorteile in latenzsensitiven Edge-Computing-Anwendungen. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass der Q-Learning-Algorithmus in der Lage ist, Zeit und Ressourcennutzung der Aufgabenerledigung zu verbessern, was ihn zu einer wertvollen Lösung für die Planung von Arbeitsabläufen im Edge Computing macht.

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   3. Factors Influencing Strategic Alignment: A Moroccan Case Study

      L. S. Assoumou-Mve Ngonga, Rhizlane Benrrezzouq, Abdeslam Chraibi

      Dieses Kapitel untersucht die sich entwickelnde Landschaft der strategischen Ausrichtung, insbesondere im Kontext des digitalen Wandels in Marokko. Es beginnt mit der Skizzierung der Methodik einer systematisierten narrativen Rezension, die die Strenge systematischer Rezensionen mit der Flexibilität narrativer Rezensionen verbindet. Das Kapitel identifiziert vier Schlüsselfaktoren, die die strategische Ausrichtung beeinflussen: strategische und strukturelle Dimensionen (formale Ausrichtung) sowie soziale und kulturelle Dimensionen (informelle Ausrichtung). Er geht auf den aktuellen Stand der Forschung in Marokko ein und hebt die Fortschritte hervor, die in Sektoren wie der öffentlichen Verwaltung und dem Versicherungswesen erzielt wurden, während er auf die erhebliche Lücke im Sekundärsektor hinweist. Das Kapitel unterstreicht auch die Bedeutung der informellen Ausrichtung, die in der bestehenden Literatur weitgehend übersehen wurde. Durch die Behebung dieser Lücken und die Bereitstellung eines umfassenden Berichts bietet dieses Kapitel wertvolle Erkenntnisse für zukünftige Forschung und praktische Anleitungen für Fachleute, die die Komplexität der strategischen Ausrichtung in einer sich rasch entwickelnden technologischen Landschaft bewältigen.

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   4. I-HHCA : An Improved Hybrid Hierarchical Clustering Approach for Wireless Sensor Networks

      El Idrissi Nezha, Najid Abdellah, Iyad Lahsen-Cherif

      Drahtlose Sensornetzwerke (WSNs) stehen aufgrund der begrenzten Energieressourcen ihrer Sensorknoten vor erheblichen Herausforderungen, was effizientes Energiemanagement für die Maximierung der Netzwerklebensdauer unverzichtbar macht. Dieses Kapitel befasst sich mit der Entwicklung der Clusterbildung algorithmenbasierter Routing-Protokolle und beleuchtet die Stärken und Schwächen prominenter Protokolle wie LEACH, LEACH-C und LEACH-ERE. Es führt ein neuartiges Routing-Protokoll, I-HHCA, ein, das auf dem hybriden hierarchischen Clusteransatz (HHCA) aufbaut, indem zentralisierte und verteilte Algorithmen zur Auswahl von Gateways und Clusterköpfen integriert werden. Der vorgeschlagene Ansatz zielt darauf ab, Kommunikationsdistanzen und Energieverbrauch zu minimieren und damit die Lebensdauer des Netzwerks zu verlängern. Anhand umfangreicher Simulationen zeigt das Kapitel, dass I-HHCA bestehende Protokolle hinsichtlich Lebensdauer, Energieeffizienz und Stabilität übertrifft. Die detaillierte Leistungsbewertung bietet Einblicke in die Vorteile von I-HHCA und ist daher eine überzeugende Lektüre für alle, die sich für die Weiterentwicklung drahtloser Sensornetzwerke interessieren.

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   5. Fast Drone Obstacle Detection Approach Based on MobileNet Classification CNN Architectures

      Ali El Habchi, Wassim Khiati, Ilham Zerrouk, Mohammed Aissi, Jamal Berrich, Toumi Bouchentouf

      Das Kapitel geht der entscheidenden Herausforderung der Echtzeit-Hinderniserkennung für die autonome Drohnennavigation nach und konzentriert sich auf die Grenzen aktueller Deep-Learning-Ansätze. Es stellt eine innovative Methode vor, die unbeaufsichtigte Lerntechniken zur Erkennung anfänglicher Hindernisse nutzt, gefolgt von einer Validierung mittels schneller und effizienter MobileNet-Klassifikationsarchitekturen. Das Kapitel bietet einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand der Wahrnehmungsbasierten Erkennung von Drohnen-Hindernissen und vergleicht verschiedene Techniken und ihre Einschränkungen. Ein detaillierter Vergleich der MobileNet-Architekturen wird präsentiert, der ihre Genauigkeit, Leistung und Eignung für Echtzeitanwendungen auf eingebetteten Geräten hervorhebt. Das Kapitel behandelt auch die Zusammenstellung eines Klassifikationsdatensatzes, der auf die Erkennung von Hindernissen aus der Luft und am Boden zugeschnitten ist, sowie die Ergebnisse von Schulungen und Tests der MobileNet-Modelle auf diesem Datensatz. Darüber hinaus untersucht das Kapitel die Leistung der trainierten Modelle in realen Embedded-Umgebungen wie dem Raspberry Pi und Jetson Nano und vergleicht ihre Geschwindigkeit und Genauigkeit mit anderen Erkennungsmodellen. Die Ergebnisse zeigen das Potenzial des vorgeschlagenen Ansatzes zur Verbesserung der Wahrnehmung und Sicherheit von Drohnen in Echtzeit-Anwendungen und ebnen den Weg für zukünftige Fortschritte in der autonomen Drohnennavigation.

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   6. Reconfigurable Microstrip Patch Antenna for Wi-Fi and 5G

      Nouhayla El Anzoul, Younes Karfa Bekali, Khalid Minaoui

      Die Entwicklung der drahtlosen Kommunikation hat mit dem Aufkommen von Patchantennen, die zu einem integralen Bestandteil der Mobilfunkstandards von 1G bis hin zum aktuellen 5G-Ausbau geworden sind, einen bedeutenden Wandel erlebt. In diesem Kapitel wird eine neuartige, rekonfigurierbare Microstrip-Patchantenne vorgestellt, die für den Betrieb in den 2,4 GHz Wi-Fi-Bändern und den 3,5 GHz 5G-Bändern konzipiert wurde. Die Rekonfigurierbarkeit der Antenne wird durch die Integration zweier PIN-Dioden erreicht, die als Schalter zur dynamischen Anpassung der Frequenzbänder fungieren, wodurch die Antenne hochflexibel und anpassungsfähig an unterschiedliche Kommunikationsbedürfnisse ist. Umfassende Simulationen mit der CST Studio Suite und der Ansys HFSS Software wurden durchgeführt, um die Leistung der Antenne zu bewerten. Dabei wurden wichtige Parameter wie der S11-Reflexionskoeffizient, das Voltage Standing Wave Ratio (VSWR), die Verstärkung, die Stromverteilung sowie 2D- und 3D-Strahlungsdiagramme ermittelt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Antenne sowohl WLAN- als auch 5G-Bänder mit einem kompakten und effizienten Design abdecken kann, was sie zu einer vielversprechenden Lösung für moderne drahtlose Kommunikationssysteme macht. Das Kapitel enthält auch eine vergleichende Analyse mit jüngeren Arbeiten, in der die Vorteile der vorgeschlagenen Antenne in Bezug auf Größe, Leistung und Rekonfigurierbarkeit hervorgehoben werden.

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   7. Optimal Downlink MU-MIMO VLC System Based on NOMA-OTFSM Approach

      Mohamed El Jbari, Mohamed Moussaoui

      Das Kapitel untersucht die Verschmelzung von Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) und Orthogonal Time Frequency Space Modulation (OTFSM), um Downlink Multi-User Multiple-Input Multiple-Output (MU-MIMO) Visible Light Communication (VLC) Systeme zu optimieren. Es beginnt damit, das wachsende Interesse an VLC wegen seiner ökologischen Vorteile und hohen Datenübertragungsraten hervorzuheben, insbesondere in Innenräumen, der Fahrzeugkommunikation und dem Internet der Dinge (IoT). Der Text geht auf die Herausforderungen ein, die von VLC-Kanalmodellen ausgehen, die Nichtlinearitäten einführen, die das Empfängerdesign erschweren. Traditionelle Modulationsprogramme wie Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) stoßen in VLC-Systemen aufgrund räumlicher Diversitätsbeschränkungen an Grenzen. Das Kapitel stellt OTFSM als überlegene Modulationstechnologie vor, insbesondere bei hoher Mobilität und statischen Kanalbedingungen, und untersucht seine Integration mit NOMA, um die spektrale Effizienz zu steigern und das Spitzen- / Durchschnittsleistungsverhältnis (PAPR) zu verringern. Die Forschung konzentriert sich auf MU-MIMO-VLC-Systeme im Innenbereich mit geringer Nutzermobilität, wobei ein detailliertes Systemmodell und eine theoretische Leistungsanalyse präsentiert werden. Simulationsergebnisse zeigen die überlegene Leistung des NOMA-OTFSM-Ansatzes im Vergleich zu NOMA-OFDM und zeigen Verbesserungen in den Bereichen Bit Error Rate (BER), Spectral Efficiency (SE) und PAPR. Das Kapitel schließt mit der Betonung des Potenzials von NOMA-OTFSM bei der Weiterentwicklung von VLC-Systemen für zukünftige 6G-Netzwerke und der Förderung weiterer Forschung in diesem vielversprechenden Bereich.

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   8. Software Architecture’s Evolution and DevOps: An Overview

      Ahmed Marouane EL Bekri, Maryam Radgui

      Dieses Kapitel befasst sich mit der transformativen Reise von Softwarearchitekturen, von monolithischen Strukturen zum modernen Paradigma der Mikroservices und der zentralen Rolle von DevOps bei der Verbesserung der Softwareentwicklung und -bereitstellung. Es beginnt mit der Untersuchung der Notwendigkeit für Softwareunternehmen, leistungsstarke und wettbewerbsfähige Anwendungen in kurzen Release-Zyklen zu entwickeln, was zur Entstehung agiler Methoden und in der Folge zu DevOps führte. Die Entwicklung von Webdiensten und Standards hat bedeutende Fortschritte bei der Softwareintegration bewirkt, wobei die Service-Oriented Architecture (SOA) locker verbundene, standardbasierte Rechnersysteme ermöglicht. Allerdings adressiert der Aufstieg der Mikroservice-Architektur die Beschränkungen von SOA und bietet kleinere, autonome Dienste, die unabhängige Entwicklung, Tests, Bereitstellung und Skalierung fördern. Das Kapitel bietet einen detaillierten Vergleich verschiedener Softwarearchitekturen, hebt deren Vor- und Nachteile hervor und diskutiert die komplementäre Natur von Microservices und DevOps bei der Beschleunigung der Softwarebereitstellung. Außerdem werden die mit DevOps verbundenen Beschränkungen und Werkzeuge untersucht, wobei die Bedeutung von Zusammenarbeit, Automatisierung, Messung und Überwachung betont wird. Das Kapitel schließt mit einer Reflexion über die Dynamik von Softwarearchitekturen und die vielversprechenden Synergieeffekte zwischen DevOps und Mikroservices bei der Bewältigung zeitgenössischer Herausforderungen in der Softwareentwicklung.

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   9. StyleGan for Deepfake Generation: A Comparative Study

      Anass Ait Sghir, Shaymae El Amraoui, Issam Elafi, Nabila Zrira, Ibtissam Benmiloud

      Dieses Kapitel untersucht das sich rasch entwickelnde Gebiet der Deep Fake Generation und konzentriert sich dabei auf den Einsatz von StyleGAN und anderen fortschrittlichen Techniken der Gesichtsmanipulation. Zunächst werden die vier Hauptkategorien von Gesichtsmodifikationen skizziert: Gesichtsausdruck-Tausch, Attributmanipulation, Identitäts-Tausch und die gesamte Gesichtssynthese. Das Kapitel geht dann auf die Architektur und Entwicklung von StyleGAN ein, vergleicht StyleGAN1, StyleGAN2 und StyleGAN3 und bewertet ihre Leistung im Flickr Faces HQ-Datensatz. Die vergleichende Analyse umfasst eine detaillierte Untersuchung der Fréchet Inception Distance (FID) -Messgröße, die die Qualität und Realitätsnähe der erzeugten Bilder bewertet. In diesem Kapitel werden auch die ethischen Implikationen der Deep Fake-Technologie diskutiert und die potenziellen Bedrohungen für Demokratie, Privatsphäre und nationale Sicherheit hervorgehoben. Indem dieses Kapitel einen umfassenden Überblick über die jüngsten Fortschritte bei der Deep Fake Generation und ihre gesellschaftlichen Auswirkungen bietet, bietet es eine überzeugende Untersuchung der Schnittmenge zwischen KI und Medienmanipulation.

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4. Technology and Language

   1. Frontmatter

   2. Unveiling the Power of Cost Sensitivity: A Comparative Study of Different Models on Imbalanced Datasets in Machine Learning

      Redouane Hakimi, Badreddine Benyacoub, Mohamed Ouzineb

      Dieses Kapitel behandelt das kritische Problem unausgewogener Datensätze im maschinellen Lernen, das zu verzerrter Modellleistung und schlechter Verallgemeinerung führen kann. Es beginnt mit der Diskussion traditioneller Methoden wie unzureichender und übermäßiger Probenahme, wobei ihre Grenzen und potenziellen Nachteile hervorgehoben werden. Der Schwerpunkt verlagert sich dann auf kostensensible Lerntechniken, die die mit Klassifizierungsfehlern verbundenen vielfältigen Kosten berücksichtigen und einen nuancierteren Ansatz im Umgang mit Klassenungleichgewichten bieten. Das Kapitel bietet eine eingehende Analyse der populären kostensensiblen Klassifikatoren und ihrer Hybridisierung mit anderen Techniken sowie ein multiobjektives Rahmenwerk, das Leistung und Funktionskosten ausbalanciert. Mithilfe einer strukturierten Methodik, die Datenvorverarbeitung, Featureselektion und Algorithmenanwendung umfasst, bewertet die Forschung die Leistung verschiedener maschineller Lernmodelle auf Grundlage eines unausgewogenen Datensatzes. Die Ergebnisse zeigen die überlegene Leistung von Modellen wie Keras-NN, LightGBM und XGBoost und unterstreichen die Bedeutung der Auswahl geeigneter Techniken zur Verbesserung der Modellgenauigkeit und Sensitivität. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über die Implikationen dieser Erkenntnisse für Anwendungen in der realen Welt, wie die Identifizierung von Ölverschmutzungen auf Satellitenbildern, die Klassifizierung von Brustkrebs und die Vorhersage von Kreditrisiken für Bankkunden. Durch die Förderung des Verständnisses und der Effektivität kostensensiblen Lernens trägt diese Forschung zur Entwicklung robuster und präziser maschineller Lernsysteme bei, die in Szenarien mit unausgewogener Datenverteilung erfolgreich sein können.

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   3. Knowledge-Based Emotional Annotation Using GATE for Colloquial Arabic Text

      Sawsan N. Cassab, Mohamad-Bassam Kurdy

      Das Kapitel befasst sich mit der Evolution der Emotionserkennung in der Computerlinguistik und unterscheidet sie von der Sentiment-Analyse durch ihre feinere Granularität und Interpretationsfähigkeit. Es untersucht verschiedene Methoden zur automatischen Erkennung von Emotionen, darunter lexikalische, lernbasierte, manuell erstellte Regeln, wissensbasierte und hybride Ansätze. Der Kern des Kapitels stellt eine neuartige wissensbasierte Methode zur Anmerkung umgangssprachlicher arabischer Texte mit der richtigen Emotionskategorie und Intensität dar, die den Kontext des Textes berücksichtigt. Diese Methode nutzt die Allgemeine Architektur für Text Engineering (GATE) und eine arabische emotionale Ontologie, um ein robustes System zur Erkennung von Emotionen zu schaffen. Das Kapitel bietet auch eine gründliche Literaturübersicht, in der die jüngsten Fortschritte und Herausforderungen auf diesem Gebiet detailliert beschrieben werden. Experimentelle Ergebnisse und Bewertungen zeigen die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Methode, heben ihre Präzision hervor und erinnern an die Erkennung von Emotionen. Die Schlussfolgerung skizziert das Potenzial zukünftiger Verbesserungen, wie etwa die Erweiterung von Gazetten und die Entwicklung emotionaler interaktiver Software für praktische Anwendungen.

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   4. Enhancing Arabic Topic Modeling Using BERTopic

      Ghizlane Bourahouat, Manar Abourezq, Najima Daoudi

      Dieses Kapitel vertieft sich in die komplexe Welt der arabischen Themenmodellierung, einem kritischen, aber noch wenig erforschten Bereich in der Verarbeitung natürlicher Sprache. Zunächst wird die grundlegende Rolle der Themenmodellierung bei der Aufdeckung latenter thematischer Strukturen innerhalb textueller Daten skizziert und ihre Bedeutung bei der Extraktion, Kategorisierung und Zusammenfassung von Informationen hervorgehoben. Das Kapitel befasst sich mit den einzigartigen Herausforderungen der arabischen Sprache, wie ihrer komplexen Morphologie und Dialektvielfalt, und untersucht, wie fortgeschrittene Sprachmodelle wie AraBERT, QARIB und ALBERT in Methoden zur Themenmodellierung integriert werden können. Es wird eine umfassende vergleichende Analyse präsentiert, die die Leistung von BERTopic im Vergleich zu traditionellen Methoden wie Latent Dirichlet Allocation (LDA), Non-negative Matrix Factorization (NMF) und Latent Semantic Analysis (LSA) bewertet. Die Studie zeigt die überlegenen Fähigkeiten von BERTopic in Kombination mit modernsten arabischen Sprachmodellen, insbesondere bei der Extraktion hochwertiger, interpretierbarer Themen aus arabischen Textkorpora. Das Kapitel unterstreicht auch die Bedeutung von Vorverarbeitungstechniken und Modellauswahl, um optimale Ergebnisse zu erzielen, und bietet wertvolle Erkenntnisse für Forscher und Spezialisten auf dem Gebiet der arabischen Textanalyse. Durch rigorose Tests und detaillierte Diskussionen bietet dieses Kapitel eine Roadmap zur Verbesserung der arabischen Themenmodellierung, die den Weg für tiefere Einblicke in riesige arabische Korpora ebnet.

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