פרויקט מספר - 2 המחלקה להנדסת תוכנה נושא הפרויקט- הגברת מודעות השימוש בתקשורת WiFi באופן בטוח סטודנטים : ספיר רביע ויקיר גזיאל מנחה: גב' אלונה קוצ'י בשנים האחרונות מעת לעת יוצאות אזהרות שונות מחוקרי אבטחת מידע וחברות אבטחה, המזהירות אותנו מגלישה ברשתות תקשורת אלחוטיות ציבוריות. רוב האזהרות מדברות על כך שעדיף להימנע מכך, ואם אין ברירה אז לוודא גלישה באתרים מאובטחים בתצורת,https כך ניתן לטענת החוקרים להימנע מתקיפות זדוניות של האקרים הנמצאים באותה רשת. גלישה בטוחה ומתן תשומת לב יוכל למנוע שימוש זדוני בפרטינו האישיים כגון: גניבת מספר כרטיסי אשראי, סיסמאות ועוד. אם נודה באמת, כמעט ובלתי ניתן להימנע היום משימוש ברשתות ציבוריות בעבודה, בספריה, בבית הקפה, בשדה התעופה או בפגישת עסקים במקום ציבורי. נתבסס על כך שהקשבנו לכל יועצי אבטחת המידע ואכן התחברנו לרשת ציבורית בבית קפה שמוגנת בסיסמא ואף ביצענו גלישה בטוחה, האם אנו חשופים? לאחר מחקר מעמיק שביצענו בתחום גילינו סכנה נוספת המסכנת את המידע האישי שלנו. רוב המשתמשים אשר מתחברים לרשתות ציבוריות לא מבצעים פעולה פשוטה של לחיצה על כפתור "שכח רשת" ויוצאים מנקודת הנחה שברגע שהם כבר לא נמצאים במרחב בו הם התחברו אז הרשת הזאת כבר לא רלוונטית, נקודה זו היא נקודה קריטית מכיוון שהמחשב/טלפון סלולארי שלהם תמיד יחפש את אותה רשת אלחוטית. האקרים מנצלים חולשה זו על ידי יצירת "מלכודות דבש" כלומר יצירת נקודות גישה מזויפות המדמות רשתות ציבוריות נפוצות. המכשיר של המשתמש שסורק כל הזמן אחר רשתות אלחוטיות בצורה אוטומטית, מזהה את הרשת המוכרת ומתחבר אליה ללא ידיעת המשתמש, שאף לעיתים בטוח שהוא גולש ברשת פרטית או סלולארית בידיעה שהוא כלל לא מחובר לרשת ציבורית, הוא אינו שם דגש על גלישה בטוחה והאקרים מנצלים זאת לגניבת מידע רב מהמשתמש. בפרויקט שלנו אנו רוצים לייצר מודעות משתמשים לסכנה זו ולכן משתמשים באותן מתודות בהם משתמשים ההאקרים. השתמשנו ברחפן על מנת שנוכל לנייד את נקודת הגישה המדומה לכל מקום. על גבי הרחפן התקנו raspberry pie אשר תוכנת לשמש כנקודת גישה לכאורה זדונית אשר תלכוד משתמשים תמימים, כאשר המשתמשים יילכדו ברשת המדומה שיצרנו, בעת גלישה באינטרנט הם יקבלו אתר מותאם בו הם יגלו כי יכלו ליפול לתוך מלכודת זדונית לגניבת מידע אישי. באתר המותאם יקבלו אזהרות ודרכי התמודדות על מנת להגביר את המודעות של המשתמשים לסכנה. מילות מפתח: רשתות תקשורת ציבוריות, אבטחת מידע, "מלכודת דבש", נקודת גישה, גניבת מידע
פרויקט מספר - 3 המחלקה להנדסת תוכנה Digi-vote ראובן בנטולילה פיני גבריאל מנחה: אלונה קוצ י כיום הבחירות בישראל מתבצעות באופן מיושן ולא יעיל בו המצביע מחויב להגיע אל הקלפי על מנת להצביע, הבחירות נספרות ידני וחשופות להונאה ומרמה. לשם כך עולה צורך לפתח מערכת בחירות אלקטרונית אשר מאפשרת למצביע להשתתף בבחירות מאובטחות בסטנדרטים ההכי גבוהים באבטחת מידע, ולעשות זאת מכל מקום שיבחר. כמו כן, המערכת מאפשרת למצביע לוודא שקולו התקבל ונספר מבלי לשמור שום מידע על זהותו של המצביע. פיתחנו מערכת אשר עומדת בסטנדרטים הגבוהים של, IEEE הכוללת בין היתר,blind signature, zero-knowledge proof וsha-512. המערכת פותחה בC #, ו.Entity Framework 6, MVC 5 blind מילות מפתח: אלגוריתם, פיתוח, שרת, לקוח, מסדר נתונים, בחירות אלקטרוניות, C#,MVC, zero-knowledge proof,signature
המחלקה להנדסת תוכנה נושא הפרויקט- זיהוי קולי כאפליקציית צד שלישי סטודנטים אלונה קורז'נייב, אור כהן מנחה אלונה קוציי פרויקט מספר - 4 בחברה של ימינו, נדרשות מערכות זיהוי אישית מדויקות ביותר. סיסמאות או מספרי PIN יכולים להישכח וניתנות לזיוף וכבר לא יכולים להציע רמה גבוהה של אבטחה. השימוש בתכונות ביולוגיות וביומטריה נהיה מקובל באופן נרחב כרמה הבאה של מערכות האבטחה. זיהוי ואימות הדובר היא שיטה לזיהוי אנשים לפי הקול שלהם. מאפיינים ספציפיים של הדובר קיימים באותות דיבור לאור העובדה שלדוברים שונים קיימות תהודות שונות של דרכי הקול. התכונות הללו מחולצות מקול הדובר ומשתמשים בהן לזיהוי דובר ספציפי. מערכת זיהוי הדובר שלנו כוללת שני שלבים: רישום ואימות. במהלך שלב הרישום, דגימות הקול של הדובר מוקלטות, מקדמי ה- MFCC מחולצים והם מנותחים באופן סטטיסטי ע"י מודל ה- GMM כדי לבנות את טביעת הקול. במהלך שלב האימות, דגימת הדיבור מושווית מול מספר טביעות קול כדי לקבוע מהי ההתאמה הטובה ביותר. אנחנו פיתחנו אפליקציית web לצד שלישי ב- framework Django )צד השרת פותח באמצעות Python וצד הלקוח פותח באמצעות JavaScript,HTML ו- jquery (. אפליקציית ה- web שלנו היא מערכת להרשמה וכניסה לאתר, המשתמשת בזיהוי קולי במקום בסיסמאות. כדי לחזק את אבטחת המערכת, אנו משתמשים במערכת לזיהוי דובר התלויה בטקסט כל משתמש בוחר את משפט האבטחה שלו לצורך ההתחברות לאתר. האתגרים שעמם התמודדנו במהלך פיתוח המערכת הינם: היינו צריכים להבין מהו MFCC כדי לחלץ את תכונות הקול, שקשור לתחום עיבוד האותות. היינו צריכים ללמוד את מודל ה- GMM כדי ליצור ולאמן את המודלים הקוליים שלנו על מנת לבצע את זיהוי הדובר. היו קשיים בביצוע לוגיקת צד השרת וצד הלקוח מכיוון שלא התמודדנו עם זה בעבר. מילות מפתח: תכונות ביולוגיות, ביומטריה, זיהוי דובר, דרכי הקול, זיהוי קולי, דגימות קול, MFCC Mel Frequency Cepstral Coefficients, GMM Gaussian Mixture,HTML,Python לקוח-שרת,,Django,Web טביעת קול, אפליקציית,Model jquery,javascript
המחלקה להנדסת תוכנה נושא הפרויקט- רשת חברתית במוסד אקדמי טיוליאנדין מקסים מנחה הדסה דלטרוף פרויקט מספר - 5 רשתות חברתיות הפכו לאחד מכלי התקשורת הפופולריים ביותר שהתפתחו במהלך העשור האחרון, מה שהופך אותן למשאב חדש ורב עוצמה לשיתוף מידע וידע בחברה. ככלי תקשורת,האפקטיביות שלהן כבר מתבטאת במיליוני המשתמשים המתקשרים על בסיס יומי. לכן עולה על הדעת כי עובדי הוראה צריכים להיות מסוגלים ליצור סביבה ללמידה פורמלית ובלתי פורמלית ולראות את טכנולוגיות האינטרנט כדרך לשיתוף ידע ולשיתוף פעולה עם אחרים בסביבת למידה גלובלית מבוזרת. האינטראקציה בין הסטודנטים מהווה עניין העיקרי בסביבות למידה קונסטרוקטיביסטיות, בה הסטודנט מגלה את ידע ובונה אותו, להבדיל מרכישתו. טכנולוגיות מדיה חברתית מאפשרות אופני תקשורת ושיתופי פעולה שהם הרבה יותר נפוצים, נוחים, חופשיים ושקופים. אחד השימושים הנפוצים של רשתות חברתית למעסיקים הוא לעזור להם לקיים אינטראקציה עם העובדים הקיימים והפוטנציאליים. הם מציעים אמצעי תקשורת נרחבת ורשתות אישיות המאפשרות חיפוש עבודה עם הזדמנויות מוגברות. יתר על כן, הן כלי שימושי עבור אנשי מקצוע בתחום משאבי אנוש כדי לפרסם משרות פתוחות ולחפש מידע על מחפשי עבודה בצורה יעילה וחסכונית. הרעיון שעלה לי הוא שילוב של רשת חברתית מקוונת עם מערכת ניהול מוסד האקדמי ומערכת לפרסום וחיפוש משרות עבודה.רשת משולבת זו יכולה בעיניי לתרום רבות לסטודנטים בתחומים שונים כגון : היכרות מהירה עם סטודנטים אחרים, שיתוף ידע מהיר, חיפוש משרות עבודה מהיר, להיות מודע לאירועים שונים במוסד האקדמי. כמו כן, הרשת יכולה להיות גם יעילה עבור מעסיקים בגיוס משאבים מאחר ותהיה אפשרות לפרסם משרות עבודה וגם לראות את הישגים של מועמדים פוטנציאליים, כלומר יוכל המעסיק לקבל הרשאה מוגבלת לציונים של סטודנט לתקופה מסוימת, כמובן בהסכמתו של סטודנט. האתגרים שעמדו לפניי במהלך פיתוח פרויקט : 1. תכנון של בסיס הנתונים שיחזיק את כל המידע הנדרש לפעולה התקינה של הפלטפורמה, תוך הקפדה על יעילותו ודרישות של התאמה פונקציונלית של תהליכים שמייצרים ומשנים את המידע בתוכו, כולל דגש לגישה למידע והצגתו למשתמש, 2. העברה של פלטפורמה משרת מקומי ל' HOST, על מנת לתת גישה לפלטפורמה מכל מחשב שממחובר לאינטרנט. מילות מפתח: פיתוח, שרת,,Linux משתמש, בסיס נתונים, אינטרנט,,IP, HOSTING אלגוריתם, רשת חברתית, ניהול ידע, פלטפורמה, שיתוף מידע,.PuTTY, SSH
6 המחלקה להנדסת תוכנה פרויקט מספר - נושא הפרויקט- קשרים ברשת חברתית סטודנטים אור בן חמו, מעוז בן יהודה מנחים תמר שרוט, הדסה דלטרוף בעידן המודרני רשתות חברתיות הן אחד מהכלים המרכזיים בתקשורת ויצירת קשרים בין אנשים, בין אם הם מכירים במציאות ובין אם לא. רק בפייסבוק משתמשים בכל יום כ 800 מליון משתמשים. במסגרת הפרוייקט ניסינו למצוא אלגוריתם המקשר בין אנשים ברשת הטוויטר לפי פרמטרים מוגדרים מראש, כגון גיל מיקום מין וטוויטים. האלגוריתם עובד בצורה הבאה: ראשית יש לבחור אנשי מפתח שיהוו את ראשית הDB, חשוב שאנשים אלו יהיו מרכזיים )כגון קבוצות כדורגל, אומנים, אנשי ציבור וכו'(, בהמשך האלגוריתם ייצור את הרשת החברתית ניתן לבחור באיזה סדר גודל תהיה הרשת כחלק מהפרמטרים המועברים לאלגוריתם. החלק השני הוא יצירת התאמות, ניתן ליצור התאמות לפי הפרמטרים שהזכרנו מראש; כחלק מהעניין ניסינו לבדוק מהי רמת התאמה נכונה עבור זוג אנשים, כלומר האם 2 אזכורים זהים בטוויטים מספיקים עבור התאמה או שחייב לפחות 5 כדי שהקשר יהיה נכון. התוכנות/הסביבות שבהן השתמשנו לפיתוח הכלי הן: MySQL, python, Microsoft BI בראיה כוללת יותר, לכלי יישומים רבים, לדוגמא ניתן להשתמש בו כדי למצוא אנשים משותפים בין אנשי עסקים על מנת ליצור הזדמנויות עסקיות, או לחברות תוכן המעוניינות למצוא אנשים שמתעניינים בכמה תחומים מוגדרים וכך להציע לאותה רשת תוכן שיווקי ייעודי. מילות מפתח: טוויטר, רשת חברתית, התאמה, קשרים, כלי עזר
המחלקה להנדסת תוכנה נושא הפרויקט- Verifid סטודנטים יוחאי ביסמוט, חן אסולין, תומר אוליאל מנחים ד"ר מרינה קניאזנסקי, גב' אלונה קוציי פרויקט מספר SE8 אימות וזיהוי משתמשים הינם חלק בלתי נפרד מקדמה וטכנולוגיה. השירותים המוצעים כיום כוללים מנגנוני אבטחה מיושנים שאינם חד חד ערכיים וניתנים לזיוף והונאה. קדמת הטכנולוגיה מחייבת יצירה של כלים חזקים המספקים שירותי אימות וזיהוי תוך מתן רמת אבטחת גבוהה ללא התפשרות על קלות השימוש. ישנן 3 גישות המוצעות להתמודדות עם בעית זיהוי משתמש: 1( know What you מנגנוני אימות המבוססים על ידע המשתמש. כדוגמא: שם משתמש וסיסמא, קוד כניסה לרכב או לבנין וכו'. חולשת מנגנון זה הוא שחשיפת המידע מובילה תוצאות שפוגעות בזיהוי אמיתי של המשתמש. זאת מיכון שכל אדם שיחזיק בידע יוכל לגשת ולהזדהות ולקבל גישה לחשבון/שירות למרות שאינו בעל החשבון. החולשה עיקרית היא שאנשים נוטים לשכוח את כמות הסיסמאות מה שמוביל להגדרת ססמאות פשוטות וקלות לפיצוח. 2( have What you -מנגנוני אימות המבוססים על ממשק פיזי - כגון מפתחות, כרטיס מגנטי, צ'יפ, טלפון סלולרי, ועוד, חולשת מנגנון זה היא שכל דבר פיזי ניתן לשכפול או לאובדן או להעברה, ולכן אינו מזהה באופן ודאי את המשתמש. 3( are Who you מנגנון אימות המבוסס על מאפיינים פיזים המגדירים באופן חד משמעי את זהות המשתמש. כגון: טביעת אצבע, זיהוי פנים, סריקת עין, טביעת כף יד, בדיקות דם, וכו'. אנו בחרנו לפתח כלי על פי מתודולוגית Who you are מתוך הבנה שמאוץ הטכנולוגיה מחייב פיתוח של כלים חזקים ואמינים. על מנת לספק שירותים פרסונלים, כל חברה\עסק\גוף נדרש לממש מנגנון אימות משל עצמו. דבר זה הוביל לרמות אבטחה משתנות בין החברות השונות. המוצר שפיתחנו מספק שירות אימות וזיהוי גנרי, המבוסס על חתימה דיגיטלית המתקבלת מעיבוד תמונתו של הלקוח. ע"י שימוש במערכת AI מתקדמת אנו יכולים לספק שירות אמין ביותר לזיהוי פנים, יצירת חתימה דיגיטלית ושליפה של המזהה של אותו המשתמש עבור ספק תוכן מסויים)הלקוח(. ע"מ לשמור על פרטיותו של המשתמש באופן מקסימלי נדרש לאחסן את המידע באופן מאובטח ולעמוד בתקני אבטחה מחמירים ביותר )תקנים אירופיים ואמריקאים,.)gdpr שירותי verifid אינם שומרים שום מידע פרטי על המשתמש )תמונות, שם, גיל...(, ומספק אימות חד חד ערכי תוך שמירה מוחלטת על פרטיותו. צרכני השירות יקבלו שירותי הרשמה ואימות מגוף אחד ויחיד שיאפשר אחידות של מנגנוני האימות בין הפלטפורמות שונות, ללא דרישה מהמשתמש להחזיק בשום דבר פיזי או זכירת פרט מידע כלשהו על מנת לקבל את שירותיהם. ממשק המשתמש יבוסס אפליקציה)חוצה פלטפורמות- )ios,android,web שבפתיחתה תסרוק קוד QR ולאחר מכן את פניו של המשתמש, תבצע תהליך אימות מול שרתי החברה, שזו בתורה תפנה אל ספק השירות המבקש לאמת את אותו המשתמש עם הודעת האימות המתאימה. Face מילות מפתח: : זיהוי פנים, אבטחה, אימות משתמשים,,AI, micro services חתימה דיגיטלית, Recognition, IONIC,.MongoDB,Node.js Java, QRcode
המחלקה להנדסת תוכנה נושא הפרויקט- ויזואליזציה של דיבאגר סטודנטים : אור גלילי, גל זיגלר מנחים: ד"ר מרינה קניאז'נסקי, ד"ר תמר שרוט פרויקט מספר SE9 מנפה שגיאות )באנגלית:,)Debugger היא תוכנת מחשב, שלרוב משמשת מתכנתים למציאת שגיאות בתוכנות מחשב אחרות. לרוב תוכנות מחשב פועלות ולא ניתן לדעת אם הייתה שגיאה או לא אלא אם כן התוכנית החזירה פלט כלשהו למשתמש, או שהתוכנית החזירה שגיאה, ולרוב פלט זה יחזור רק בסוף ריצת התוכנית, מה שבתוכניות מורכבות עלול לקחת זמן רב. הדרך העיקרית שבה הדיבאגר מאפשר למתכנת למצוא את מקור השגיאות היא באמצעות הכוח לעצור ריצת תוכנית באמצע, ולבדוק את תמונת הזיכרון של התהליך בנקודה זו. בכל נקודת עצירה כזו, מדווחת התוכנה נתונים רבים על התוכנה הנבדקת. על כן מנפה השגיאות צריך להיות ברור ומובן למתכנת הבודק את תוכנתו עקב ריבוי הנתונים והסקת המסקנות שצריך להפיק ממנו. הדיבאגר הוויזואלי מתבסס דווקא על דיבאגר GDB מהסיבה שדיבאגר זה מציע אמצעים נרחבים למעקב ושינוי של הרצת תוכנה, מרובה פלטפורמות שרץ על מערכות דמויות יוניקס רבות ועובד עם שפות תכנות רבות. מה שמאפשר אופציות נרחבות לפיתוח התוכנה ושדרוגה. בפרויקט זה נבנה דיבאגר ויזואלי לשפת C בפלטפורמת לינוקס המתבסס על הדיבאגר הטקסטואלי. מטרת הפרויקט להנגיש למתכנת את ניפוי השגיאות באופן מסודר, אסתטי ופשוט. התוכנה מתמקדת בניפוי שגיאות ללא כלים נוספים בשונה מסביבות פיתוח משולבות, מה שמאפשר להשתמש בתוכנה באופן שאינו מעמיס על המחשב מבחינת מקום ושימוש זיכרון. התוכנה נכתבה בשפת java על מנת לאפשר את האופציה להריץ את התוכנה בפלטפורמות מגוונות. למען פיתוח יעיל ונכון של תוכנה בעלת ויזואליות מגוונת, נעשה שימוש בתבנית עיצוב המפרידה בין החלק הוויזואלי, החלק המודלי והחלק הלוגי של התוכנה אך עדיין מקיימת חיבור ביניהם. מילות מפתח:,GDB ניפוי שגיאות, C, פלטפורמות, ויזואלי.
המחלקה להנדסת תוכנה ניתוח אופן השימוש באמוג'ים בעזרת כריית מידע מ- Twitter מאת: מאור ישראל וחיים לשם מנחה: ד"ר תמר שרוט פרויקט מספר 12 כיום נעשה שימוש נרחב באימוג'ים )רגשונים( במהלך התקשרויות טקסטואלית שונות, כגון התכתבויות בהודעות, ברשתות החברתיות במייל וכיו"ב. שימוש באימוג'ים נותן אפשרות להביע תחושות בצורה ציורית, ללא תלות בשפה. כלומר, העברת תחושות ורגשות באמצעי חוצה תרבויות ומדינות וכדרך להחצין את האישיות והמצב הרגשי של המשתמש. בפרויקט זה, בנינו כלי מחקרי המשמש לחקר תדירות והרגלי השימוש באימוג'ים, בעזרת איסוף מידע משמעותי מהרשת החברתית Twitter וזאת לטובת ניתוח מעמיק ואמין על הרגלי השימוש. לשם השגת מטרות המחקר, ביצענו שימוש נרחב בכריית נתונים. כריית נתונים ברחבי האינטרנט הפכה בשנים האחרונות לכלי מחקר חשוב המאפשר ניתוח דעת הקהל, הרגלי שימוש במוצרים ובניתוח רגשות של משתמשים. אחד ממקורות המידע העיקריים הינם הרשתות החברתיות ו- Twitter בפרט, אשר מכילות מידע רחב היקפים של משתמשים מכל רחבי העולם. בפרויקט הנ"ל פיתחנו מערכת המבוססת צד שרת וצד לקוח. בצד השרת כתבנו תוכנית ב- Python שתפקידה להתממשק ל- API Twitter ולאסוף תזרים של ציוצים אשר נכתבים בזמן אמת ולשמור אותם במסד הנתונים שלנו )MongoDB( לאחר סינון הנתונים הרלוונטיים למחקר. בנוסף, כתבנו בצד השרת תוכנית הכתובה ב- Node.js אשר תפקידה לייצר ממשק REST API המציג את המידע אשר מנותח בשרת ומחצין אותו אל צד הלקוח. בצד הלקוח, בנינו ממשק Web רספונסיבי הבנוי בעזרת React.js אשר מציג בצורה נוחה את הנתונים שהתקבלו בזמן אמת. האתגרים אשר עמדו לפנינו במהלך פיתוח המערכת: 1. טיפול בשמירת מידע מסיבי.)Big-Data( 2. ביצוע ניתוח מידע אמין ומדויק, ויצירת סטטיסטיקות מתקדמות על גבי מידע משמעותי. המערכת לאורך כל הדרך פותחה בצמוד לאפיון ומעקב של חוקרות לטובת קבלת נתונים מותאמים ומדויקים. מילות מפתח: Emoji, Twitter, MongoDB, React.js, Node.js, Python, Tweepy Big-Data, RabbitMQ
המחלקה להנדסת תוכנה מערכת המלצה לסרטים שירז בר -- שני לוי מנחות: ד"ר תמר שרוט, ד"ר ליאור ארונשטם פרויקט מספר 13 כיום מערכות המלצה הן חלק בלתי נפרד מאתרים מקוונים, ומאוד שימושיות בהמלצה של פריטים או מוצרים עפ"י האינטרסים של המשתמשים. מערכות המלצה פועלות בגישה של סינון מידע, באופן כזה שהן אוספות מידע מהמשתמש או המשתמשים השונים כמו דירוגים והעדפות במטרה להציע להם הצעות חדשות שעשיות להיות רלוונטיות עבורם, לדוגמא בסרטים, ספרים, המלצות על אלמנטים חברתיים כמו משתמשים אחרים, קבוצות ועוד. את מערכת ההמלצה שלנו בנינו על בסיס נתונים קיים של דירוגי משתמשים לסרטים מתוך.MovieLens האלגוריתם הינו מבוסס גרפים ובנוי משילוב של דמיון אי סימטרי בין משתמשים ודמיון בין סרטים, ועובד באופן הבא: שלב 1- בניית גרף מכוון המתאר דמיון חד כיווני בין משתמשים. שלב 2- בניית המלצה למשתמשים המתבססת על העדפות הסרטים לפי ז'אנרים של מעגל הדמיון )השכנים של כל משתמש משלב 1( וכן על העדפות המשתמש עצמו. את בדיקת והערכת ביצועי האלגוריתם ביצענו באמצעות שיטה הנקראת Cross Validation המתבצעת באופן הבא: 1. חלוקת ה- Data ל- 10 קבוצות באופן אקראי. 2. עבור כל קבוצה: בידודה משאר הקבוצות 3. מניחים שכל הקבוצות מלבד זו שבידדנו מהוות את סך כל ה- Data. 4. מריצים את האלגוריתם על 9 הקבוצות הנ"ל ומעריכים את טיב ההמלצות באמצעות הקבוצה המבודדת. מערכת ההמלצה שלנו פועלת באמצעות הטכנולוגיות הבאות: 1. -Neo4J מנוע Graph DB פופולרי, מספק פשטות ונגישות בייצוג של מידע בצורה גרפית ובכך לסייע במציאת פתרונות לבעיות מורכבות. 2. :Py2neo ספרייה המכילה ערכת כלים המסייעת לקשר בין Neo4J ל-.Python האתגרים שעמדו בפנינו במהלך פיתוח האלגוריתם: 1. ייעול הקוד וזמן הריצה של האלגוריתם 2. הערכת הפרמטרים האופטימליים להגדרת גבולות הדמיון באמצעות ניסוי וטעיה. מילות מפתח: מערכת המלצה, אלגוריתם, גרפים, דמיון, סרטים, neo4j, neo2py
14 פרויקט מספר תוכנה המחלקה להנדסת ניתוח מידע על תמרורי תנועה באמצעות ראייה ממוחשבת דור אטיאס בנימין טלפה ד"ר אלי יצחק כאשר יכולת השיפוט של הנהג לוקה בעת תפעול הרכב, התוצאות עלולות להיות קטלניות. קשה להשלים עם העובדה שאתה או מישהו אהוב נפצע או נהרג כי נהג התעלם מתמרורי הכביש או מסימוניו. האפליקציה שפיתחנו, EyeSign מאפשרת למשתמש, באמצעות מכשיר סלולרי התומך במערכת הפעלה של,Android למקם את המכשיר על ה'דאש-בורד' בצורה שתאפשר למכשיר לקלוט באמצעות המצלמה האחורית את הנסיעה, המערכת יודעת לאתר ולסווג את התמרורים בזמן אמת ולספק לנהג הרכב התראות קוליות לגבי תמרורי הדרך.)בעיקר תמרורי הוריה ותמרורי אזהרה(. כמו כן האפליקציה פועלת במצב 'לא מכוון' )כלומר לא נעשה שימוש ברשת הנתונים(, מה שמבטיח את יעילות האפליקציה בתנאי שטח בהם אין קליטה סלולרית. את המערכת פיתחנו בעזרת API TensorFlow, בעזרתו בנינו מערכת ללימוד מכונה. אימנו את המכונה בעזרת Datasets של תמונות של תמרורים. לאחר אימון המערכת הטמענו אותה באפליקציה שבנינו בסביבת.Android מילות מפתח: Detection, Classification, Convolutional Neural network, Computer vision, A.I, Deep learning, TensorFlow, Python, Android, Dataset.
המחלקה להנדסת תוכנה מילות מפתח: נושא הפרויקט זיהוי וסיווג מסלולי המראה סטודנטים: יבגני ברודסקי, אלעד אלגלי מנחה: ד"ר אלי יצחק, QGIS, Python,Plugin עיבוד תמונה, סיווג דגמים, מסלולי המראה פרויקט מספר - 15 הצורך בסיווג מסלולי המראה מיועד להעשרת בסיס הנתונים הגאוגרפי במידע הנובע מתוך ניתוח התמונה. מידע זה יכול לסייע לרשויות תעופה ברמה מדינית ועולמית בתהליכי תכנון וניתוח על ידי הצלבת נתונים אלו עם נתונים גאוגרפיים נוספים. לצורך כך פיתחנו פלאגין בשפת Python אשר מתממשק עם תוכנת,QGIS הפלאגין לוקח כקלט את שכבת הנקודות של שדות התעופה בעולם ומסלול לתקייה בה אנו רוצים לשמור את המידע, הוא עובר על שכבת הנקודות במפה ועושה תצלום של מסלולי המראה בכל שדה תעופה בפורמט.)TIFF( לאחר מכן מנתח כל תמונה ומזהה מסלולים, מחלץ את הנתונים על כל מסלול בפרט ומאגד לנתונים על המסלולים של שדה התעופה, מבצע סיווג לפי סוג הדגם ומעדכן את בסיס הנתונים. האתגרים שעמדו לפנינו במהלך הפיתוח: 1( עיבוד התמונות באיכות גבוה שתספק נתונים מדויקים ככל האפשר על מנת שהסיווג יהיה אמין. 2( אלגוריתם שידע לזהות דגמים חדשים אשר עדיין לא נקלטו במערכת ויבנה מחלקה חדשה בשבילם. לצורך הסיווג הפלאגין משתמש בארבע דגמים בסיסיים, מסלול יחיד, מסלולים מקבילים, מצטלבים ו" V " - פתוח כדי לנתח דגמים מורכבים יותר.
המחלקה להנדסת תוכנה What2Eat יותם זייבל -- בן דן מנחה: ד"ר ליאור ארונשטם פרויקט מספר SE16 ישנו מגוון רחב של אפליקציות לחיפוש מתכונים כגון: BigOven, Yummly וכו' אשר מאפשרות למשתמשים לחפש מתכונים בתוך מאגרי מתכונים ענקיים. באפליקציות אלו ישנו מגוון מאוד גדול של אפשרויות אשר מחולק לפי קטגוריות שונות: סוג הארוחה )בוקר, צהריים, ערב וכו'( סגנון הארוחה )איטלקי, אסייתי, ישראלי וכו'(, סוג המנות )עיקרית, ראשונות, קינוחים וכו'( ועוד. אך אפליקציות אלו אינן מציעות סינון על פי העדפות אישיות של המשתמש דבר המאלץ את המשתמש להשקיע זמן במעבר על מתכונים לא רלוונטיים עבורו, כאשר החיפוש בעצמו מתסכל וגורם לאיבוד עניין והחמצת המטרה. אותו אדם זקוק לדרך קלה ופשוטה כדי לאתר את המתכון המועדף במהירות ובקלות, באמצעות מספר מועט ככל האפשר של לחיצות כפתור, וכאן נכנסת לתמונה What2Eat. ""What2Eat היא אפליקציה למציאת מתכונים המונחת ע"פ המצרכים הזמינים לנו וסוג הארוחה הרצויה. באמצעות אלגוריתם חיפוש מהיר וממשק אינטואיטיבי ניתן למצוא בקלות ובמהירות מתוך אלפי מתכונים את המתכונים המותאמים ביותר עבורנו. האפליקציה משתמשת באלגוריתם המבוסס על מדד Gini המאפשר לקבוע מהו המאפיין "החשוב" ביותר עליו יש לשאול את המשתמש ובכך מייעלת את תהליך חיפוש המתכון. הרכיב מוצג על המסך ואמצעות ממשק מהיר ונוח המשתמש מסנן את המתכונים ביעילות. צד הלקוח של What2Eat נבנה ב- React-Native, טכנולוגיה המאפשרת תאימות גם ל- IOS ול- Android. מילות מפתח: חיפוש מתכונים,,React-native אפליקציה, אנדרואיד, שרת, לקוח, עץ חיפוש, מדד גיני
פרויקט מספר - 18 המחלקה להנדסת תוכנה Coffee-Face מור גורן, אומרי אסייג מנחה: ד ר ליאור ארונשטם אקים ישראל, הינו ארגון ארצי של הורים ושל אנשים עם מוגבלות שכלית בישראל, הפועל למען אנשים עם מוגבלות שכלית ומשפחותיהם, תוך שמירה על כבוד האדם וחירותו. הארגון מפעיל בשיתוף משרד הרווחה והרשויות המקומיות, מעל ל- 130 מסגרות ברחבי הארץ המקיימות פעילויות מתאימות לאוכלוסיה. אחת הפעילויות היא הדמיית בית קפה המורכב משלוש תחנות: לקיחת הזמנה, הכנת הזמנה וקבלת הזמנה שבהן עובדים האורחים בסניף. את ההזמנה מרכיבים הודות ללוח עזר עם תמונות שהאורח בוחר. התהליך ארוך ומסורבל ודורש השגחה רבה, לכן הקמנו את האפליקציה שלנו, האפליקציה היא ל- IOS כתובה ב- Swift ל- frontend ו-- Objective ל- backend. C בתהליך לקיחת ההזמנה מספר אנשים יכולים להזמין באותו הזמן, מאחר וחלק מאלו הלוקחים חלק בפעילות הינם בעלי מוגבלות מוטורית ואינם יכולים להשתמש במכשירים אלקטרוניים פתחנו בשבילם מערכת הזמנה בעזרת ניטור עיניים, כלומר את כל תהליך ההזמנה מבחירת האוכל ועד אישור ההזמנה הם יוכלו לעשות בעזרת תנודות האישון ומצמוץ. בתהליך ההכנה ההזמנה חוזרת על עצמה בקול למקרה והוסחה דעתם. בתהליך קבלת ההזמנה חוזרים על השם של המזמין עד שהוא בא ולוקח. האתגרים שעמדו לפנינו: 1. עבודה עם ספריות חיצוניות-.OpenCV, Dlib 2. ניתוח תמונה ושינוי שלה- זיהוי תווי הפנים מיקוד על העיניים ומציאת מיקום האישון. מילות מפתח: IOS,, Swiftניטור Objective-C, Dlib, OpenCV, עיניים.