تعرضت المواقع الاثریة في الع ا رق الى النبش والتخریب،وقد أدى ذلك الى أستخ ا رج أعداداً كبیرة من النصوص المسماریة وتهریبها الى خارج الع ا رق. ومن ضمنها نصوص مدینة أ ري- ساكرك، فقد درست مجموعة من هذه النصوص والبالغ عددها ( ١١٥٩ ) نصاً التي نش رت في في هذا البحث قمنا بد ا رسة ( ٤) نصوص مصادرة لصالح المتحف .(Nisaba مجلد ( 15 الع ا رقي ذات مضامین أقتصادیة تتعلق بالحیوانات،ارخت بین السنة الثانیة والاربعین من حكم الملك شولكي وحت

   Let M is a Г-ring. In this paper the concept of orthogonal symmetric higher bi-derivations on semiprime Г-ring is presented and studied and the relations of two symmetric higher bi-derivations on Г-ring are introduced.

Urine samples had been gathered from females living in Baghdad city. The sample consisted of 30 females who suffered from U.T.I (Urinary tract infections) and 20 healthy females. The type of urine U.T.I was specified by the emergency lab in Al-Kindy hospital, and alpha tracks were determined by the nuclear track detector CR-39. The concentrations of alpha in 30 urine samples taken from females who had U.T.I ranged from 0.327ppm-1.583ppm, with an average of 0.94965 ppm. The maximum value 1.583 ppm is belonging to females with an aged 57 years old. The results of healthy female concentration ranged from 0.022 ppm-0.459ppm with an average of (0.30855ppm). The findings revealed that alpha emitter concentrations differed from woman to woman,

Undesirable behaviors among students  are consider one of the danger problems threating societies and educational and scientific institutions of countries  because its one of the way to express aggression , so the instructors consider one of the most important people could be trust their evaluation and logical view , therefore the present research aimed to :

1. Recognize undesirable behavior in students of University by the view of their instructors
2. Measure the level of undesirable behavior in students of university by the view of their instructors
3. Recognize more common  undesirable behavior in students of University by the view o

تكمن مشكلة البحث في أن كليات التربية عامةً وكلية التربية /ابن الهيثم خاصة ما زالت تسير وفق أنماط إدارية تقليدية وأن هناك شكوى تلهج بها الألسن في المجتمع المحيط بأن المخرجات التعليمية لا توازي تطلعات المجتمع وتوجهاته المستقبلية، كذلك الأهمية لتطبيق معايير ضمان جودة تحقق المستوى المطلوب لهذه الكلية أسوة بالمعايير العالمية، إذ هدف البحث في معرفة واقع معايير ضمان الجودة في الكلية والانتقال إلى رؤية مستقبلية ل

هدفت الدراسة التعرف على الضغوط النفسية والخوف من المستقبل لدى أمهات أطفال طيف التوحد، بلغت عينة الدراسة )60( ام لديهن طفل توحدي، تم استخدام المنهج الوصفي التحليلي وبعد تطبيق مقياسي الدراسة ومعالجة البيانات احصائيا توصلت الدراسة ان األمهات لديهن درجة عالية من الضغوط النفسية ودرجة عالية من الخوف حول مستقبل اطفالهن، وفي ضوء نتائج الدراسة خرجت الباحثة ببعض التوصيات والمقترحات.

     In this research, several estimators concerning the estimation are introduced. These estimators are closely related to the hazard function by using one of the nonparametric methods namely the kernel function for censored data type with varying bandwidth and kernel boundary. Two types of bandwidth are used:  local bandwidth and global bandwidth. Moreover, four types of boundary kernel are used namely: Rectangle, Epanechnikov, Biquadratic and Triquadratic and the proposed function was employed with all kernel functions. Two different simulation techniques are also used for two experiments to compare these estimators. In most of the cases, the results have proved that the local bandwidth is the best for all the

اعفاء عقود تراخيص الملكية الصناعية من الحظر وفقا للقانون الامريكي و الاوربي

Offline handwritten signature is a type of behavioral biometric-based on an image. Its problem is the accuracy of the verification because once an individual signs, he/she seldom signs the same signature. This is referred to as intra-user variability. This research aims to improve the recognition accuracy of the offline signature. The proposed method is presented by using both signature length normalization and histogram orientation gradient (HOG) for the reason of accuracy improving. In terms of verification, a deep-learning technique using a convolution neural network (CNN) is exploited for building the reference model for a future prediction. Experiments are conducted by utilizing 4,000 genuine as well as 2,000 skilled forged signatu