شارك كل من الدكتورة أميرة جرادات، والدكتورة يسرى حرب، والدكتور مالك برهوش، والدكتور أنس الصبح من كلية تكنولوجيا المعلومات وعلوم الحاسوب بجامعة اليرموك في أعمال المؤتمر الدولي في الهندسة الكهربائية وتكنولوجيا المعلومات الذي عقد مؤخرا في فندق الرويال بعمان تحت رعاية رئيس الوزراء الدكتور عمرالرزاز، وهدف لمناقشة الأساليب العلمية وأحدث تقنيات الهندسة الكهربائية والحوسبة في معالجة قضايا الأردن ودول العالم. وقد جمع هذا المؤتمر بين ثلاثة مؤتمرات وهي مؤتمر الهندسة الكهربائية والالكترونية الأردني الدولي الحادي عشر والذي تقيمه نقابة المهندسيين الأردنيين (JIEEEC 2019)، والمؤتمر الخامس لتطبيقات الهندسة الكهربائية والحاسوب والذي يقيمه مجمع المهندسيين الكهربائيين والالكترونيين IEEE –فرع الاردن (AEECT 2019)، بالاضافة إلى المؤتمر الأردني الدولي التاسع لتكنولوجيا المعلومات والذي تقيمه جامعة الزيتونة الأردنية (ICIT 2019).
وقدم المشاركون من جامعة اليرموك مجموعة من أوراق العمل خلال جلسات المؤتمر، فقدمت الدكتورة جرادات من خلال ورقة عملها حلاً لمشكلة البائع المتجول، حيث أن مشكلة البائع المتجول (TSP) هي مشكلة صعبة تتضمن إيجاد الحد الأدنى لطول الرحلة بين مجموعة معينة من المدن والعودة إلى مدينة البداية مع العلم أنه يجب زيارة كل مدينة مرة واحدة، بحيث يستخدم الحل المقترح لـ TSP خوارزمية Firefly (FA) و k-means clustering، ويشتمل النهج المقترح للمشكلة ثلاث خطوات رئيسية: تقسيم المدن ضمن مجموعات، والعثور على المسار الأمثل في كل مجموعة، وإعادة توصيل المجموعات، وقد أظهرت النتائج التجريبية أن النهج المقترح يوفر نتائج أفضل عند مقارنته بالخوارزميات الأخرى.
فيما عرضت الدكتورة حرب دراسة هدفت الى فحص العوامل المتعلقة بقبول صانعي القرار لاستخدام تقنيات ذكاء الاعمال من خلال اقتراح نموذج شامل يدمج العوامل الشخصية بناءا على (Big Five Factor Model) و نموذج قبول التكنولوجيا (Technology Acceptance Model)، بحيث توفر هذه الدراسة فهم أفضل للعلاقة ما بين العوامل الشخصية، ونية الاستخدام، والاستخدام الفعلي لتكنولوجيا ذكاء الاعمال.
وقدم كل من الدكتور مالك برهوش والدكتور أنس الصبح دراسة استقصائية حديثة حول التحسينات على خوارزميات Parallel Join من خلال إطار MapReduce الشهير على نظام الملفات الموزعة Hadoop، وعرض الخطوات الرئيسية العامة لتثبيت Hadoop وتكوينه والبدء في استخدامه، بما يمكن الباحثين من دراسة التحسينات على خوارزميات Parallel Join وبطريقة التسلسل الزمني في مكان واحد لتبسيط عملية تحسين واقتراح أساليب جديدة لتحسين خوارزميات Parallel Join باستخدام MapReduce على Hadoop.