المشاريع الواعدة

تتضمن هذه الصفحة قائمة بالمشاريع المعتمدة رسميًا ضمن البطولة، وتُتاح للاطلاع من قبل الشركات والمؤسسات وحاضنات الأعمال بهدف دراسة فرص الاحتضان أو الدعم أو الشراكة.

للاهتمام بالاحتضان أو التعاون: يمكن التواصل مع المشرف أو أعضاء الفريق عبر بيانات الاتصال المرفقة داخل كل مشروع.
النتائج: 603 — صفحة: 30/51
🧹 مسح

LifeSignal

الجامعة: جامعة بغداد — بغداد (حكومية)
المسار: المسار الطبي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0323
المشرف د. ميساء ابراهيم عبد الحسين
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:53
📄 PDF 🎥 Video 🖼️ لا توجد صور مرفوعة.
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: Life Signal
الوصف:
This project addresses a significant problem in cardiovascular diseases. The proposed solution is based on building a ML-based dual-model system with the aim of predicting the risk of those diseases and support urgent diagnosis decisions. The expected outcomes include high accuracy for acute MI detection (99%), and reasonable, uncertainty-aware risk stratification for long-term screening (67%, with borderline-flagging)
تاريخ رفع الملفات: 2026-07-06 02:05:20
👥 أعضاء الفريق (3)
ابراهيم سلام كاظم
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Programmer
🎓 المستوى: Bachelor
لانا صلاح زينل
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor
مرتجى زياد طارق
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Programmer
🎓 المستوى: Bachelor

AM2Y : NextGen

الجامعة: جامعة بغداد — بغداد (حكومية)
المسار: المسار الزراعي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0303
المشرف د.اياد جاسم محمد
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:53
📄 PDF 🎥 Video 🖼️ 3 Images
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: AgroScan AI: Autonomous Edge-Computing Rover for Precision Farming
الوصف:
This project addresses the critical problem of indiscriminate pesticide application and watering in modern agriculture, which leads to severe environmental pollution, soil degradation, high operational costs, and water waste. The proposed solution is based on developing "AgroScan Al," an autonomous, low-power autonomous vehicle powered by a Raspberry Pi 5 and integrated with computer vision technologies.The core of the system utilizes a custom-trained YOLOv8 object detection model, deployed entirely offline (Edge Computing), to instantly classify plants into either beneficial crops or harmful weeds. To ensure high precision and overcome hardware limitations, the robot is programmed using a Finite State Machine (FSM) architecture, incorporating a 'Stop-and-Stare' scanning mechanism and dynamic turning algorithms to counteract physical friction. A Time-of-Flight(ToF) distance sensor provides real-time collision avoidance and precise targeting. Upon detecting a weed, the rover autonomously halts, verifies the target, outputs the decision to an onboard OLED display, and simulates targeted spraying before executing an evasion maneuver to prevent redundant application.The expected outcomes include a substantial reduction in pesticide consumption, lowered agricultural operating costs, and the mitigation of chemical runoff intogroundwater. Furthermore, the project demonstrates the feasibility of deploying advanced Al models on low-cost, offline edge devices, providing an easily adaptable and sustainable precision farming method tailored for water-scarce and resource-limited environments.
تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 03:15:31
👥 أعضاء الفريق (5)
احمد محمد احمد
✉️ [email protected]
🎯 الدور: AI/Control
🎓 المستوى: Bachelor
اية فراس هادي
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor
مصطفى أحمد عقيل
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Programmer
🎓 المستوى: Bachelor
مصطفى محمد عباس
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
يقين حسين ابراهيم
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor

Innovators Team

الجامعة: جامعة بغداد — بغداد (حكومية)
المسار: المسار الزراعي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0305
المشرف د. ضحى عبد الهادي عبد الجبار
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:53
📄 PDF 🎥 Video 🖼️ 1 Images
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: GreenIQ: An Intelligent Web-Based Platform to Encourage Afforestation and Mitigate Desertification
الوصف:
This project addresses a significant problem in Agricultural Field. The proposed solution is based on development of an intelligent web platform promotes tree planting while utilizing modern technology such as Artificial Intelligence and GIS with the aim of Encourage tree planting and reduce desertification. The expected outcomes include increased tree planting, improved environmental awareness.
تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 12:15:38
👥 أعضاء الفريق (5)
امير حازم رشيد
✉️ [email protected]
🎯 الدور: AI/Control
🎓 المستوى: Bachelor
حسن عبد الامير عزيز
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Programmer
🎓 المستوى: Bachelor
عبدالوهاب حسين مراد
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Programmer
🎓 المستوى: Bachelor
فاروق احمد عبدالغفور
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Programmer
🎓 المستوى: Bachelor
قبس محمد خليل
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Programmer
🎓 المستوى: Bachelor

فريق AGRONEX

الجامعة: جامعة بغداد — بغداد (حكومية)
المسار: المسار الزراعي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0319
المشرف أ.م.د. حسام عبد الدائم محمد
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:53
📄 PDF 🎥 Video 🖼️ 3 Images
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: Smart Integrated System for Soil Analysis and Sustainable Environments with Voice Assistant
الوصف:
This project addresses a major issue in agriculture. The heavy dependence on slow manual testing and personal experience to evaluate soil conditions is a major issue; it lacks precision and often results in inefficient water use and the over-application of chemical fertilizers. An integrated Artificial Intelligence of Things (AIoT) platform is proposed, which is built around an ESP32 microcontroller and uses a sensor to instantly capture field telemetry. The hardware architecture features a sophisticated 7in1 NPK sensor that works over a Modbus RTU protocol, connected via an RS485 to TTL MAX485 converter. This setup allows for the immediate measurement of essential parameters such as Nitrogen, Phosphorus, Potassium, pH, electrical conductivity, temperature, and moisture content. Realtime data is sent over WiFi to a cloud server that utilizes the Google Gemini API (gemini 2.5 flash) model. The AI engine operates as a limited domain expert to classify soil quality, create dynamic crop suitability validations, and develop care plans for tracking growth over time. Additionally, the system assesses the soil's carbon storage potential to actively aid environmental sustainability and climate mitigation efforts. The anticipated results are lower agricultural production costs, minimized chemical waste, and improved crop productivity through data-driven precision. These insights are effortlessly provided to farmers through a Flutter-based mobile application, a detailed web dashboard, and a smart natural language Voice Assistant, all designed to ensure end user accessibility.
تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 14:29:38
👥 أعضاء الفريق (3)
جعفر كاظم مسلم
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor
علي سعد سمير
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
علي محمد رشيد
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Programmer
🎓 المستوى: Bachelor

رواد الذكاء الاخضر

الجامعة: جامعة بغداد — بغداد (حكومية)
المسار: المسار الزراعي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0322
المشرف أ.م.د. ميادة طارق علوان
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:53
📄 PDF 🎥 Video 🖼️ 3 Images
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: نظام استشعار ذكي لتقييم كفاءة نبات زنبق السلام في معالجة الملوثات الهوائية Smart Sensing System for Evaluating Spathiphyllum wallisii Efficiency in Air Pollution Remediation
الوصف:
يعد تلوث الهواء الداخلي بالفورمالديهايد من أبرز المخاطر الصحية في البيئات المغلقة، إذ يُصنف كمادة مسرطنة من قبل الوكالة الدولية لبحوث السرطان (IARC) . يهدف هذا المشروع إلى تطوير نظام استشعار ذكي متكامل يقيم كفاءة نبات زنبق السلام Spathiphyllum الذي أثبتت دراسات NASA عام 1989 فعاليته في إزالة الملوثات — في معالجة الفورمالديهايد من الهواء الداخلي.

يتكون النظام من حجرة زجاجية مغلقة (50×50×50 سم) تحتوي على النبات، ومستشعر MQ-135 لقياس تركيز الغاز كل 3 ثوانٍ، ووحدة تحكم Arduino UNO بمعالج ATmega328P، وشاشة LCD لعرض القراءات، ونظام PWM ذكي للتحكم بسرعة المروحة. لكن الابتكار الحقيقي يكمن في الخوارزمية الذكية المتكيفة المكونة من 5 طبقات: Moving Average Filter للتنعيم، Trend Analysis لتحليل الميل، Predictive Filter (AI Core) للتنبؤ المسبق، Adaptive Thresholds للحدود المتكيفة، وFuzzy Logic + Energy Optimization لتحسين الطاقة.

أُجريت 3 تجارب مستقلة بظروف مختلفة (25°C طبيعي، 32°C حار مع انحراف المستشعر، و20°C مثالي) حققت النتائج متوسط إزالة 87.3% للفورمالديهايد، مع دقة تنبؤ R² = 0.9994 ومتوسط خطأ ±3 ppb، واستهلاك طاقة منخفض 10.5 Wh فقط. يعد هذا النظام خطوة نحو حلول تنقية هواء ذكية واقتصادية وصديقة للبيئة.
تاريخ رفع الملفات: 2026-06-24 23:29:41
👥 أعضاء الفريق (5)
بسام عبدالجبار كاظم
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor
بنين سهيل مظلوم
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
حسن ضرغام نشأت
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
صفا محمد احمد
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Electronics
🎓 المستوى: Bachelor
مؤمل حامد فاخر
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor

AgriBotics

الجامعة: جامعة بغداد — بغداد (حكومية)
المسار: المسار الزراعي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0327
المشرف أ.م.مصطفى احمد جلال
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:53
📄 PDF 🎥 Video 🖼️ 2 Images
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: تطوير نظام ذكي لفرز الثمار باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية
الوصف:
يتناول هذا المشروع مشكلةً جوهريةً في مجال تكنولوجيا ما بعد الحصاد الزراعي وصناعة أتمتة الأغذية، وتحديدًا القيود والتكاليف العمالية المرتفعة المرتبطة بفرز الفاكهة يدويًا بالطرق التقليدية. يعتمد الحل المقترح على دمج نظام ناقل آلي مع مستشعر رؤية ذكي من نوع Pixy2، يستخدم خوارزميات ترشيح الألوان في الوقت الفعلي وتقنية تصنيف المكونات المتصلة، بالإضافة إلى وحدة تحكم دقيقة من نوع Arduino Uno، بهدف تصميم وتطوير نظام رؤية حاسوبية ذكي وعالي الدقة وفعال من حيث التكلفة، قادر على تصنيف الفاكهة تلقائيًا. تشمل النتائج المتوقعة نموذجًا أوليًا ذاتيًا يعمل بكفاءة كاملة، يستفيد من مفاهيم الذكاء الاصطناعي لاستخراج خصائص الألوان وفرز ثمار الفلفل (الأحمر والأخضر والأصفر) في قنوات مخصصة، مما يزيد بشكل ملحوظ من كفاءة الفرز، ويقلل من وقت المعالجة، ويحد من الأخطاء البشرية في خطوط الإنتاج الزراعي.
تاريخ رفع الملفات: 2026-06-26 14:11:28
👥 أعضاء الفريق (3)
احمد ماهر خليل
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor
زيد سعد عبدالغفور
✉️ [email protected]
🎯 الدور: AI/Control
🎓 المستوى: Bachelor
عمار محمد رسول
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Programmer
🎓 المستوى: Bachelor

Green Team

الجامعة: جامعة بغداد — بغداد (حكومية)
المسار: المسار الزراعي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0334
المشرف م.د. صفا سامي عبد الجبار
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:53
📄 PDF 🎥 Video 🖼️ 3 Images
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: Green Shepherd Application
الوصف:
نقدم في هذا المشروع تطبيق "الراعي الأخضر" (Green Shepherd)، وهو تطبيق هاتف شامل مدعوم بالذكاء الاصطناعي، يدمج رؤية الحاسوب، والتحليل الصوتي الحيوي، والتقييم البيئي، ودعم اتخاذ القرارات الذكية في منصة موحدة للعناية بالنباتات. يستخدم النظام المقترح شبكة عصبية التفافية (CNN) لتشخيص الأمراض بناءً على الصور، ونماذج تعلم آلي لتقديم توصيات تراعي المواسم والظروف الجوية، وتحليل الإشارات الصوتية الحيوية للتقييم المبكر لصحة النبات. بالإضافة إلى ذلك، يوفر مساعد ذكاء اصطناعي وصيدلية نباتية آلية علاجات مخصصة، وإرشادات للري، وتوصيات طارئة، وتقديرات لتكاليف العلاج. يُمكّن التطبيق المُطور من التشخيص السريع للنباتات، ويُحسّن عملية اتخاذ القرارات، ويُقلل من جهد الصيانة، ويدعم الإدارة المستدامة للنباتات لأصحاب الحدائق المنزلية والمزارعين على نطاق صغير. من خلال الجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي المتعددة ضمن منصة جوال مجانية وسهلة الاستخدام، يُقدم "الراعي الأخضر" حلاً فعالاً ومتاحاً للعناية الذكية بالنباتات.
تاريخ رفع الملفات: 2026-07-04 20:21:21
👥 أعضاء الفريق (3)
تبارك علي عبد الستار احمد عبد اللطيف
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor
رند خالد عبيد
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
مراتب وليد خالد
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Programmer
🎓 المستوى: Bachelor

Antenna X

الجامعة: جامعة كلكامش — بغداد (أهلية)
المسار: المسار الصناعي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0261
المشرف م.م. احمد عماد سليم
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:53
📄 لا يوجد PDF 🎥 لا يوجد فيديو 🖼️ لا توجد صور مرفوعة.
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: —
الوصف:
—
تاريخ رفع الملفات: —
👥 أعضاء الفريق (5)
احمد علي محسن جبار
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Programmer
🎓 المستوى: Bachelor
حيدر محسن عبد شلال
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor
زين العابدين حسين علي حسن
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
محمد زهير عبد الزهرة فرمان
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Electronics
🎓 المستوى: Bachelor
محمد عادل ناجي
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Electronics
🎓 المستوى: Bachelor

فريق العراق الأخضر

الجامعة: جامعة بغداد — بغداد (حكومية)
المسار: المسار الزراعي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0335
المشرف م.م. سلوى عقيل مهدي
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:53
📄 PDF 🎥 Video 🖼️ 3 Images
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: CERES:منصة ذكاء اصطناعي لمراقبة ملوحة التربة باستخدام صور الأقمار الصناعية
الوصف:
يُشكل تملح التربة تهديداً خطيراً للأمن الزراعي العالمي، ولا سيما في المناطق القاحلة مثل حوض الرافدين. وتواجه طرق الاستشعار عن بعد التقليدية للكشف عن الملوحة قيوداً بسبب ما يُعرف بـ "فخ الخضار"، والذي يؤدي إلى تصنيف خاطئ للمحاصيل عالية الري ولكنها متوسطة الملوحة على أنها محاصيل سليمة، فضلاً عن التأخيرات الآلية التي تعيق رسم الخرائط في الوقت الفعلي وبدقة عالية. تصف هذه الدراسة بنية متكاملة للتعلم الآلي لرسم خرائط ملوحة التربة في جميع أنحاء العراق. يدمج النظام بيانات الأقمار الاصطناعية متعددة المستشعرات (لاندسات 8، وسنتينل-1 سار)، وشبكات التربة تحت السطحية (خريطة الأرض المفتوحة)، والمقاييس المناخية (بوابة منظمة الأغذية والزراعة لإنتاجية المياه) لاستخراج فضاء سمات ذي عشرين بعداً. وتم تحويل البيانات الأرضية الحقيقية المتوافقة مع عتبات الملوحة لمنظمة الأغذية والزراعة إلى نظام مخاطر ثلاثي المستويات. وللحد من الإفراط في التخصيص الجغرافي، تم استخدام تنظيم الفضاء الجزئي والمؤشرات الديناميكية الحرارية الهندسية، مثل الإجهاد الرطوبي الحراري، لعزل الضغط الأسموزي. يعتمد محرك التنبؤ على نموذج تجميعي مكدس يضم خوارزميات أشجار الإكسترا، وتعزيز التدرج المتطرف، وآلة تعزيز التدرج الخفيف، مع متعلم مِعياري من نوع كات-بوست الواعي بالسياق. وحقق النموذج دقة تحقق بلغت ستة وثمانين فاصلة أربعة وسبعين بالمئة. ولغرض النشر والتشغيل، تم تطوير واجهة خلفية باستخدام برمجة واجهة التطبيقات السريعة لتفادي اختناقات الاستخراج المكاني التقليدية عن طريق تدفق مصفوفات نمباي الثنائية، مما يسمح بتقديم خرائط حرارية محلية ومباشرة للملوحة والتحليلات الزراعية في أقل من ثلاث ثوانٍ.
تاريخ رفع الملفات: 2026-07-05 13:03:03
👥 أعضاء الفريق (5)
شهد لؤي صباح
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
عباس قيصر عبد الرحمن
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
يوسف ماجد رحيم
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor
تاج الدين يوسف عبده
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
عبد الله ظافر سعدون
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor

Smart Hatch فريق

الجامعة: جامعة البصرة — البصرة (حكومية)
المسار: المسار الزراعي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0364
المشرف م.هند مسلم جاسم
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:53
📄 PDF 🎥 Video 🖼️ 3 Images
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: تصميم وتنفيذ حاضنة بيض ذكية باستخدام ESP32 وخوارزمية PID وتقنيات إنترنت الأشياء
الوصف:
يتناول هذا المشروع مشكلة الحفاظ على الظروف البيئية المناسبة داخل حاضنات البيض التقليدية، حيث يؤدي عدم استقرار درجة الحرارة والرطوبة وجودة الهواء إلى انخفاض نسبة الفقس والحاجة إلى متابعة يدوية مستمرة. ويستند الحل المقترح إلى استخدام المتحكم الدقيق ESP32 مع حساس DHT22 لقياس درجة الحرارة والرطوبة، وحساس MQ-135 لمراقبة جودة الهواء، بالإضافة إلى نظام آلي لتقليب البيض، وشاشة LCD لعرض البيانات، وإمكانية المراقبة عن بُعد عبر شبكة Wi-Fi.
ولتحسين أداء النظام، تم تطبيق خوارزمية التحكم الذكية PID (Proportional–Integral–Derivative) لتحليل قراءات الحساسات بشكل مستمر والتحكم بدقة في تشغيل السخان والمرطب، مما يضمن المحافظة على درجة الحرارة والرطوبة ضمن القيم المثالية مع تقليل التذبذب وزيادة استقرار بيئة الحضانة. كما يوفر النظام إنذارًا عند حدوث أي خلل أو ارتفاع في مستوى الغازات الضارة، إضافةً إلى تقليب البيض تلقائيًا وفق فترات زمنية محددة. أظهرت النتائج العملية تحسنًا في استقرار الظروف البيئية، وتقليلًا للتدخل البشري، وخفضًا في استهلاك الطاقة، وزيادةً في نسبة فقس البيض مقارنةً بالحاضنات التقليدية. ويُعد هذا المشروع حلاً ذكيًا منخفض التكلفة يمكن تطويره مستقبلاً لخدمة تطبيقات الزراعة الذكية وتربية الدواجن.
تاريخ رفع الملفات: 2026-06-29 09:16:46
👥 أعضاء الفريق (3)
إسماعيل مهدي صالح
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor
احمد حسان علي
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
فاطمة عادل عباس
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor

ميكانيك

الجامعة: جامعة بغداد — بغداد (حكومية)
المسار: المسار الصناعي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0306
المشرف د. احمد عبدالحسين علي
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:53
📄 لا يوجد PDF 🎥 لا يوجد فيديو 🖼️ لا توجد صور مرفوعة.
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: —
الوصف:
—
تاريخ رفع الملفات: —
👥 أعضاء الفريق (5)
أسعد فراس خليل
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Electronics
🎓 المستوى: Bachelor
الحسن زيد كامل
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
شمس أيهم أكرم
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Programmer
🎓 المستوى: Bachelor
علي عمر جمال
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
يوسف محمد مهدي
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor

نخبة الميكاترونكس

الجامعة: جامعة البصرة — البصرة (حكومية)
المسار: المسار الصناعي
✅ معتمد
كود الفريق NURAI2026-0372
المشرف رفيد محمد خليفة
✉️ [email protected]
تاريخ التسجيل 2026-04-22 11:16:53
📄 لا يوجد PDF 🎥 لا يوجد فيديو 🖼️ لا توجد صور مرفوعة.
📌 تفاصيل المشروع
عنوان المشروع: —
الوصف:
—
تاريخ رفع الملفات: —
👥 أعضاء الفريق (4)
دانة حسام منذر
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Other
🎓 المستوى: Bachelor
دانية عدنان طالب
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Electronics
🎓 المستوى: Bachelor
سيف مهند جبار
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Leader
🎓 المستوى: Bachelor
شمس صفاء حسن
✉️ [email protected]
🎯 الدور: Programmer
🎓 المستوى: Bachelor
⬅ السابق 1…27282930313233…51 التالي ➡