home - Sultan 0 Alamer

د. سلطان صغير شريم آل عامر

أستاذ مساعد

كلية علوم الحاسب ونظم المعلومات
قسم علوم الحاسب

الإهتمامات البحثية:

ضغط البيانات, ضغط بيانات الحمض النووي, إيجاد الطفرات الجينية, تعلم الآلة, التعلم العميق, واجهة الدماغ والحاسوب, تحليل البيانات وإشارات الدماغ.


Qualifications

درجة البكالوريوس في علوم الحاسب 
جامعة الملك فيصل بالأحساء
درجة الماجستير في علوم الحاسب
جامعة كونيكتيكت في ولاية كونيكتيكت, الولايات المتحدة الأمريكية
درجة الدكتوراة
جامعة كونيكتيكت في ولاية كونيكتيكت, الولايات المتحدة الأمريكية

Experiences

متدرب في أرامكو السعودية

قسم دعم مركز البيانات الرئيسي في الظهران 2009
معيد
جامعة نجران 2010 - 2017
محاضر
جامعة نجران 2017 - 2021
أخصائي دعم تقني وفني
جامعة كونيكتيكت 2017 -2021
أستاذ مساعد 
جامعة نجران 2021 - الآن

Specialties and Skills

رئيس وحدة المشاريع 
كلية علوم الحاسب ونظم المعلومات 2020 - الآن
رئيس وحدة الشكاوى والاقتراحات 
كلية علوم الحاسب ونظم المعلومات 2020 - الآن
منسق وحدة الإعلام والتواصل الاجتماعي
قسم علوم الحاسب - كلية علوم الحاسب ونظم المعلومات 2020 - الآن

Training Courses

موشرات الاداء والمقارنة المرجعية
عمادة التطوير والجودة - جامعة نجران 2021
تطبيق معايير الجودة الأساسية في تصميم المقررات الإلكترونية
عمادة التعلم الإلكتروني والتعلم عن بعد - جامعة نجران 2021
القيادة التحويلبة وأثرها في التميز المؤسسي
عمادة التطوير والجودة - جامعة نجران 2021
جودة التصميم التعليمي للتعليم الرقمي
عمادة التطوير والجودة - جامعة نجران 2021
دورة اتخاذ القرار وحل المشكلات
عمادة الموارد البشرية - جامعة نجران 2021
دورة الابداع الاداري
عمادة الموارد البشرية - جامعة نجران 2021
إدارة المشاريع الاحترافية
عمادة الموارد البشرية - جامعة نجران 2021




 

الأبحاث العلمية

Sultan Al Yami and Chun-Hsi Huang. Compressing single and multi-fasta files efficiently using
multiple non-greedy Huffman trees. PLoS One, Under Review.
• Sultan Al Yami and Huang, C. H. (2019). LFastqC: A lossless non-reference-based FASTQ
compressor. PLoS One, 14(11), e0224806.
• Sultan Al Yami and Huang, C. H. (2019). Nongreedy unbalanced Huffman tree compressor for
single and multi-fasta files. Journal of Computational Biology, 27(6), 868-876.
• Al-Okaily, A., Almarri, B., Al Yami, S., & Huang, C. H. (2017). Toward a better compression
for DNA sequences using Huffman encoding. Journal of Computational Biology, 24(4), 280-288
 

المقررات التدرسية

مبادئ البرمجة
جامعة نجران الفصل الأول 2021 - 2022
هيكلة وعمارة الحاسبات
جامعة نجران الفصل الأول 2021 - 2022
مشروع 1
جامعة نجران الفصل الأول 2021 - 2022
أمن أنظمة التشغيل لطلبة الماجستير
جامعة نجران الفصل الأول 2021 - 2022
مبادئ البرمجة
جامعة نجران الفصل الثاني 2021 - 2022
هيكلة وتراكيب البيانات
جامعة نجران الفصل الثاني 2021 - 2022
نماذج البرمجة
جامعة نجران الفصل الثاني 2021 - 2022
مشروع 2
جامعة نجران الفصل الثاني 2021 - 2022

الساعات المكتبية

الوصف

  8-9 9-10 10-11 11-12 12-1 1-2
الأحد
Sunday
    Office hour
C158
Office hour
C158
AA  
الاثنين
Monday
    Office hour
C158
  AA  
الثلاثاء
Tuesday
    Office hour
C158
Office hour
C158
   
الأربعاء
Wednesday
    Office hour
C158
Office hour
C158
AA AA
الخميس
Thursday
Office hour
C158
Office hour
C158