# مثال على تحليل الصور الطبية
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import numpy as np

class MedicalImageAnalyzer:
    def __init__(self):
        self.model = self.build_model()
    
    def build_model(self):
        model = models.Sequential([
            layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)),
            layers.MaxPooling2D((2, 2)),
            layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
            layers.MaxPooling2D((2, 2)),
            layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
            layers.Flatten(),
            layers.Dense(64, activation='relu'),
            layers.Dense(2, activation='softmax')  # طبيعي أو غير طبيعي
        ])
        
        model.compile(
            optimizer='adam',
            loss='categorical_crossentropy',
            metrics=['accuracy']
        )
        
        return model
    
    def analyze_xray(self, image_path):
        # تحليل صورة الأشعة السينية
        image = tf.keras.preprocessing.image.load_img(
            image_path, target_size=(224, 224)
        )
        image_array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
        image_array = np.expand_dims(image_array, axis=0)
        image_array /= 255.0
        
        prediction = self.model.predict(image_array)
        confidence = np.max(prediction)
        
        if prediction[0][0] > 0.5:
            return f"النتيجة: طبيعي (الثقة: {confidence:.2%})"
        else:
            return f"النتيجة: يحتاج فحص إضافي (الثقة: {confidence:.2%})"

// نظام بسيط لاتخاذ قرارات القيادة
class AutonomousVehicle {
    constructor() {
        this.sensors = {
            camera: new CameraSystem(),
            lidar: new LidarSystem(),
            radar: new RadarSystem()
        };
        this.decisionEngine = new DecisionEngine();
    }
    
    async processEnvironment() {
        // جمع البيانات من المستشعرات
        const cameraData = await this.sensors.camera.capture();
        const lidarData = await this.sensors.lidar.scan();
        const radarData = await this.sensors.radar.detect();
        
        // دمج البيانات
        const environmentMap = this.fuseSensorData(
            cameraData, lidarData, radarData
        );
        
        // اتخاذ القرار
        const decision = this.decisionEngine.decide(environmentMap);
        
        return decision;
    }
    
    fuseSensorData(camera, lidar, radar) {
        return {
            obstacles: [...lidar.obstacles, ...radar.obstacles],
            laneMarkers: camera.laneMarkers,
            trafficSigns: camera.trafficSigns,
            speed: radar.vehicleSpeed,
            weather: camera.weatherConditions
        };
    }
}

class DecisionEngine {
    decide(environmentMap) {
        // خوارزمية اتخاذ القرار
        if (environmentMap.obstacles.length > 0) {
            return this.avoidObstacles(environmentMap.obstacles);
        }
        
        if (!environmentMap.laneMarkers.isInLane) {
            return { action: 'correctLane', intensity: 0.3 };
        }
        
        return { action: 'maintainSpeed', targetSpeed: 60 };
    }
    
    avoidObstacles(obstacles) {
        const nearestObstacle = obstacles.reduce((nearest, current) => 
            current.distance < nearest.distance ? current : nearest
        );
        
        if (nearestObstacle.distance < 10) {
            return { action: 'emergencyBrake', intensity: 1.0 };
        } else if (nearestObstacle.distance < 30) {
            return { action: 'slowDown', intensity: 0.7 };
        }
        
        return { action: 'changeLane', direction: 'left' };
    }
}

# مثال على حماية نموذج الذكاء الاصطناعي
import hashlib
import hmac
from cryptography.fernet import Fernet

class SecureAIModel:
    def __init__(self, model_path, secret_key):
        self.secret_key = secret_key
        self.cipher = Fernet(secret_key)
        self.model = self.load_secure_model(model_path)
        
    def load_secure_model(self, model_path):
        # تحميل النموذج مع التحقق من التوقيع
        with open(model_path, 'rb') as f:
            encrypted_model = f.read()
        
        # فك التشفير
        decrypted_model = self.cipher.decrypt(encrypted_model)
        
        # التحقق من سلامة النموذج
        if not self.verify_model_integrity(decrypted_model):
            raise SecurityError("تم اكتشاف تلاعب في النموذج")
        
        return self.deserialize_model(decrypted_model)
    
    def verify_model_integrity(self, model_data):
        # التحقق من التوقيع الرقمي
        signature = model_data[-32:]  # آخر 32 بايت
        data = model_data[:-32]
        
        expected_signature = hmac.new(
            self.secret_key, 
            data, 
            hashlib.sha256
        ).digest()
        
        return hmac.compare_digest(signature, expected_signature)
    
    def predict_secure(self, input_data):
        # التحقق من صحة المدخلات
        if not self.validate_input(input_data):
            raise ValueError("مدخلات غير صالحة")
        
        # تنفيذ التنبؤ في بيئة آمنة
        prediction = self.model.predict(input_data)
        
        # تسجيل العملية للمراجعة
        self.log_prediction(input_data, prediction)
        
        return prediction
    
    def validate_input(self, input_data):
        # فحص المدخلات للتأكد من عدم وجود هجمات
        if len(input_data.shape) != 2:
            return False
        
        if input_data.max() > 1.0 or input_data.min() < 0.0:
            return False
        
        return True

# مثال على الحوسبة الكمية للذكاء الاصطناعي
from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute
import numpy as np

class QuantumNeuralNetwork:
    def __init__(self, num_qubits):
        self.num_qubits = num_qubits
        self.circuit = QuantumCircuit(num_qubits, num_qubits)
        self.backend = Aer.get_backend('qasm_simulator')
        
    def encode_data(self, classical_data):
        """تحويل البيانات الكلاسيكية إلى حالة كمية"""
        for i, value in enumerate(classical_data):
            if i < self.num_qubits:
                # تطبيق دوران بزاوية تتناسب مع القيمة
                angle = value * np.pi
                self.circuit.ry(angle, i)
    
    def quantum_layer(self, parameters):
        """طبقة كمية قابلة للتدريب"""
        for i in range(self.num_qubits):
            self.circuit.ry(parameters[i], i)
        
        # تطبيق بوابات التشابك
        for i in range(self.num_qubits - 1):
            self.circuit.cx(i, i + 1)
    
    def measure_output(self):
        """قياس النتيجة النهائية"""
        self.circuit.measure_all()
        job = execute(self.circuit, self.backend, shots=1024)
        result = job.result()
        counts = result.get_counts()
        
        # تحويل النتائج إلى احتماليات
        probabilities = {}
        for state, count in counts.items():
            probabilities[state] = count / 1024
            
        return probabilities