انجمن کامپیوتر ایران

از وظايف اصلی پردازنده‌های شبکه‌ای دسته‌بندي بسته‌ها می‌باشد. اين فرآيند خودکار، جريان هاي ترافيکي شبکه را براساس پارامترهاي متعدد از جمله آدرس فرستنده و گيرنده دسته بندي مي‏نمايد. هر چند، تسريع الگوريتم هاي دسته‌بندي بسته‏ ها از طريق پياده‌سازي سخت‌افزاري آنها ممکن است، اين راه‌حل‌ هزينه بالا و توسعه‌پذيري محدودي دارد. در مقابل، روش‌هاي نرم‌افزاري که اين مشکلات را برطرف مي‌کنند، سرعت پائيني دارند. يک ايده کليدي براي رفع اين مشکل، موازي‏ سازي دسته بندي بسته‏ ها مي‏ باشد. در اين پژوهش، الگوريتم‏ هاي جستجوي فضاي چندتايي و فضاي هرس ‏شده به چهار روش Thread ،PPL،OpenMP و TBB بر روی پردازنده های چندهسته ای موازي‏ سازی شده ‏اند. پیاده سازی نسخه های موازی شده الگوریتم های انتخابی روی بسترهای چهارگانه مذکور و ارزیابی آن ها به کمک مجموعه قوانین و بسته های آزمون، نشان دهنده بهبود کارایی آنها در هر چهار روش است. همچنین، نتایج نشان می دهد بیشترین تسریع دسته بندی بسته ها در نسخه موازی شده با TBB و حدود 91/7 می باشد.

مدل ترکيبي فرآيند ديريکله روشي قدرتمند براي خوشه‌بندي داده و تخمين تعداد خوشه‌ها بصورت همزمان است. اين مدل يک ترکيب سلسله مراتبي از فرآيندهاي ديريکله محسوب مي‌شود. فرآيند ديريکله توسط دو مولفه تعريف مي‌شود: 1) پارامتر تمرکز و 2) يک توزيع پايه پيوسته. اگر از فرآيند ديريکله نمونه‌برداري شود، هر نمونه خود يک توزيع است. در مدل ترکيبي فرآيند ديريکله بايد يک توزيع پارامتري براي نمونه داده‌ها تعريف کرده و مقدار اين پارامتر را با نمونه‌برداري از فرآيند ديريکله بدست آورد. مقدار پارامتر تمرکز فرآيند ديريکله تعيين کننده ميزان نزديکي نمونه‌ها به توزيع پايه مي‌باشد. بنابراين تعيين مقدار مناسب براي پارامتر تمرکز نقش مهمي در عملکرد مناسب مدل ترکيبي دارد. در اين مقاله پيشنهاد مي‌شود که پارامتر تمرکز فرآيند ديريکله در مدل ترکيبي با يک تابع توزيع احتمال جايگزين شود. بر اين اساس مدلي جديد براي خوشه بندي و تعيين تعداد خوشه ها به طور همزمان ارائه شده و کارايي آن بر روي چندين مجموعه داده استاندارد مورد ارزيابي قرار گرفته است. نتايج حاصل از اين مدل در مقايسه با تعداد زيادي از روش هاي شناخته شده خوشه‌بندي بيانگر کارايي بالاتر روش پيشنهادي مي‌باشد.

فضای جستجو در روش‌های مبتنی بر جستجوی تولید داده آزمون حتی برای برنامه‌های کوچک هم بسیار بزرگ است. در جهت پوشش این مساله، تاکنون تنها یک راهکار، که حذف متغیرهای نامرتبط از فضای جستجو است، ارائه شده است. هدف این مقاله، ارائه روشی به‌منظور دسته‌بندی و کاهش فضای جستجو است تا در نتیجه آن کارایی روش‌های تولیدِ پویای داده آزمون، بهبود یابد. به منظور دسته‌بندی و کاهش فضای جستجو، قصد بر آن است که ارتباطی بین ساختار ایستای برنامه و فضای جستجو برقرار شود. برای دستیابی به این هدف، با استفاده از اطلاعاتی که در مسندهای برنامه وجود دارد، فضای جستجو دسته‌بندی میشود و الگوریتم کلونی مورچگان برای تولید داده آزمون در این فضا اعمال می‌گردد. جهت بکارگیری این الگوریتم با هدف تولید داده آزمون بر مبنای جستجو در فضای مذکور، لازم است که یک نسخه سفارشی شده از الگوریتم کلونی مورچگان ارائه شود که این موضوع نیز در در این مقاله پوشش داده شده است. ارزیابی روش پیشنهادی در مقایسه با تنها کار مرتبط موجود، از جنبه کارایی فرآیند تولید داده آزمون و کارآمدی داده‌های آزمون تولید شده، بر روی چند برنامه نمونه با اندازه قابل قبول، انجام شده است. معیارِ مورد نظر برای ارزیابی این دو جنبه، به ترتیب، میانگینِ زمان تولید مجموعه آزمون و میانگینِ پوششِ انشعاب توسط مجموعه آزمون تولید شده است. نتایج، بهبود قابل توجهی در میانگین پوشش مجموعه آزمون تولید شده و میانگین زمان تولید داده آزمون نسبت به راهکار قبلی را نشان می‌دهد.

دسته‌بندی نیمه نظارتی مبتنی بر منیفلد در سال‌های اخیر مورد توجه بسیاری از پژوهشگران واقع شده است. رویکرد های موجود از فاصله اقلیدسی به صورت محلی برای تقریب فاصله روی منیفلدها و اعمال فرض هموار بودن روی منیفلد استفاده می‌کنند. در فضایی که چند منیفلد با یکدیگر اشتراک دارند این تقریب در نواحی اشتراک صحیح نبوده و باعث انتشار اشتباه برچسب‌ها می‌شود. در این مقاله الگوریتمی برمبنای تفکیک نقاط داخلی منیفلد از سایر نقاط جهت دسته‌بندی نیمه نظارتی روی منیفلدهای متقاطع جهت یادگیری دسته‌بند مبتنی بر اتصالات مطمئن‌تر در گراف ارائه کننده‌ی داده پیشنهاد شده است. تفکیک نقاط داخلی از سایر نقاط بر مبنای رفتار متمایز لاپلاسین تابع هموار روی هر منیفلد در نقاط داخلی نسبت به سایر نقاط صورت می‌گیرد. الگوریتم پیشنهادی وزن یال‌های گراف ارائه کننده‌ی منیفلد را جهت انتشار برچسب اصلاح می‌کند. در مقایسه با رویکردهای دسته‌بندی نیمه نظارتی روی چند منیفلد، رویکرد پیشنهادی فرض مشخص بودن ابعاد ذاتی منیفلدها را نداشته، نیاز به تعداد خیلی زیاد داده‌های بدون برچسب ندارد، همچنین خصوصیات همسایگی مشابه به تمام همسایگی‌ها نسبت نمی‌دهد. آزمایش‌ها روی مجموعه داده‌های مصنوعی و واقعی نشان دهنده‌ی دقت خوب روش پیشنهادی نسبت به روش‌های مشابه است.

محیط ابر این امکان را به فراهم کنندگان سرویس میدهد تا انواع برنامه‌های کاربردی خود را با استفاده از منابعی که به صورت مجازی و اشتراکی در اختیار دارند، در هنگام درخواست کاربران به آنها ارائه دهند. یکی از مهمترین مسائلی که در محیط ابر مطرح میباشد، مسئله زمانبندی برنامه‌های کاربردی، بر روی منابع موجود می باشد؛ به طوری که از یک سو بتواند نیازمندیهای کاربران همانند حداقل شدن زمان اجرا یا هزینه را تامین کرده و از سوی دیگر با استفاده مناسب از منابع، بتواند منافع فراهم کنندگان سرویس را نیز در پی داشته باشد. در این مقاله ما یک روش زمان‌بندی چند هدفه با استفاده از الگوریتم اکتشافی سیاهچاله برای زمان‌بندی جریان کاری در محیط ابر ارائه کرده‌ایم که هم بتواند نیازمندیهای کاربران و هم منافع فراهم‌کنندگان سرویس را در نظر بگیرد. ما روش پیشنهادی خود را با الگوریتمهای SPEA2 و NSGA2 بر اساس پارمترهای زمان تکمیل کار و هزینه و بهره‌وری منابع با استفاده از جریانکاری متعادل و نامتعادل مقایسه کرده‌ایم. نتایج شبیهسازی میدهد که روش ما به میزان 8.5 درصد در فاکتور زمان تکمیل کار و 2.5 درصد در فاکتور هزینه به نسبت الگوریتم SPEA2 و به میزان 2.5 درصد در فاکتور زمان تکمیل کار و 6 درصد در فاکتور هزینه از الگوریتم NSGA2 بهتر می‌باشد.

امروزه موتورهای جستجو با حجم عظیم اطلاعات موجود در بستر وب و همین‌طور تعداد زیاد درخواست‌های دریافتی مواجه هستند. از آنجا که بخش قابل‌توجهی از پرس‌و‌جوهای کاربران در موتورهای جستجو تکراری است، می‌توان برای بهبود کارایی این سامانه‌ها از حافظه نهان به منظور کاشه سازی نتایج استفاده نمود. یکی از چالش‌های اصلی در این زمینه، تلاش برای افزایش نرخ برخورد مابین پرس‌و‌جوهای ورودی و نتایج موجود در حافظه نهان است. در این مقاله، روش ترکیبی جدیدی برای کاشه‌سازی نتایج در موتورهای جستجو ارائه می‌شود که در آن، لیست آماده مربوط به جزءهای تشکیل دهنده پرس‌وجو (به جای نتایج کل پرس‌وجو) ذخیره می‌شود تا احتمال برخورد در پرس‌وجوهای آینده بالاتر رود. اضافه بر این، حافظه نهان به دو بخش مجزای ایستا و پویا (به ترتیب برای نگهداری اجزاء پرتکرار روز گذشته و روز کنونی) تقسیم‌بندی می‌شود. نتایج ارزیابی در یک محیط واقعی نشان می‌دهد که روش پیشنهادی در قیاس با روش‌های مشابه نرخ برخورد بالاتری ارائه می‌نماید.

گسترش روز افزون استفاده از اینترنت و تهدیدهای امنیتی ناشی از آن، توسعه سیستم‌های مؤثر تشخیص نفوذ از اهمیت زیادی برخوردار شده است. به طور معمول در این نوع سیستم‌ها از روش‌های مختلف یادگیری ماشین و داده کاوی جهت تشخیص حمله‌ها استفاده می‌شود. از آنجا که کیفیت مجموعه داده‌ی آموزشی بکار گرفته شده در سیستم‌های تشخیص نفوذ نقش اساسی را در بهبود کارایی این نوع سیستم‌ها ایفا می‌کند، در این پژوهش الگوریتمی جهت ایجاد یک مجموعه داده‌ی آموزشی کارا بر پایه ی تغییر الگوریتم معروف K-Medoids مطرح شده است. معمولاً خوشه‌بندی بهینه‌ی داده‌ها در الگوریتم K-Medoids به دو عامل تعداد خوشه‌ها و مقادیر اولیه ی مراکز خوشه‌ها بستگی دارد، که تعداد خوشه‌ها توسط کاربر و مقادیر اولیه بصورت تصادفی انتخاب می‌شوند. در روش پیشنهادی در این مقاله، این دو شاخص به گونه‌ای مؤثر و بدون نیاز به دخالت کاربر انتخاب شده اند و با استفاده از مراکز خوشه‌های ایجاد شده مجموعه داده‌ی آموزشی کارایی تولید شده است. در انتها جهت دسته‌بندی داده‌های تست، الگوریتم طبقه‌بندی Naïve Bayes بکارگرفته شده است. مجموعه داده‌ی اولیه مورد استفاده در این مقاله، KDD CUP’99 می‌باشد. بر اساس نتایج آزمایش‌های انجام گرفته، دقت، نرخ تشخیص و نرخ اعلان اشتباه ایجاد شده توسط روش مطرح شده در این مقاله به ترتیب برابرند با 93.6، 88.71 و08.03. نتایج مطرح شده نشان می‌دهند که مجموعه داده‌ی آموزشی تولید شده توسط روش ارائه شده در این مقاله، کارایی بالاتری را به نسبت روش بسیار با کیفیت 10-fold cross validation در هرسه مورد ذکر شده فراهم می‌کند.

تعداد زيادی پروتکل کنترل دسترسی رسانه ، با هدف بهره‌وری انرژی در شبکه‌های حسگر بیسیم، ارائه شده است. بــرخی از این پروتکل‌هـا که با عنوان Cross Layer MAC شناخته می شوند از همکاری لايه‌ی شبکه یا لايه‌ی فيزيکی به منظور کاهش اتلاف انرژی بهره می‌برند. يکی از مشکلات استفاده از آنتن همه‌جهته، اتلاف انرژی جهت ارسال سیگنال به نقاط غیر‌ضروری و همچنین اشغال شدن بی‌مورد فضای پوشش است. عدم انطباق زاویه بین آنتن‌های جهت‌دار نیز مانع رسیدن به بهره‌وری مناسب از نظر مصرف انرژی است. در اين تحقیق، يک پروتکل Cross Layer MAC با استفاده از همکاری زیر لایه کنترل دسترسی رسانه، و لایه های شبکه و فيزيکی با هدف کاهش مصرف انرژی معرفی شده است. در پروتکل پيشنهادی، علاوه بر استفاده از اطلاعات مسیریابی لایه‌ی شبکه، از دو نوع آنتن همه‌جهته و جهت‌دار هوشمند نیز در لایه‌ی فیزیکی بهره برده می‌شود. پیاده‌سازی پروتکل در محیط شبیه‌سازی NS-2 ، و مقایسه‌ی نتایج شبیه‌سازی با پروتکل‌های مشابه، نشان داده است که پروتکل پیشنهادی به میزان 44% و 14% به ترتیب نسبت به S-MAC و DW-MAC مصرف انرژی کمتری داشته است.

مدیریت یکپارچه شهری در بخش نگهداشت یکی از نیازهای اساسی در مدیریت زیرساخت¬های یک کلان‌شهر است. چالش اساسی در این زمینه، موانع موجود و ریسک¬های مترتبِ در پیاده¬سازی چنین سامانه¬ای است. در این پژوهش، پس از تبیین تجربه شکست در پیاده¬سازی سامانه¬های نگهداشت شهر در چند کلان‌شهر ایران، چالش¬های موجود در پیاده¬سازی یک سامانه جامع هوشمند مدیریت شهری در ایران موردمطالعه و تحلیل قرارگرفته است. تجربه موفق در پیاده¬سازی و راه¬اندازی سامانه نگهداشت کلان‌شهر تهران "سامن" در سال 1395 دستمایه این پژوهش قرارگرفته است تا آسیب‌شناسی بهره¬برداری سامانه-های مدیریت شهری در ایران مورد تحلیل قرار گیرد. در این مقاله آسیب‌شناسی سه پارامتر اصلی در راه‌اندازی یک سامانه هوشمند شامل: (1) مدل¬های ارزیابی عملکرد در حوزه نگهداشت شهر، (2) ساختار مدل نرم¬افزار (در دو بخش برداشت و تحلیل اطلاعات) و (3) روش پیاده¬سازی آن ارائه‌شده است. براي تبيين ميزان و اهميت هر يک از موانع و چالش¬های رودرروی این سامانه، پیاده¬سازی و ارزیابی آن در چند ناحیه شهر تهران مورد ارزیابی قرار گرفت. برای تحلیل اطلاعات، ابتدا کمیته¬ای از خبرگان دانشگاهی و صنعتی تشکیل گردید و با استفاده از روش AHP، هر یک از چالش¬ها تحت پوشش در هر حوزه توسط متخصصان و خبرگان وزن دهی شد. سپس وزن¬های به‌دست‌آمده نرمال‌سازی و چالش¬های ارزیابی‌شده اولویت¬بندی شدند. نهایتاً راهکارهای برون‌رفت از چالش‌ها و راه¬های مؤثر در پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند در کلان‌شهر¬ها حاصل آمد.

فناوری اطلاعات و ارتباطات امکان راه اندازی جامعه الکترونیک محور را فراهم کرده است. شهرداری الکترونیک نیز شکلی از شهرداری است که از قابلیت‌ها و امکانات فناوری اطلاعات و ارتباطات برای انتشار اطلاعات، برقراری ارتباطات با گروه‌های مختلف( شهروندان، واحدهای بازرگانی و نهادهای دولتی) جهت عمل کردن به گونه‌ای شفاف، کارآمد، کم‌هزینه‌تر و کم‌زمان‌تر را به‌کار می‌گیرد. شهرداری تهران نیز در راستای اهداف و وظایف خود، در جهت ارتقای سطح جامعه و فرهنگ و ارتباطات شهری تلاش می‌کند و پرتال‌های واحدهای زیر مجموعه شهرداری نقطه عطفی در نتیجه بخشی این تلاش‌ها در الکترونیکی شدن خدمات شهری به حساب می‌آید که میزان کمیت و کیفیت آن تأثیر بسازی در رضایت شهروندان و ارتقای جامعه دارد. در این مقاله بر مبنای نوع فعالیت واحدهای مربوطه و معیارهای ارزیابی پرتال، ارائه روش پیشنهادی جهت بررسی وضعیت مطلوب پرتال‌های شهرداری تهران با وضعیت فعلی آنها را ارائه می‌کند که نتیجه آن بدست آوردن یک عدد کمی جهت محاسبه این فاصله می‌باشد.

هدف از انجام این تحقیق ارائه راهکاری جهت مقابله با مشکل انفجار فضای حالت در وارسی مدل سیستم‌های مدل‌شده توسط سیستم تبدیل گراف است. سیستم تبدیل گراف یکی از روش‌های پرکاربرد فرمال و مبتنی بر پایه ریاضی برای مدلسازی سیستم‌ها است که از گراف‌ها برای تشریح و مدل‌کردن ساختار سیستم‌های پیچیده استفاده می‌کند. در روش ارائه‌شده از الگوریتم‌های فرامکاشفه‌ای استفاده کرده‌ایم تا به‌جای تولید کامل فضای حالت، بخشی از آن را ساخته و مورد بررسی قرار دهیم و در‌این راستا از تکنیک تکذیب برای بررسی نقض یک ویژگی به‌جای اثبات آن استفاده کرده‌ایم؛ ما به بررسی ویژگی ایمنی پرداخته‌ایم و به‌دنبال کشف‌کردن مسیر‌های منتهی به بن‌بست به‌عنوان مثال نقض ویژگی ایمنی هستیم. راهکار ارائه‌شده را در Groove که ابزاری متن‌باز و مبتنی‌بر گراف، برای ویرایش، تولید فضای حالت و وارسی مدل مبتنی‌بر گراف می‌باشد، پیاده‌سازی کرده‌ایم. در این تحقیق از ترکیب الگوریتم کلونی زنبور‌عسل مصنوعی و تبرید شبیه‌سازی‌شده، الگوریتم جدیدی به‌نام ABC-SA را پیاده‌سازی کردیم.

در این مقاله یک اسیلاتور کنترل شونده دیجیتالی (DCO) با فرکانس بالا و توان مصرفی کم پیشنهاد شده است. مدار DCO پیشنهادی هشت فاز مختلف دارد و برای سه و چهار بیت کنترلی شبیه‌سازی شده است. در این مدار از حلقه‌ای با چهار سلول تاخیر دیفرانسیلی و یک گیت XOR و سه معکوس‌کننده استفاده شده است. در هر طبقه تعدادی NMOS موازی با پهناهای متفاوت بر وزن باینری برای کنترل فرکانس خروجی DCO قرارداده شده است. شبیه سازی توسط نرم افزار Cadence در تکنولوژی 65 نانومتر و ولتاژ تغذیه 1.2 ولت انجام شده است. DCO با سه بیت کنترلی، رنج فرکانسی 16.26 - 12.74 گیگاهرتز و توان مصرفی 335.9 - 287.9 میکرو‌وات و DCO با چهاربیت کنترلی رنج فرکانسی 16.39 - 89 .12 گیگاهرتز و توان مصرفی 337.6 - 290 میکرو‌وات را نشان می‌دهد.

طبقه‌بندی کننده بیز ساده به دلیل کارایی بالا در پیش‌بینی و سادگی در ساخت مورد توجه محققین بسیاری قرارگرفته است. بنیان این طبقه‌بندی کننده بر اساس استقلال شرطی متغیر‌ها (ویژگی‌ها) به شرط کلاس است. اگرچه به دلیل وابستگی متقابل بین ویژگی‌ها این فرض در کاربرد‌های واقعی این طبقه‌بندی کننده صادق نیست. از این رو، در این مقاله از مفهوم متغیرهای پنهان برای ارائه مدلی تحت عنوان "طبقه‌بندی کننده بیز ساده آمیخته با متغیر پنهان (MLNB)" به منظور کاهش فرض استقلال شرطی و مدل‌سازی ویژگی‌ها ارائه شده است. الگوریتم امید ریاضی- بیشینه (EM) به منظور تخمین پارامترهای مدل استفاده شده است. شبیه سازی‌ها بر روی 5 مجموعه داده از مخزن یادگیری ماشین دانشگاه کالیفورنیا ایرواین نشانگر این است که روش پیشنهادی عملکرد قابل توجه‌ای بر اساس دقت طبقه‌بندی و معیار F-measure در مقایسه با توسعه‌های اخیر بیز ساده دارد.

تعداد زیادی از شرکت‌ها با پردازش داده‌های بزرگ برای تحلیل داده‌های مالی، داده‌های تجاری و سایر تحلیل ها روبرو هستند. با توجه به زیر ساخت بزرگ وگران قیمت برای پردازش داده‌های بزرگ، ممکن است نتوان تمام داده‌ها را مورد پردازش قرار داد. این موضوع بر روی کیفیت پاسخ تاثیر گذاشته و کیفیت پاسخ را کاهش می‌دهد. راه‌حل ارائه شده در این مقاله در مواقعی که با محدودیت بودجه و زمان اتمام پردازش روبرو هستیم می‌تواند مورد استفاده قرار بگیرد. در این مقاله ما برای افزایش کیفیت پاسخ داده‌ها با تاثیر بیشتر را به منابع با توان پردازشی بیشتر اختصاص می‌دهیم. بعد از آن اگر بودجه ای برای استفاده در دسترس بود، سایر داده‌ها را نیز مورد پردازش قرار می‌دهیم. در این مقاله با استفاده از روش‌های آماری با سطح اطمینان قابل قبولی میزان تاثیر هر قسمت از داده را بر روی پاسخ نهایی مشخص می‌کنیم. با استفاده از این روش قادر خواهیم بود در صورت وجود محدودیت زمانی و بودجه ای کیفیت پاسخ را افزایش دهیم. در فاز ارزیابی داده‌هایی از حوزه‌های مختلف را مورد بررسی قرار داده‌ایم. بررسی نشان می‌دهد این روش دارای کارایی خوبی برای افزایش کیفیت پاسخ در صورت وجود محدودیت زمانی و بودجه است. در کاربردهای مورد ارزیابی در این مقاله موفق شده‌ایم تا 29 درصد بهبود در کیفیت پاسخ ایجاد کنیم.

محیط محاسبات ابری به دلیل ماهیت توزیع شدگی و تنوع منابع برای بسیاری از کاربردهای بی‌درنگ مانند پردازش سیگنال و پیش بینی آب و هوا مناسب است. در این گونه کاربردها، رعایت نکردن مهلت زمانی منجر به پیامدهای ناگواری می‌شود، بنابراین زمانبندی وظایف بی‌درنگ در محیط محاسبات ابری یک امر مهم و ضروری است. از طرفی صرفه‌جویی در مصرف انرژی مراکز داده ابر با توجه به فوایدی مانند کاهش هزینه عملیاتی سیستم و حفظ محیط زیست یک امر مهمی است که در طی چند سال اخیر مورد توجه قرار گرفته است و با زمانبندی مناسب وظایف قابل کاهش می‌باشد. هدف این مقاله ارایه الگوریتم زمانبندی وظایف بی‌درنگ آگاه از انرژی برای وظایف بی‌درنگ، پویا، مستقل بر مبنای مقیاس پذیری پویای ماشین مجازی می‌باشد. الگوریتم پیشنهادی ETC وظایفی را که مهلت زمانی‌شان خیلی کوتاه است و زمان برای راه‌اندازی منابع ندارند، با استفاده از ویژگی مقیاس‌پذیری عمودی منابع که در مقابل مقیاس‌پذیری افقی خیلی سریعتر قابل انجام است، در محدوده مهلت زمانی‌شان اجرایی می‌نماید. الگوریتم پیشنهادی با جلوگیری از روشن کردن میزبان‌های بیشتر و استفاده از تجمیع ماشین‌های مجازی و خاموش کردن میزبان‌های بیکار، انرژی کمتری را مصرف و نرخ بهره‌وری از منابع را افزایش داده است. نتایج آزمایش نشان می‌دهد که الگوریتم ETC در مقایسه با چند الگوریتم زمان‌بندی وظایف بی‌درنگ آگاه از انرژی، نرخ تضمین را به میزان 33 درصد، نرخ بهره‌وری از منابع را به میزان 26درصد و مصرف انرژی را 15 درصد بهبود می‌دهد.

With the widespread use of Internet of Things (IoT) in every aspect of human’s daily life, communications of such an enormous amount of existing embedded devices in these systems arise many new challenges from power consumption, performance, and reliability perspectives. Communications in an IoT infrastructure are managed by a set of policies which are determined by Objective Functions (OFs). Thus, OFs are the most important contributors in facing with the mentioned challenges. In this paper, due to the lack of information on how OFs affect the primary properties of an IoT infrastructure, we have compared three well-known OFs (OF0, MRHOF, and OFFL) from power consumption, performance, and reliability perspectives. This paper would pave the way for scholars to realize which of the three mentioned areas are more affected by OFs. Our evaluation results on Contiki’s IoT simulation environment (COOJA) illustrate, OFs could affect the power consumption by up to 71.2%, while their impacts on reliability and performance would be as high as 77.5% and 25.15%, respectively.

بازيابي تصاوير يکي از مهم‌ترين مسائل مطرح شده در حوزه بينايي ماشين مي‌باشد که کاربرد گسترده‌اي در علوم مختلف دارد. چالش‌هاي فراواني در زمينه بازيابي تصاوير براساس محتوا وجود دارد، از جمله آنها مي‌توان به وجود نويز، پس زمينه پيچيده و عدم وجود نور کافي در تصاوير اشاره کرد. براي غلبه بر اين مشکلات بايد ويژگي‌هاي استخراج شده قابليت تمايز خوبي داشته باشند. در اين مقاله از الگوريتم کدگذاري خطي با قيد محلي به منظور استخراج ويژگي از تصاوير براي بازيابي استفاده شده است. در ابتدا ويژگي‌هاي SIFT از تصاوير پايگاه داده استخراج مي‌شوند. سپس ويژگي‌هاي استخراج شده خوشه‌بندي شده و مراکز خوشه‌ها به عنوان نماينده هر دسته انتخاب مي‌شود. پس از خوشه‌بندي توصيفگرها، از ضرايب بازنمايي توصيفگرهاي هر دسته با توجه به نماينده‌هاي توليد شده از مرحله قبل، از الگوريتم کدگذاري خطي با قيد محلي به عنوان ويژگي استفاده مي‌شود. در نهايت از اين ويژگي‌هاي توليد شده براي بازيابي تصاوير استفاده خواهد شد. نتايج آزمايشات روي پايگاه داده Caltech-101 برتري روش ارائه شده را در بازيابي تصاوير نسبت به روش‌هاي مطرح در اين حوزه نشان مي‌دهد.

برازش منحني يكي از مسايل پركاربرد در يادگيري ماشين است. كشف ساختار زيربنايي داده‌ها براي داشتن يك برازش با دقت قابل قبول امري ضروري است. در اين مقاله برازش منحني از ديدگاه رگرسيون را در نظر گرفته، سپس با مروري بر روش‌هاي كشف ساختار داده، يك رگرسور براي كشف ساختار زير بنايي داده بر مبناي سري فوريه(انتگرال فوريه در حالت تناوبي نبودن داده‌هاي ورودي) بدست مي‌آوريم. از اين رگرسور يك كرنل ساخته كه در ماشين‌هاي كرنل پذير همانند ماشين بردار پشتيبان استفاده مي‌شود. كرنل به دست آمده ترکيبي از كرنل ديريکله با فرمول بسته است. نتايج پياده سازي شده بر روي چند مجموعه داده و روش‌هاي دسته بندي متفاوت، قدرت و برتري اين كرنل را نشان ميدهد.

افزايش محبوبيت گوشي‌هاي هوشمند و استقبال بي‌نظير کاربران از برنامک‌هاي همراه سبب شده‌است که فروشگاه‌هاي برنامک‌ها به مخازن عظيم نرم‌افزاري تبديل شوند. از اين‌رو استفاده از اين مخازن براي افزايش کيفيت برنامک‌ها مي‌تواند مفيد واقع‌شود. از آن‌جايي که پل ارتباطي بين کاربران و توسعه‌دهندگان برنامک‌هاي همراه، نظراتي است که کاربران درباره‌ي آن‌ها در فروشگاه مي‌نويسند، توجه به اين نظرات از طرف توسعه‌دهندگان مي‌تواند باعث پيشرفت چشمگيري در کيفيت شود. از اين‌رو در سال‌هاي اخير پژوهش‌هاي متعددي حول موضوع کاوش نظرات کاربران صورت گرفته‌است که قصدشان استفاده‌ي مفيد از اطلاعات نظرات برنامک‌هاي همراه بوده‌است. يکي از کمبودهاي اين پژوهش‌ها عدم استفاده از اطلاعات موجود در نظرات کاربران در تسريع فرايند رفع خطاي نرم‌افزار است. از اين‌رو در اين پژوهش ضمن بررسي کارهاي انجام‌شده در اين حوزه، رويکردي براساس نظرات کاربران براي انتساب خطاي برنامک به توسعه‌دهندگان بيان خواهد‌شد. اين رويکرد با استفاده از داده‌هاي کاميت‌هاي برنامه تاريخچه‌اي از عملکرد توسعه‌دهندگان به دست مي‌آورد و هم‌چنين با استفاده از ايراداتي که توسعه‌دهندگان از قبل در برنامه رفع کرده‌اند در مورد سوابق آن‌ها در رفع خطاهاي برنامه اطلاعاتي کسب مي‌کند. سپس با استفاده از ترکيب اين دو معيار به هر توسعه‌دهنده‌ي آن نرم‌افزار براي رسيدگي به هر نظر امتيازي اختصاص مي دهد تا فهرستي از توسعه‌دهندگان ارائه کند که به‌ترتيب اولويت، براي رسيدگي به نظر مناسب هستند. در ادامه‌ي اين پژوهش نشان داده مي‌شود که روش پيشنهادي با دقت ۷۴٪ قادر به شناخت توسعه‌دهنده‌ي مناسب براي رسيدگي به نظرات خواهد‌بود.

در اين مقاله يک ساختار سخت‌افزاري نو براي سيستم‌هاي پردازش تصاوير هوشمند ارائه مي‌شود. با روش پيشنهادي بدون نياز به پردازشگر بيروني مي‌توان انواع فيلترهاي پردازش تصاوير را در کنار حسگر تصوير هوشمند و بدون تغيير در ساختار و تقارن پيکسل‌هاي حسگر تصوير پياده‌سازي کرد. به منظور حفظ حداکثري پارامتر ضريب فضاي موثر، در داخل حسگر تصوير تغييراتي داده نمي‌شود بلکه مدارات فيلترهاي پردازشي و پنجره‌هاي تصوير بر روي تراشه حسگر ولي در بيرون از ناحيه حساس به نور قرار داده مي‌شوند. در ساختار پيشنهادي علاوه بر مدار بازخواني، 8 فيلتر از پرکاربردترين فيلترهاي مورد استفاده در پردازش تصوير طراحي و پياده‌سازي شده است. نتايج طراحي و شبي‌سازي نشان مي‌دهد که علاوه بر عملکرد صحيح در تصويربرداري، آرايه‌اي از پيکسل‌ها با ابعاد 64×64، توان مصرفي سيستم پيشنهادي، معادل با 64 ميلي‌وات است. همچنين ضريب فضاي موثر برابر با بيشترين مقدار مي‌باشد، اين در حاليست كه در حسگرهاي تصوير مشابه، در کنار عدم تقارن تعداد فيلترهاي پردازش تصاوير محدود و قابليت افزودن فيلترهاي ديگر به دليل انتخاب ساختار طراحي آنالوگ وجود نداشت. طرح و الگوريتم پيشنهادي محدوديتي در ابعاد حسگر تصوير ندارد و به دليل طراحي ديجيتالي قابليت پياده‌سازي انواع فيلترهاي پردازشي را در سريع‌ترين زمان و بدون طراحي‌هاي پيچيده مجدد دارا مي‌باشد.