انجمن کامپیوتر ایران

تخمین جهت دریافت منابع باند پهن از دیرباز در بسیاری از کاربردها مورد استفاده قرار گرفته است. استفاده از روش‌های همدوس همچون روش‌های همدوس زیرفضایی سیگنال به دلیل دقت بالا و عملکرد مناسب در نسبت سیگنال به نویزهای پایین همواره مورد توجه بوده است. در این مقاله تلاش کرده‌ایم تا روش تشکیل ماتریس نگاشتی برای روش‌های همدوس ارائه دهیم که برخلاف روش‌های گذشته نیازی به عملیات پیش‌پردازش جهت به دست آوردن تخمین اولیه از جهت‌ها نداشته باشد.

امروزه با مطرح شدن مباحثی همچون دولت الکترونیک، با فرآیندهای بزرگ و پیچیده‌ای مواجه هستیم که برمبنای مشارکت سازمان‌های مختلف و سرویس‌های آن‌ها طراحی می‌شوند. در راستای این مشارکت، روز به روز شاهد افزایش اهمیت مبحث تعامل‌پذیری برون سازمانی هستیم. در این مقاله با تمرکز بر جایگاه تعامل‌پذیری در فرآیندهای کسب‌وکار و با بررسی چالش‌های این حوزه، از جمله بار سنگین ناشی از فراخوانی‌های مکرر و لزوم پشتیبانی از سرویس‌های کاری متنوع و پویا در تعاملات و فرآیندها، به معرفی راهکاری مبتنی‌ بر معماری ریزسرویس‌ها درجهت رفع این چالش‌ها و افزایش بهره‌مندی از تاثیرات مثبت ناشی از تعامل‌پذیری فرآیندهای کسب‌وکار و همچنین بهبود تعامل‌پذیری میان سرویس‌های سازمان‌های مختلف می‌پردازیم. برای ارزیابی رویکرد ارائه شده، یک سناریو از فرآیندهای سازمانی را شبیه‌سازی کرده و ویژگی‌های کیفی مرتبط با تعامل‌پذیری را اندازه‌گیری کردیم.

در این مقاله، طراحی یک فلیپ‌فلاپ چهارمقداری حساس به لبه نوع D با استفاده غالب از مدارهای دودویی و بر اساس فناوری ترانزیستورهای نانو‌لوله‌کربنی شرح داده شده است. مراحل تبدیل از یک لچ چهارمقداری به فلیپ‌فلاپ‌های حساس به سطح و لبه به طور کامل توضیح داده شده است. در هر مرحله مبدل‌هایی جهت تبدیل مدارها به یکدیگر ارائه می‌شوند. در این فلیپ‌فلاپ، قابلیت موجود در لچ برای سفارشی کردن خروجی‌های Q و حفظ می‌شود، تا تعداد تقسیم ولتاژ کمتری صورت گرفته و توان مصرفی کاهش یابد. از آنجایی که فلیپ‌فلاپ پیشنهادی در این مقاله با فرض وجود تنها یک منبع تغذیه طراحی می‌شود، تعداد تقسیم ولتاژ کمتر به معنای توان ایستای کمتر است. نتایج حاصله نشان می‌دهد که حذف یکی از خروجی‌ها میانگین مصرف توان و مصرف توان ایستا را تا حدود نصف کاهش می‌دهد. بعلاوه، مدار پیشنهادی با استفاده از نرم افزار اچ-اسپایس و فایل کتابخانه ترانزیستورهای نانو‌لوله‌کربنی با طول کانال 32 نانومتر اعتبارسنجی و شبیه‌سازی شده است. نتایج شبیه‌سازی حکایت از بهبود %35/79 کارآیی مدار جدید نسبت به بهترین فلیپ‌فلاپ چهارمقداری که قبلا ارائه شده است، دارد. درضمن، زمان تنظیم و زمان نگهداری از جمله عوامل مهم در طراحی فلیپ‌فلاپ می‌باشند، که تاثیر زیادی در تعیین فرکانس سیستم دارند. هر دو عامل در مدار پیشنهادی کاهش چشمگیری نسبت به مدارهای CMOS داشته‌اند.

در سال‌های اخیر استفاده از مدلسازی شبکه‌ای به ابزاری برای شناسایی و تحلیل الگوهای پیچیده رفتاری در بسیاری از دامنه‌ها تبدیل شده است. یک مسئله نادیده گرفته شده در پیش‌بینی بازارهای مالی، داشتن مدلی است که همزمان از شبکه‌ی روابط سهام‌های مختلف و پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده‌های گذشته‌ی بازار استفاده کند. برخلاف بسیاری از دامنه‌ها، استفاده از روش انتشار برچسب مبتنی بر شبکه در پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی به علت نبود برچسب مورد توجه قرار نگرفته است. در این مقاله ساختار شبکه‌ای جدید برای مدلسازی روابط میان سهام‌های بازار و تاثیر بازده شان بر هم معرفی شده است و بر اساس این شبکه و با ترکیب پیش‌بینی مدل‌های کلاسیک، یک روش انتشار برچسب با استفاده از الگوریتم پیج رنک با بردار شخصی‌سازی طراحی شده است. در روش معرفی شده به نام LabelNet برچسب‌ها به کمک الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده از داده‌های گذشته سهم، برای انتشار در شبکه استخراج می‌شوند و با استفاده از انتشار برچسب پیش‌بینی نهایی انجام می‌شود. در نهایت، ارزیابی‌های ما بر روی داده‌های بازار سهام تهران نشان می‌دهد مدل معرفی شده نسبت به مدل‌های رقیب، دقت بالاتری را در پیش‌بینی حاصل کرده است.

در بازار بورس روش‌های تصمیم‌یار متفاوتی با استفاده از روش‌های محاسباتی ارائه شده است تا افرادی که وارد بازار سرمایه می‌شوند سهم‌هایی را انتخاب کنند که بیش‌ترین بازدهی را داشته باشد، یکی از چالش‌های تکنیک‌های ارائه شده برای بازار سرمایه‌ای ایران، آن است که این تکنیک‌ها متناسب با واقعیت‌های بازارهای سرمایه‌ای کشورمان نیست، به همین سبب در این تحقیق یک روش مبتنی بر یادگیری ماشین به منظور ارائه‌ یک سیستم تصمیم‌یار که بتواند سهام‌داران را در فروش سهام‌هایشان یاری کند ارائه‌ می‌شود، روش پیشنهادی از ۲ مرحله‌ی اصلی تشکیل شده‌ است که در مرحله‌ی اول زیرمجموعه‌ی بهینه‌ای از ویژگی‌ها توسط الگوریتم رقابت جهانی انتخاب می‌شوند و سپس در مرحله بعدی بر اساس آن‌ها و با استفاده از ماشین‌های بردار پشتیبان مدل پیش‌بینی کننده ایجاد می‌شود، در این تحقیق الگوریتم رقابت جهانی به مسئله انتخاب ویژگی که یک مسئله گسسته است تعمیم داده‌ شده است، در ارزیابی که از نتایج حاصل شده بر روی یک نمونه موردی حاصل شده‌ است مشاهده می‌شود که راهکار پیشنهادی با دقت ۷۸ درصد، بهتر از روش‌های ژنتیک و ازدحام ذرات می‌تواند افت وخیز سهام بورسی را پیش‌بینی کند.

در سال‌های اخیر، اینترنت اشیا زیر آب (IoUT) به یک فناوری محبوب برای کاوش در محیط زیر آب تبدیل‌ شده است. IoUT شامل تعداد زیادی سنسورهای بی‌سیم زیر آب است که اطلاعات مختلف را جمع‌آوری و به سمت گره سینک ارسال می‌کند. با توجه‌ به شرایط ناپایدار زیر آب و با توجه‌ به اهمیت ویژه قابلیت اطمینان و تأخیر در بسیاری از کاربردها، مدیریت ارتباطات بین سنسورها، به‌منظور بهبود QoS ضروری است. شبکه‌های نرم‌افزار محور (SDN) یکی از بهترین معماری‌ها برای ارائه مدیریت کارآمد شبکه است که قسمت صفحه کنترل (Control plane) را از صفحه داده (Data plane) جدا می‌کند. در این مقاله یک روش جدید مسیریابی مبتنی بر SDN در IoUT باهدف بهبود پارامترهای QoS ازجمله قابلیت اطمینان و تأخیر ارائه شده است. در روش پیشنهادی علاوه بر شناسایی مسیرهای قابل‌اعتماد، به کاهش مصرف انرژی نیز توجه می‌شود. از آنجایی‌ که، کنترل‌کننده از مختصات هر سنسور و انرژی آن آگاه است، باتوجه ‌به وضعیت کانال زیر آب، می‌تواند مطمئن‌ترین مسیر بین دو گره را تخمین زده و مسیری که دارای تأخیر کم و قابلیت اطمینان بالا و همچنین انرژی بیشتری است را شناسایی نماید. سرانجام، مسیر تخمین زده‌ شده را بر روی گره‌های واقع در امتداد آن نصب می‌کند. نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهد که این روش پیشنهادی از لحاظ اقدامات عملکردی مختلفی به طور قابل‌توجهی از سایر روش‌های غیر SDN بهتر است.

امنیت داده‌ها و تبادل امن اطلاعات یکی از مقوله‌های مهم در ایننترنت اشیاء می‌باشد. با توجه به قدرت محاسباتی اندک و همچنین ظرفیت کوچک ذخیره‌سازی در گره‌های شبکه اینترنت اشیاء، در بسیاری از موارد امکان رمزنگاری اطلاعات وجود ندارد و یا نیاز به صرف زمان زیادی است. چالش دیگر نگهداری کلید مشترک رمزنگاری در جای امن است. در چارچوب پیشنهادی بار پردازش رمزنگاری محدود به گره حاوی فایل یا اطلاعات نسبتا بزرگ نیست. بلکه با تقسیم فایل به قطعات کوچکتر‌ از مشارکت دیگر گره‌های شبکه استفاده ‌می‌گردد. بدین منظور سه نوع گره خاص منظوره هماهنگ‌کننده، ادغام‌کننده و مشارکت‌کننده تعریف شده است تا با مشارکت یکدیگر در یک معماری توزیع شده پردازش صورت پذیرد. برای تبادل کلید از روش ECDH استفاده شده است تا دو طرف بتوانند یک کلید امن مشترک را از طریق یک کانال ناامن ایجاد کنند. این چارچوب با فایلی با حجم 560 کیلوبایت روی دو گره واقعی (ESP8266 و ESP32) در کنار سایر گره‌های شبیه‌سازی‌ شده مورد آزمون قرار ‌گرفته شده است. و زمان رمزنگاری در دو حالت استفاده از گره‌های با توان‌های یکسان و متفاوت محاسبه شده که کاهش زمان تا 4 برابر را نشان می دهد.

واژه‌یابی گفتار به جستجوی کلمات كلیدی هدف در یک آرشیو صوتی اتلاق می‌شود. در سال‌های اخیر با پیشرفت تکنولوژی استفاده از سیستم‌های واژه‌یاب گفتار در دستگاه‌های با توان پردازشی كم مانند بلندگوهای هوشمند و تلفن‌های همراه رواج یافته است. استفاده از واژه‌یابی گفتار در این دستگاه‌ها با محدودیت‌های حافظه‌ای و پردازشی همراه است. از این رو، لازم است از روش‌هایی استفاده شود که در كنار دقت مطلوب، تعداد پارامتر‌های كمی نیز داشته باشد. در سال‌های اخیر، شرکت گوگل مبتنی بر مد‌های مطرح شبکه‌های عصبی پیچشی مانند موبایل نت، تی‌سی رزنت، اینسپشن و اکسپشن در حوزه‌ی واژه‌یابی گفتار به دقت مطلوبی دست یافته است. در این مقاله سعی شده است با بهره‌گیری از مکانیزم خودتوجه، دقت واژه‌یابی گفتار مبتنی بر مدل‌های مطرح مذکور افزایش یابد. نتایج ارزیابی حاکی از آن است که استفاده از مکانیزم خودتوجه باعث افزایش دقت %1.72ای مدل موبایل‌نت، %1.411ای مدل اینسپشن، %1.43ای مدل اكسپشن و %1.83ای مدل تی‌سی‌رزنت بدون تاثیر قابل توجه بر تعداد پارامترهای آموزش پذیر مدل‌های مذکور شده است. همچنین، در قیاس با سایر مدل‌های مطرح در حوزه‌ی واژه‌یابی گفتار، در بهترین حالت، به ازای کاهش حدود 2 درصد دقت، تعداد پارامترهای آموزش پذیر مدل 1000 برابر کاهش یافته‌اند.

فسفوریلاسیون یكی از مهمترین تغییرات پس از ترجمة سلول است که طی این فرآیند گروه‌های فسفری به جایگاه‌های خاصی از آمینواسیدها وصل می‌شوند. فسفریلاسیون نقش مهمی در اهداف دارویی و فرآیندهای بیولوژیكی بدن دارد. در سا‌ل‌های اخیر روش‌های محاسباتی و یادگیری ماشینی به عنوان اصلی‌ترین روش‌ها برای پیش‌بینی جایگاه‌ها استفاده شده‌اند. روش‌های محاسباتی برای پیش‌بینی جایگاه فسفوریلاسیون نقش مهمی در مطالعات عملكرد پروتئین‌ها دارند. این روش‌ها عموما از استخراج ویژگی‌های متفاوت برای حل مساله استفاده می‌کنند. از طرفی روش‌های یادگیری ماشینی به دو رویکرد تقسیم شده اند: رویکرد کلاسیک و رویکرد یادگیری انتها به انتها. در این مقاله ابتدا پایگاه‌ داده‌های اصلی موجود برای پیش‌بینی جایگاه فسفوریله مشخص و برررسی شده است. سپس روش‌های استخراج ویژگی در کنار روش‌های محاسباتی و یادگیری ماشینی مقایسه و تشریح شده است.

اخيرا تهديد خودي‌هاي بدسرشت به شدت مورد توجه پژوهشگران اين حوزه قرار گرفته است، اما تا رسيدن به راه حل‌هاي قابل اتکا در محيط‌‌‌‌ هاي تجاري راهي طولاني جلوی روست. دلايل اين مشکل را مي‌توان در وابستگي شديد به داده‌هاي عيني، عدم وجود روش ساخت يافته براي پيش پردازش داده‌ها و در نتيجه عدم بسط‌‌ پذيري آن و نيز نرخ بالاي اعلان‌هاي اشتباه و در مواردی زمان طولاني پردازش داده‌ها دانست. در اين تحقيق برآنیم با استفاده از يادگيري ماشين تحت نظارت راهکاري براي تشخيص تهديدهاي خودي بدسرشت ارائه شود. راهکار بر روي يک سناريو از رايج‌ترين سناريوهاي اين حوزه اعمال شده و نيز گام‌هاي آن در پيش‌پردازش داده‌ها به تفصيل مورد تشريح قرار گرفته است. همچنين، تفکيک مناسبي مابين نگرش کاربر محور و داده محور در نظر گرفته شده، تفاوت آنها با ارائه داده‌هاي حاصل از هر يک از نگرش‌ها بيان شده است. نهايتا با در نظر گرفتن نتايج، اين راهکار توانسته است با نرخ تشخيص بيش از ۹۶٪ و نرخ اعلان اشتباه کمتر از ۰/۶٪ تهديدهاي خودي را شناسايي نمايد. همچنین، راهکار نسبت به راهکارهاي مشابه از وابستگي کمتري به داده‌هاي عيني برخوردار بوده و نيز رويه پيش پردازش آن شفاف بوده و به همين دليل از بسط‌ پذيري قابل توجهي برخوردار است، به همين دليل استفاده از آن در ساير سناريوها نيز ممکن خواهد بود.

شبکه‌های موردی بین خودرویی فناوری پیشرفته و نوظهوری هستند که امکان ارتباط خودروها با یکدیگر و با زیرساخت‌های شبکه را فراهم می‌کنند. ساختار باز و پویای این شبکه‌ها زمینه را برای حملات متنوع به شبکه و کاربران فراهم کرده و امنیت این شبکه‌ها را با چالش روبرو کرده است. جعل موقعیت یکی از این حملات است که تا کنون راهکارهای مبتنی بر یادگیری ماشین و راهکارهای مبتنی بر رسی‌های معقول بودن در تشخیص آن‌ها ارائه شده ‌است. با این وجود این نوع راهکارها به تنهایی برای تشخیص دقیق این حملات کافی نبوده‌اند. در این مقاله، روشي پيشنهاد شده است که از هر دو نوع راهکار برای تشخیص حملات جعل موقعیت استفاده می‌کند. در این روش، ابتدا یک بررسی در لایه فیزیکی از رابطه بین RSSI و فاصله انجام می‌شود و سپس خروجی آن به همراه ویژگی‌های دیگر وارد سیستم تشخیص بدرفتاری مبتنی بر یادگیری ماشین می‌شود. برای شبیه‌سازی و ارزیابی روش پیشنهادی از مجموعه داده Modified VeReMi استفاده شده ‌است. نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهد که روش پیشنهادی عملکرد مطلوبی را به‌ویژه در بخش بازیابی از خود نشان می‌دهد.

پذیرش آداب سازمانی به عنوان وسیله ای برای افزایش کارایی و منفعت سازمانی، طراحی و تولید سامانه های رایانه ای کمک به تدوین آداب نامه های سازمانی را ایجاب نموده است. در این پژوهش پس از مباحث نظری لازم، از تلفیق دو مدل رضایت سنجی مشتریان و اعتماد آفرینی سازمانی، مدل سه وجهی (به نام سرمآن) طراحی شده است که توفیق یا شکست سازمان را در قبال بندهای آداب نامه ای ارزیابی نموده و بندهای آدابی کم اثر را جهت حذف یا بازبینی معرفی می نماید. نرم افزار طراحی و تولید شده براساس این مدل، بهبود آتی بندهای آدابی تولیدی سامانه را پس از اثر سنجی پیشنهاد می کند. کمّی سازی اثرات بکارگیری آداب نامه تولیدی رایانه ای در فعالیت های سازمانی و ارائه گزارش تحلیلی متنی رایانه ای در این مورد ، از نوآوری های این مقاله است.

نياز رو به رشدي براي انتقال داده امن در شبکه هاي حسگر بي¬سيم، قادر به پشتيباني کاربرد¬هاي جديد، وجود دارد. در کاربردهاي جديد شبکه حسگر، يک نود حسگر مي¬تواند شامل چندين سنسور بوده و در نتيجه داده¬هاي متفاوتي از لحاظ اهميت داشته باشد. در پروتکل ارائه شده داده¬هاي نود حسگر با توجه به اهميت و نيازمندي¬هاي کيفيت سرويس آنها کلاس¬بندي مي¬شوند و تحويل تصادفي به منظور تامين قابليت اطمينان تعريف و پياده¬سازي شده است. تحويل تصادفي ار لحاظ مصرف انرژي و مصرف پهناي باند کم نسبت به تحويل گارانتي شده، که انتظار مي¬رود تمام بسته-هاي انتقال داده شده به مقصد برسند کم هزينه¬تر مي¬باشد. همچنين بسياري از کاربردها مي توانند حدي از اتلاف را تحمل کنند بدين منظور احتمال تحويل براي هر کلاس ترافيکي تعريف مي¬گردد. هرچه احتمال تحويل مورد نظر بيشتر باشد مصرف انرژي بيشتر مي¬گردد. آزمايش¬ها نشان داده اند که با روش پيشنهادي متريک¬هاي کارايي مانند اتلاف بسته به ميزان زيادي بهبود مي¬يابند که اين خود سبب کاهش مصرف انرژي و افزايش طول عمر شبکه مي¬شود.

در این مقاله با استفاده از الگوریتم جستجوی گرانشی یا GSA نرخ بازشناسی ارقام دستنویس فارسی بهبود داده می شود. دو روش برای بهبود نرخ بازشناسی پیشنهاد شده است. در روش اول با استفاده از نسخه باینری الگوریتم جستجوی گرانشی یا BGSA از میان کل ویژگی هایی که برای ارقام به منظور بازشناسی استخراج کرده ایم، ویژگی های بهینه را انتخاب می کنیم. با این کار علاوه بر کاهش تعداد ویژگی ها و هزینه های محاسباتی، نرخ بازشناسی را به میزان قابل توجهی بهبود می بخشیم. در روش دوم با استفاده از نسخه حقیقی الگوریتم جستجوی گرانشی یا RGSA به جای انتخاب ویژگی های بهینه، از روش وزندهی به ویژگی ها استفاده کرده و نرخ بازشناسی را بهبود می بخشیم. در این روش به هر کدام از ویژگی ها یک وزن نسبت می دهیم. در واقع بردار ویژگی را در بردار وزن ضرب کرده و بردار ویژگی جدیدی به دست می آوریم. این بردار وزن را با الگوریتم RGSA به دست می آوریم. الگوریتم RGSA بعد از چندین بار تکرار مجموعه وزن ویژگی ها را به گونه ای تعیین می کند که دقت طبقه بندی افزایش یابد. در این مقاله، از روش فازی برای طبقه بندی استفاده می کنیم. تابع برازندگی در الگوریتم های BGSA و RGSA تعداد خطاهای طبقه بندی کننده فازی می باشد و هدف مینیمم کردن این مقدار است. نتایج این دو روش کارایی آنها را تایید می کنند.

هم¬ترازی لغوی در ترجمه ماشینی آماری یک مفهوم کلیدی محسوب می¬شود. در اغلب پژوهش¬ها، رابطه بین کیفیت هم¬ترازی و کیفیت ترجمه، رابطه¬ای مستقیم گزارش شده است. در این مقاله سعی بر آن است که همبستگی بین کیفیت هم¬ترازی ماشینی و کیفیت ترجمه به ازای جفت زبان فارسی- انگلیسی بررسی گردد. همچنین روشی برای سنجش کیفیت هم¬ترازی خودکار ارائه شده است که البته تعمیمی بر معادله استاندارد F-measure است. قابل ذکر است تمام آزمایشات انجام شده در این مقاله، با استفاده از یک مجموعه کوچک هم¬ترازی دستی تحت عنوان مجموعه¬ی "هم¬ترازی مرجع " که از طریق قضاوت¬های انسانی ساخته شده، صورت گرفته است. در انتها، نشان داده خواهد شد که با کمک گرفتن از این مجموعه کوچک هم¬ترازی دستی، ما می¬توانیم کیفیت سیستم ترجمه ماشینی را بهبود ببخشیم.

با وجود تلاش‌هاي تحقيقاتي بسياري که در زمينه‌ي تطبيق خودکار آنتولوژي‌ها انجام شده ‌است، ولي هنوز مشکلات جدي در اين زمينه وجود دارد. روش‌هاي تطبيق موجود، بين دقت و فراخواني مصالحه برقرار مي‌کنند و هر يک از آنها نقاط ضعف و قوت ‌متفاوتي دارند. درنتيجه همواره انتخاب بهترين تطبيق‌گر براي يک کار خاص مشکل است. اين مقاله روشي به‌نام MuLCOM براي بهبود کيفيت نتايج ارائه مي‌دهد که مبتني‌بر انتخاب تطبيق‌گر‌ خاصي نيست بلکه روش‌هاي يادگيري ماشين را روي ترکيبي از تطبيق‌گر‌ها اعمال مي‌کند. به‌عبارت ديگر دسته‌بندي کننده براساس خروجي حاصل از تطبيق‌گر‌هاي مختلف آموزش داده مي‌شود و سپس براي حل مسائل تطبيق جديد از آن استفاده مي‌شود. بدين ترتيب تطبيق‌گر‌هاي مختلف نقاط ضعف يکديگر را پوشش مي‌دهند. نتايج حاصل نشان مي‌دهد كه MuLCOM حتي نسبت به بهترين تطبيق‌گر‌هاي مجزا کارايي بهتري دارد.

در این مقاله روشی جدید و مستقل از زبان برای نویسه¬گردانی اسامی ارائه خواهیم کرد. در روش پیشنهادی از یادگیری تمایزی برای آموزش مدل استفاده شده است. در مرحله¬ی یادگیری ویژگی¬های جدیدی تعریف کرده¬ایم که باعث بهبود نتایج شده است. هم¬ترازی میان حروف دو زبان نیز به صورت خودکار انجام گرفته است. درانجام آزمایشات به طور خاص بر روی زبان فارسی- انگلیسی تمرکز شده است. برای مقایسه¬ی روش¬ پیشنهادی از سیستم¬های نوین ترجمه¬ی ماشینی برای ترجمه در سطح حروف استفاده گردیده است. بهبود حاصل از روش پیشنهادی در مقایسه با سیستم پایه¬ی ترجمه ماشینی به طور نسبی حدود 22% می¬باشد. هم¬چنین با ارائه یک روش ابتکاری مبتنی بر محتوای صفحات وب، امکان انتخاب نویسه برتر از میان تعدادی نویسه¬ی محتمل، تولید شده توسط روش پیشنهادی میسر گردیده است که با این روش نتایج به طور نسبی 50% بهبود یافته¬اند.

واژگان¬شناختی می¬تواند در محدوده وسيعی از قلمروها از قبيل وب¬معنايي و پردازش زبان طبيعی به منظور ايجاد فهمی مشترک از يک دامنه مورد استفاده قرار گيرد. يکی از کاربردهای واژگان¬شناختی در زمينه شخصی¬سازی وب است. شخصی¬سازی وب عبارتست از هر عملی که اطلاعات و سرويس¬های فراهم شده توسط يک وب¬سايت را با نيازهای کاربران سازگار کند. برای اين کار دانش کسب شده از تحليل رفتار پيگيری کاربر و علايق فردی او در ترکيب با محتوا و ساختار وب¬سايت بکار گرفته می¬شود. بنابراين دانش دامنه وب¬سايت و مدلی که بيانگر علايق کاربر باشد, عناصری کليدی در فرايند شخصی¬سازی می¬باشند. اين مدلها را می¬توان با ساختارهايی از جمله بردار کلمات کليدی/ مفاهيم نمايش داد, يا می¬توان از واژگان¬شناختی برای نمايش آنها استفاده کرد. در اين مقاله ابتدا ساخت يک واژگان¬شناختی از دانش دامنه وب سايت را گزارش می¬کنيم و سپس با نگاشت ثبت¬های وب¬سرور به اين واژگان¬شناختي, واژگان¬شناختی مدل کاربر را ارائه می¬دهيم. اما برای استخراج مفاهيم و روابط معنايی در واژگان¬شناختی مذکور, از ويکيپديا که يک منبع غنی اطلاعاتی است استفاده کرده¬ايم. حاصل کار يک واژگان¬شناختی از علايق کاربر است که نسبت به واژگان¬شناختی¬های پيشين از نظر روابط معنايی غنی¬تر است و می¬تواند در ارائه توصيه¬های بهتر بکار رود. صحت و کيفيت سيستم با استفاده از مدل¬های تحليل و طراحی در مهندسی نرم¬افزار بررسی گرديده است.

درخت هاي پوشاي کمينه يکي از پر کاربردترين ها ساختمان داده ها در علوم هستند. در مسئله دو درخت پوشاي کمينه هدف پوشش دادن مجموعه نقاط با دو درخت جدا از هم است که مجموع طول اين دو درخت کمينه باشد. کاربرد اين مسئله در مواردي است که نياز به سرويس‌رساني به مجموعه اي از نقاطِ تقاضا توسط دو سرويس‌دهنده باشد و بخواهيم مجموع مسافت طي شده و يا طول شبکة ايجاد شده جهت ارائه سرويس را کمينه کنيم. اين مسئله مي‌تواند با محدوديت هاي مختلفي نيز بررسي شود. در اين مقاله ما ابتدا يک الگوريتم بهينه براي مسئله در حالت کلي ارائه مي‌دهيم و سپس به بررسي مسئله با محدوديت مساوي بودن تعداد گره هاي دو درخت مي‌پردازيم. در اين حالت براي مسئله دو الگوريتم مکاشفه‌اي و ژنتيک ارائه مي‌کنيم و به مقايسه نتايج آن‌ها با جواب هاي دقيق مسئله و با يکديگر مي‌پردازيم. نتايج مقايسه نشان دهنده آن است که الگوريتم ژنتيک ارائه شده مي‌تواند در زماني خوب و با دقتي مناسب به حل مسئله بپردازد.

در اين مقاله يک روش جديد پنهان نگاری (استگنوگرافی) کور مبتنی بر زوج وفرد بلوک های پيکسلی تصوير ارائه شده است که اطلاعات متني را بر روي تصاوير باينری (سياه وسفيد) در سرويس هاي پيام کوتاه پنهان مي کند. با استفاده از روش ارائه شده، بيت هاي پيام رمز متن - بطوريکه تغيير محسوسي در آن ايجاد نگردد - در يک تصوير پوششي پنهان مي شود. مزيت اصلي اين روش افزايش ظرفيت پنهان نگاري است. بااستفاده از تغيير در نحوه بلوک بندي و نحوه ذخيره کاراکتر ها در تصوير، ظرفيت تا حدود سه و نيم برابر روش مشابه قابل افزايش است. علاوه بر اين، نتايج مقايسه و ارزيابي روش ارائه شده با روش مشابه قبلي نشان مي دهد که بهبود قابل توجهي از نظر ويژگي هاي ظرفيت و امنيت پنهان نگاري حاصل شده است.