انجمن کامپیوتر ایران

پیاده‌سازی الگوریتم‌های رمزنگاری به صورت ذاتی توأم با نشت اطلاعات در مورد عناصر مخفی سیستم (همچون کلید) است. نشت اطلاعات در قالب امواج الکترومغناطیس، توان مصرفی و موارد مشابه صورت می‌گیرد و معمولا تحت عنوان کانال‌های جانبی شناخته می‌شوند. با توجه به آنکه هسته اصلی پیاده‌سازی عملیات رمزگشائی الگوریتم الجمال تابع توان‌رسانی است، برهمین اساس نحوه پیاده‌سازی تابع توان، نقشی کلیدی در (عدم) امنیت این سیستم رمزنگاری دارد. در سال‌های اخیر طیف وسیعی از محققین بر روی نحوه پیاده‌سازی امن تابع توان‌رسانی کار کرده و روش‌هائی را برای مقابله با حملات کانال جانبی پیشنهاد داده‌اند. الگوریتم Square and Multiply Always یکی از روش‌های مطرح پیاده‌سازی تابع توان‌رسانی است که برای مقابله با حملات کانال جانبی پیشنهاد شده است. محققین در سالیان گذشته نشان داده‌اند که اجرای عملیات رمزگشائی متن رمزشده خاص p-1 می‌تواند منجر به شکسته شدن سیستم رمزنگاری الجمال توسط حملات کانال جانبی شود. یک راهکار بدیهی برای مقابله با این حمله، عدم اجرای رمزگشائی متن p-1 است. در این مقاله، با معرفی یک تمایزگر جدید بر مبنای یک متن رمزشده، نشان می-دهیم که صرف مراقبت از متن رمزشده p-1 نمی‌تواند سیستم رمزنگاری الجمال را در مقابل حملات کانال جانبی امن نگاه دارد.

مدیریت ریسک به‌عنوان بخش جدایی‌ناپذیری از فرایندهای اصلی هر سازمان، با توجه به شرایط و متناسب با رویکردهای اصلی آن سازمان، انجام میشود. استاندارد ISO/IEC 27005 دستورالعمل‌هایی را برای مدیریت ریسک امنیت اطلاعات فراهم مینماید و نیاز به انجام فرایند مدیریت ریسک را تعریف میکند؛ اما درعین‌حال روشی را برای انجام آن ارائه نمیدهد. ازاین‌رو، نوآوري ما در اين مقاله، ارائه‌ي متدولوژی مدیریت ریسک جامع امنیت اطلاعات، بر اساس این استاندارد برای سازمان‌های مبتنی بر فناوری اطلاعات است. روش پیشنهادی شامل یک گردش کار هفت مرحله‌ای است که با استفاده از آن میتوان مدیریت ریسک را روی منابع درون سازمان انجام داد. این گردش کار دارای مراحل شفاف و قابل‌انعطافی است که با مشارکت ذینفعان سازمان در تکمیل اطلاعات آن، به‌طور منظم امنیت منابع را مورد پایش و نظارت قرار میدهد. به عنوان مطالعه‌ی موردي، يک کتابخانه براي انجام اين مراحل، انتخاب شده و از ابزارهای BIZAGI Studio براي مدل‌سازي و Alloy براي ارزیابی آن استفاده نموده‌ايم. ازآنجایی‌که در هر سازمان ممکن است تغییراتی در تمرکز و اهداف، قوانین، منابع سازمان و سطح اهمیت آن‌ها ایجاد شود، روش پیشنهادی ما سعی دارد با توجه به این تغییرات مدیریت ریسک مداومی را برای تمامی منابع، در طول حیات سازمان، انجام دهد.

Usually real-time control systems are designed by periodic con-trollers with conservative period selection to guarantee the plant stability and control performance. However, in resource-constrained systems, the performance may temporarily degrade due to disturbances, a matter which could be better managed if there were sufficient resources to select smaller control periods. In this paper, we present a dynamic resource management ap-proach to efficiently distribute the processing power among con-current control tasks to improve the overall system control per-formance. The key idea is to use the self-triggered control ap-proach to postpone the trigger of control tasks for non-disturbed plants and allocate the freed resources to run addi-tional instances of the control tasks of the disturbed plants. We show that this idea improves the overall control performance of the disturbed plants in different scenarios.

به وجود آمدن اينترنت اشياء يا IoT بسياري از مسائل مربوط به شبکه‌هاي بي‌سيم را تحت تأثير قرار داد. با توجه به تعدادِ زياد تجهيزات بي‌سيم، همچنين کاربردهاي متنوع اينترنت اشياء در زندگي روزمره انسان‌ها، روش‌هاي کنترل دسترسي به رسانه انتقال MAC و مسيريابي کارآمد نقش مهمي در تضمين دست‌یابي به اهداف نهايي شبکه، که در نهايت موجب رضايت کاربران مي‌شود، ايفا ميکند. در اين مقاله، يک الگوريتم مسيريابي شناختي آگاه از وضعيت رسانه و آگاه از انرژي پيشنهاد شده‌است. در اين روش، يک شبکه از اتوماتاي يادگير با مجموعه اعمال متغير براي ساختن مسير از مبدأ به مقصد به کار گرفته مي‌شود. انتخاب مسير در هر گام به صورت توزيع شده و خود-تطبيقي، و با در نظر گرفتن قابليت اطمينان اتصال (پارامتر کنترل دسترسي به رسانه)، انرژي گره (پارامتر فيزيکي مؤثر)، و فاصله گره تا مقصد (پارامتر مسيريابي) انجام مي‌شود. به اين ترتيب، روش پيشنهاد شده قابليت‌هاي اصلي يک روش شناختي را دارا مي‌باشد. نتايج حاصل از شبيه سازي و مقايسه با پروتکل‌هاي کارآمد و رايج پيشين نشان مي‌دهد، که اين روش قادر است معيارهاي مهم کارآيي شبکه، يعني قابليت اطمينان انتها به انتها، تآخير انتها به انتها، و ميزان مصرف انرژي را بهبود بخشد

شهر هوشمند مبتني بر فناوري اطلاعات و ارتباطات يکي از راه‌حل‌هاي موفق براي مقابله با مشکلات و پيچيدگي‌هاي سيستم‌هاي مختلف شهري، مانند حمل و نقل، خدمات اداري و شهري، محيط زيست، سلامت شهروندان ... است. افزايش کيفيت در ارائه خدمات در هر يک از اين سيستم‌ها از اهداف هوشمندسازي است که با گسترش فناوري‌هاي ارتباطي مانند اينترنت اشيا تا اندازه‌اي محقق شده است. اين مقاله وضعيت شهر تبريز را بر اساس شاخص‌هاي مدل‌هاي مرجع ارزيابي شهر هوشمند بررسي و هدف آن کمک به برنامه‌ريزان شهري براي شناخت چالش‌ها و فرصت‌ها در بستر شهر هوشمند است. به اين منظور، شاخص‌هاي ارزيابي مرتبط از چندين مدل مرجع استخراج، سپس داده‌هاي مورد نظر هر شاخص جمع‌آوري، و بعد از تحليل دادهها ميزان کيفي هر کدام براي شهر تبريز استنتاج شده است. نتايج تحليل داده‌ها نشان مي‌دهد که شهر تبريز يکي از شهرهاي در حال توسعه سيستم‌هاي هوشمند شهري است، اما ضعف سيستم‌هاي ارتباطي به عنوان بستر توسعه شهر هوشمند و نيز عدم برنامه‌ريزي کلان و هماهنگي در سطح مديريت شهري، باعث کندي اين حرکت شده است.

امروزه انرژي به‌عنوان يكي از مهم‌ترين اركان عوامل توليد و اقتصاد هر كشور محسوب مي‌گردد و تأثير مستقيم و يا غيرمستقيم بر بخش‌هاي مختلف اقتصادي، اجتماعي، سياسي، زيست‌محيطي و غيره دارد. عرضه انرژي به‌صورت امن، قابل‌اطمينان، قابل حصول و پاك، جهت رشد اقتصادي و بهبود استانداردهاي زندگي مردم، از چالش‌هاي بزرگ قرن اخير مي‌باشد. حوزه‌هاي کاربردي زنجيره‌بلوکي در صنعت انرژي با توجه به جديد بودن اين فناوري، به‌طور عمومي شامل تبادلات همتا به همتاي انرژي ، کنترل اپلاينس هاي هوشمند و پرداخت‌هاي صورتحساب با رمزارزها مي‌شود‎. با توجه به اين‌که منابع تأمين انرژي به دو دسته منابع تجديد ناپذير و تجديد پذير تقسيم مي‌گردند، با بررسي نتايج پژوهش‌هاي شرکت‌هاي بزرگ جهان ، مي‌توان نتيجه گرفت که تمرکز و پيشرفت استفاده از فناوري زنجيره‌بلوکي در اين صنعت، در حال حاضر بر روي انرژي‌هاي تجديد پذير و به‌خصوص برق بوده است. پژوهش پيش رو با عنوان مروري بر کاربردهاي زنجيره‌بلوکي در حوزه انرژي، در سه بخش ارائه شده است. بخش اول اين مقاله به ارائه کلياتي در حوزه زنجيره‌بلوکي و انرژي مي‌پردازد. در بخش دوم کاربردهاي زنجيره‌بلوکي در صنعت انرژي بررسي شده است. در اين بخش،سه کاربرد مطرح شامل تبادلات همتا به همتاي انرژي و کنترل اپلاينس هاي هوشمند و پرداخت‌هاي صورتحساب با رمزارزها و موارد کاربردي و محصولات آن‌ها در بازار شرح داده شده است.

شبکه‌هاي حسگر بي‌سيم شامل تعداد زيادي گره حسگر با انرژي محدود مي‌باشند که در مناطق جغرافيايي خاص پراکنده مي‌‌شوند. مهمترين مسئله در اين شبکه‌ها افزايش طول عمر شبکه است. با توجه به محدوديت‌هاي موجود در آرايش و طراحي گره‌ها در شبکه‌‌هاي حسگر، خوشه‌بندي يکي از مناسب‌‌ترين راه حل‌‌ها براي بهبود در استفاده از انرژي و غلبه بر اين محدوديت انرژي مي‌باشد. در اين مقاله يک مدل برمبناي الگوريتم بهينه‌‌سازي قلب براي خوشه‌بندي شبکه‌هاي حسگر بي‌سيم ارائه شده است. در مدل پيشنهادي، سرخوشه‌ها برمبناي انرژي باقيمانده و فاصله انتخاب مي‌شوند. در هر خوشه، يک گره به عنوان سرخوشه انتخاب مي‌‌شود که گره‌‌هاي زير مجموعه‌‌ي اين سرخوشه اطلاعات خود را به آن ارسال کرده و گره سرخوشه، داده‌‌هاي دريافتي، را به چاهک ارسال مي‌‌کند. اين سرخوشه در دورهاي بعدي تغيير مي‌‌کند تا تمامي گره‌‌هاي زير مجموعه يکبار سرخوشه شوند. نتايج شبيه‌سازي نشان داد که مدل پيشنهادي در مقايسه با LEACH عملکرد بهتري دارد. تعداد بسته‌‌هاي دريافت شده توسط چاهک در مدل پيشنهادي در مقايسه با LEACH بيشتر است. با بررسي نمودارهاي مربوط به تعداد بسته‌‌هاي دريافت شده توسط چاهک، تعداد گره مرده و تعداد گره زنده مشهود است که مدل پيشنهادي کارايي بالايي دارد. مدل پيشنهادي برمبناي پارامترهاي فاصله و انرژي باقيمانده در مقايسه با LEACH عملکرد بهتري دارد و توانسته طول عمر گره‌‌ها را بهبود دهد.

امروزه با گسترش استفاده از شبکه‌هاي بي‌سيم محلي، نياز به افزايش سرعت و کيفيت انتقال اطلاعات در اين شبکه‌ها بسيار افزايش يافته‌است. يکي از موثرترين روش‌هايي که تاکنون در راستاي دستيابي به اين هدف مطرح شده‌است، مکانيسم تجميع فريم است. تعيين اندازه فريم تجميعي همواره يک چالش مهم بوده و هدف اصلي پژوهش‌هاي مرتبط با اين مسئله، افزايش اندازه تجميع تا حداکثر ميزان ممکن با توجه به محدوديت‌هاي تأخير بوده‌است. از طرفي ارزيابي روش‌هاي موجود اغلب از طريق شبيه‌سازي صورت گرفته است. اين مقاله روشي جديد به نام Binary BitAllowance را معرفي مي‌کند که در آن اندازه فريم تجميعي با توجه به نرخ ارسال، براي هر ايستگاه تعيين مي‌شود. هدف اصلي در اين روش کمينه‌سازي مجموع زمان ارسال در هر ايستگاه است. در نتيجه ميزان استفاده از کانال توسط ايستگاه‌هاي مختلف کاهش يافته و منابع موجود به صورت بهينه‌ مورد استفاده قرار مي‌گيرند. روش پيشنهادي به‌همراه دو روش مهم EDF و موعدمحور در يک بسترواقعي و در هسته لينوکس پياده‌سازي شده و مورد ارزيابي قرار گرفته‌اند. نتايج ارزيابي‌ها نشان مي‌دهند که در حالت ارسال ترافيک به صورت اشباع، اين روش نه تنها ميانگين تأخير در ارسال بسته‌ها را نسبت به دو روش ديگر به حدود يک پنجم کاهش مي‌دهد، بلکه مدت زمان اشغال کانال در آن نيز ثابت بوده‌است. همچنين در اين روش هيچ يک از بسته‌ها گم نشده و حتي تأخير ارسال در هيچ بسته‌اي بيشتر از آستانه قابل قبول نبوده‌است. در حالي که در دو روش ديگردر حالت اشباع، حدود 80% از بسته‌ها آستانه تأخير را نقض کرده و حدود 15% از آنها گم شده‌اند.

به منظور کاهش آلودگی هوا و بهبود بهره‌وری انرژی، بسیاری از کشورها و شهرها وسایل نقلیه الکتریکی را به عنوان جایگزینی مناسب برای خودروهای بنزینی، در سیستم ترافیک فعلی معرفی کرده‌اند. یکی از زیرساخت‌های مهم در جهت توسعه شبکه خودروهای الکتریکی، ایستگاه‌های شارژ این خودروها می‌باشد. با توجه به هزینه بالای نصب و نگه-داری این ایستگاه‌ها، انتخاب محل‌هایی جهت ایجاد آن‌ها به صورت مناسب و بهینه از اهمیت زیادی برخوردار است. در این مقاله راهکاری برای انتخاب مناسب‌ترین محل جهت احداث ایستگاه شارژ از بین نقاط کاندید با در نظر گرفتن محدودیت‌های شهری و ترافیکی ارائه گردیده‌است. هدف، قرار گرفتن جایگاه‌های شارژ در مناطقی است که هزینه‌ها در آن کمینه شده و پارامترهایی چون چگالی خودرویی (تعداد خودروها در ناحیه‌ای مشخص)، جریان ترافیک و محدودیت-های محیطی با هدف رسیدن به کارآیی بالای شبکه در چیدمان لحاظ شده باشند. انتظار می‌رود با در نظر گرفتن پارامترهای بالا در چیدمان و مسیردهی مناسب خودروها به سمت ایستگاه شارژ متناسب با مقصد، از میزان زمان سفر، اتلاف انرژی و زمان انتظار و هزینه نصب و نگه داری ایستگاه‌های اضافی کاسته شود.

احساسات، نقش مهمی را در ارتباطات انسان‌ها ایفا می‌کنند. از اين رو نياز به بازشناسي خودکار آن براي بهبود ارتباط انسان و رايانه افزايش يافته است. در سال‌های اخیر تشخیص احساسات دروني افراد بسيار مورد توجه قرار گرفته است. مطالعه‌ احساس از طریق پردازش سیگنال‌های بیولوژیکی، علاوه بر تشخیص و درمان به موقع ناهنجاری‌های روانی، در علوم مبتنی بر تعاملات انسان و رایانه نیز نقش مهمی بازی می‌کند و باعث پیشرفت‌های زیادی در این زمینه می‌گردد. اما با توجه به این‌که معمولا تعداد کانال‌ها و تعداد ویژگی‌های استخراج شده از سیگنال مغز زیاد است، رسیدن به زیر فضایی کاهش یافته‌ای که تشکیل شده از ویژگی‌های موثر و مشترک بین افراد باشد بسیار با اهمیت است. از طرفی این زیر فضا بایستی به نحوی باشند که در مواجهه با افراد جدید کارایی مناسبی داشته باشد. به همین منظور در این مقاله برای بدست آوردن زیرفضای کاهش یافته مرتبط با احساسات و مشترک بین افراد، رویکرد چند وظیفه‌ای ارائه شده است. برای نشان دادن کارایی روش پیشنهادی از دادگان SEED و DEAP استفاده شد. نتایج آزمایشات نشان می‌دهند که روش پیشنهادی نسبت به روش‌های مطرح در این حوزه کارایی بهتری دارد.

فرآیند مهاجرت به ابر، با توجه به ساختار پیچیده برنامه‌های قدیمی، محیط پویا و تغییر اولویت اهداف استراتژیک سازمان‌ها، مدل‌های مختلف مهاجرت و تنوع بسیار زیاد خدمات ابری مسئله‌ای پیچیده، زمان‌بر، مستعد خطا و چالش برانگیز است. در مقایسه با رویکردهای موجود که فرآیند مهاجرت را به عنوان یک مسئله بهینه سازی برای یافتن یک استقرار بهینه از اجزای نرم افزاری بر روی ابر بدون ارائه یک برنامه مهاجرت عملی مدل نموده‌اند، در این مقاله یک رویکرد مهاجرت مبتنی بر برنامه ارائه شده است که بر اساس آن مدیریت سازمان قادر به دنبال کردن گام‌های مهاجرت تعریف شده در یک برنامه معتبر است که تا حد ممکن اهداف استراتژیک سازمان را برآورده می‌سازد. رویکرد ما یک مدل مخفی مارکوف را به عنوان یک مدل از محیط برای تعیین اولویت اهداف استراتژیک سازمان با توجه به مشاهدات محیطی پیشنهاد می‌کند. مطالعات تجربی نشان می‌دهد، به ویژه در شرایط پویا و متغییر که استفاده از برنامه مهاجرت انعطاف‌پذیر ضروری است، روش تطبیق‌پذیر در برآوردن اهداف استراتژیک سازمانی بسیار موثر است به طوریکه این روش در مقایسه با روش غیر تطبیقی با اطمینان %90 در کاهش هزینه‌های نگهداری در طول زمان، بهتر عمل کرده است.

تشخيص حملات شبکه به عنوان يکی از مکانیزم‌های اصلی در برآوردن امنیت شبکه‌ها و سیستم‌های رایانه‌ای مطرح است. در اين مقاله از يک طبقه‌بند ترکيبي جديد براي سيستم تشخيص نفوذ به شبکه استفاده می‌شود. به اين صورت که ابتدا داده‌ها به چند طبقه‌بند داده می‌شود، خروجي هر کدام از طبقه‌بندها گرفته می‌شود، سپس به جاي راي‌گيري حداکثري، از خروجي اين چند طبقه‌بند به عنوان ورودي يک طبقه‌بند جديد استفاده می‌شود. طبقه‌بندهاي مورد استفاده در این تحقیق درخت تصميم، نزديکترين همسايه و Bagging می‌باشد. هدف ما دراین مقاله کاهش نرخ هشدار نادرست در سیستم‌های تشخیص نفوذ به شبکه بود که با این روش پیشنهادی توانستیم نرخ هشدار نادرست را در دو کلاس حمله U2R و R2L به صفر و همچنین دو کلاس حمله DOS و Probe به ترتیب 0.02 و 0.01 برسانیم که در اين راستا نتايج بدست آمده آمار مورد قبولي را ارائه کرده‌اند و بيانگر كارايي خوب اين سيستم در تشخيص نفوذ مي‌باشد.

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.