انجمن کامپیوتر ایران

خوشه‌بندی یک روش ارتباطی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم است. در خوشه‌بندی قابلیتی برای تغییر نقش کاربردی گره‌ها وجود دارد. در هر خوشه گره‌ای به نام سرخوشه تعیین می‌شود که مدیریت گره‌های دیگر موجود در خوشه را بر عهده دارد. خوشه‌بندی اهداف متعددی دارد اما بیشتر تمرکز روش‌های خوشه‌‌بندی که پیش از این ارائه شده، بر استفاده کارآمدتر از انرژی است و اهدافی مانند تحمل خطا و مقیاس‌پذیری شبکه کمتر مورد توجه می‌باشند. همچنین مسیریابی در اکثر روش‌های خوشه‌بندی ارائه نمی‌شود. در این مقاله برای دستیابی به اهداف استفاده کارآمدتر از انرژی، تحمل خطا و مقیاس‌پذیری شبکه، یک روش خوشه‌بندی و مسیریابی لایه‌ای با استفاده از گره‌های جانشین سرخوشه ارائه گردیده است. در این روش محیط عملیاتی به چندین لایه فرضی تقسیم می‌شود و گره‌ها نسبت به موقعیت لایه‌ای خود خوشه‌بندی می‌شوند. همچنین از گره‌های جانشین سرخوشه برای ایجاد مسیر انتقال داده‌ها از سرخوشه به ایستگاه پایه استفاده می‌شود. برای افزایش تحمل خطای شبکه می‌توان از جانشین سرخوشه بجای سرخوشه در زمان بروز مشکل استفاده کرد. نتایج شبیه‌سازی‌ها نشان‌دهنده عملکرد بهتر روش پیشنهادی در افزایش طول عمر، تحمل خطا و مقیاس‌پذیری شبکه نسبت به روش‌های موجود می‌باشد.

بسیاری از سیستم‌های اطلاعاتی را ‌می‌‌توان به شکل شبکه‌ای ناهمگن، شامل گره‌ها و یال‌ها از انواع مختلف، مدل کرد. برای مثال در پایگاهی حاوی اطلاعات مقالات چاپ شده، انواع گره‌ها نظیر نویسنده، مقاله و کنفرانس و ارتباطات مابین آن ها قابل تعریف است. جستجوی شباهت گره ها در شبکه‌های ناهمگن از موضوعاتی است که در سال های اخیر مورد توجه محققین در حوزه ی علوم شبکه قرار گرفته است. برای این منظور شباهت گره ها با در نظر گرفتن مسیرهای مختلف مابین آن ها در شبکه تعریف شده است. به طور مشخص با استفاده از مفهوم فرامسیر - مسیرهایی که گره ها را از طریق چند نوع رابطه به یکدیگر متصل می‌کنند - معانی مختلفی از شباهت را خواهیم داشت. تاکنون چندین معیار شباهت بر پایه چارچوب فرامسیر مطرح شده است. با این حال میزان اهمیت هر فرامسیر در این روش ها در نظر گرفته نشده است که باعث می‌شود بخشی از اطلاعات تاثیرگذار در شناسایی گره های شبیه از بین برود. در این مقاله، یک معیار شباهت مبتنی بر فرامسیر، به نام SimSim، پیشنهاد داده شده است که با توجه به شباهت گره های درون یک مسیر، اهمیت آن مسیر را در نظر می‌گیرد. آزمایش‌ها بر روی مجموعه داده ی واقعی، میزان موثر بودن و کارایی این روش را به خوبی نشان می‌دهد.

امروزه روش های رده بندی چندبرچسبی کاربردهای فراوانی در رده بندی متون و یادداشت گذاری روی تصاویر و ویدئوها دارد. از آنجایی که در دنیای واقعی بین برچسب ها ارتباطاتی وجود دارد، یافتن ارتباطات و استفاده از آن در مراحل آموزش و رده بندی در مطالعات جدید مورد توجه قرار گرفته است. در برخی کارهای اخیر در مرحله آموزش رده بند از قوانین انجمنی برای مدل سازی ارتباطات بین برچسب ها استفاده شده است. این قوانین در مرحله رده بندی، به منظور اصلاح برچسب هایی که رده بند پیش بینی نکرده است، مورد استفاده قرار می گیرند. در این مقاله روش جدیدی پیشنهاد کرده ایم که با استفاده از آن می توان در عملیات پس پردازش، علاوه بر اصلاح برچسب هایی که توسط رده بند پیش بینی نشده اند، برچسب هایی را که به اشتباه پیش بینی شده اند نیز اصلاح کرد. به این ترتیب که در روش پیشنهادی، علاوه بر ارتباطات مثبت بین برچسب ها، از ارتباطات منفی بین برچسب ها نیز در اصلاح نتایج رده بندی نمونه استفاده کرده ایم. آزمایشهای تجربی انجام شده روی دو مجموعه داده ی استاندارد و رایج در حوزه رده بندی چندبرچسبی نشان می دهند استفاده از ارتباطات منفی به همراه ارتباطات مثبت بین برچسب ها باعث بهبود معیارهای مهم ارزیابی رده بندها می شود.

محل‌یابی خطا یکی از طاقت‌فرساترین و زمان‌برترین فعالیت‌ها در توسعه نرم‌افزار است. بنابراین همواره خودکارسازی محل‌یابی خطا و کمینه کردن دخالت انسان در کشف محل خطا مورد توجه پژوهشگران بوده است. به بیانی دقیق‌تر می‌بایست زمانی که یک خطا گزارش می‌شود از طریق پردازش محتوای گزارش خطا، کد و غیره، مکان خطای گزارش‌ شده را تا حد امکان دقیق پیدا کرد. در این میان شناسایی توسعه‌دهندگانی که احتمال وقوع خطا در کد آن‌ها بیش از سایرین است، به شناسایی فایل‌های حامل خطا کمک خواهد کرد. در این مقاله روشی مبتنی بر بازیابی اطلاعات ارائه شده است که گزارش خطا را گرفته و با استفاده از کد، مخزن مدیریت نسخه و سوابق نویسندگان، فایل‌های احتمالی حامل خطا را به صورت مرتب‌شده بر اساس احتمال وجود منشأ خطای گزارش‌شده در آن‌ها به عنوان خروجی برمی‌گرداند. از طریق اجرای نسخه پیاده‌سازی شده این روش بر روی سه پروژه متن‌باز شناخته‌شده، ثابت کردیم که در نظر گرفتن مشارکت‌های پیشین افراد تیم در رتبه‌بندی فایل‌ها تأثیر مثبت خواهد داشت.

تحولات شگرف دهه های اخیر در حوزه های ارتباط رایانه ای، بی گمان گسترش تجارت الکترونیکی را به یک فرض حتمی بدل ساخته است. در حوزه تجارت الکترونیکی، بکارگیری سیستم های نرم افزاری قوی و تامین نیازهای کسب و کار برای بقای شرکت ها از جایگاه ویژه ای برخوردار است. متدهای چابک، تضمین کننده "تسریع زمان بازار"، "رضایت مشتریان" و "کیفیت بالای نرم افزار" است. انتخاب متد چابک مناسب، براساس تصمیم یپیچیده و چند معیاره استوار است که می تواند پیامدهای شگرفی بر موفقیت سیستم های تجارت الکترونیکی داشته باشد. در این مقاله برای مقایسه متدولوژی های چابک در فضای تجارت الکترونیکی، از روش تحليل سلسله مراتبي استفاده شد. از این رو ابتدا معیارها و زیرمعیارهای مهم تجارت الکترونیکی برای استفاده از متدهای چابک، درسه دسته معیار اصلی "ویژگی های مدیریتی کسب و کار"، "ویژگی های کیفی کسب و کار" و "ویژگی های تیم برنامه نویسی" تعريف شد. سپس معیارها به صورت مقايسه زوجي ارزیابی و وزندهي شد و در آخر نتايج با استفاده از اكسپرت چويس بررسي شد. سپس میزان اهمیت متدولوژی های چابک بر مبنای معیارهای مهم تر تجارت الکترونیکی، براساس نظر کارشناسان بررسی شد. نتایج مطالعه موید آن است که خبرگان، متد XP را نسبت به سایر متدها در تجارت الکترونیکی کارآمدتر می دانند.

با ظهور متدولوژی چابک تعاریف مختلفی برای آن عنوان شد و براساس این تعاریف و قوانین مربوط به این تعاریف، متدهای مختلفی به وجود آمد که نقطه اشتراک همه آن‌ها چرخه تکرار کوتاه، بازخورد سریع مشتری و یادگیری است. این متدها به علت تکیه بر میزان رضایت مشتری و ارائه راه‌حل با استفاده از تیم نرم‌افزاری خود سازمانده مورد توجه است. در سال‌های اخیر تفکر ناب که ابتدا در حوزه خودروسازی مطرح شده بود، وارد صنعت نرم‌افزار شد و به تنهایی یا به صورت ترکیبی با متدهای چابک مورد استفاده قرار گرفت. تفکر ناب به دنبال بالا بردن ارزش‌های تعریف شده در توسعه نرم‌افزاری و کاهش اتلاف‌های آن است. با توجه به تأثیر مثبت این تفکر بر روی متدهای چابک بررسی انواع اتلاف‌های این تفکر در این متدها مورد اهمیت است. ما در این مقاله به بررسی انواع اتلاف ناب و مقایسه میزان این اتلاف‌ها در پنج متد چابک می‌پردازیم تا میزان تطابق آن‌ها با تفکر ناب مشخص شود.

مدل‌های موضوعی بر مبنای هم رخدادی کلمات در یک سند عمل می‌نمایند ولی براساس اصل هم رخدادی کلمات، در بسیاری موارد مدل کردن هم رخدادی در واحدهای کوچکتر منجر به درک بهتری از ارتباطات میان کلمات می‌گردد. بر همین مبنا در اين مقاله، مدل جدیدی برمبنای مدل تخصیص پنهان دریکله (LDA) معرفی شده است که سعی می‌کند ارتباطات محلی در داخل یک سند را با استفاده از یک پنجره هم رخدادی وارد مدل LDA نماید. مدل LDA و مدل پیشنهادی بر روی پیکره 20newsgroups مقایسه شده‌اند و نتایج بدست آمده نشان می‌دهد که مدل پیشنهادی علاوه بر کاهش چشمگیر perplexity، تاپیک های دقیق‌تری نیز تولید کرده است.

رایانش ابری مسئله‌ای است که امروزه بیش از هر موضوع دیگری موردتوجه قرارگرفته است. با توجه به پیشرفت‌های مختلفی که در عرصه تکنولوژی به وجود آمده است، همه‌ روزه حجم بالایی از داده تولید می‌شود به‌طوری‌که داده‌های آنلاین موجود در جهان به طرز قابل‌ توجهی در حال افزایش هستند و موضوع داده‌های بزرگ پا به عرصه گذاشته است. در بحث داده‌های بزرگ علاوه بر مسائل ذخیره‌سازی و بازیابی، نیازمند آن هستیم که امنیت و حریم خصوصی آن‌ها را تضمین کنیم. در این راستا، در این مقاله با استفاده از روش نگاشت-کاهش روشی برای تضمین حریم خصوصی داده‌های بزرگ ارائه‌شده است و بعلاوه زمان اجرا و مقیاس‌پذیری روش موجود را بهبود بخشیده است.

در راستای فراهم آوردن سرعت پردازش بیش‌تر، تولیدکنندگان تجهیزات کامپیوتری همواره در صدد افزایش کارایی محصولات خود بوده‌اند. امروزه پردازنده‌های چند هسته‌ای به عنوان راهی برای رسیدن به کارایی و موازی‌سازی بیش‌تر مورد استفاده قرار می‌گیرند. استفاده‌ی مناسب از منابع پردازشی در این پردازنده‌ها می‌تواند در افزایش کارایی برنامه‌ها بسیار موثر باشد و در نقطه‌ی مقابل، عدم استفاده‌ی بهینه و شایسته از آن‌ها نه تنها باعث عدم افزایش کارایی بلکه در مواردی باعث افت شدید کارایی در برنامه‌ها خواهد شد. یکی از مناسب‌ترین مدل‌های برنامه‌نویسی برای موازی‌سازی داده، مدل نگاشت-کاهش می‌باشد. چارچوب‌های مختلفی بر طبق این مدل به وجود آمده‌اند که چارچوب Phoenix++ برای سیستم‌های با حافظه مشترک پیاده‌سازی شده است و هدف آن پشتیبانی از اجرای کارا روی سیستم‌های چند هسته‌ای است بدون این‌که برنامه‌نویس مسئولیت مدیریت هم‌روندی را بر عهده داشته باشد. با توجه به اهمیت کاهش مصرف انرژی در سال‌های اخیر، زمان اجرا را نمی‌توان به عنوان تنها معیار ارزیابی کارایی در نظر گرفت. قربانی کردن کارایی به خاطر کاهش انرژی، به یکی از معیار‌های مهم ارزیابی یک سیستم کامپیوتری مبدل گشته است. به منظور کاهش انرژی، می‌توان از قابلیت‌های سخت‌افزاری مانند تنظیم پویای ولتاژ و فرکانس استفاده کرد. با این حال قابلیت‌های سخت‌افزاری را نمی‌توان به تنهایی کافی دانست و از این رو باید آن را با منطق دیگری ادغام نمود تا بتوان مشخص کرد که به چه میزانی باید از تکنیک‌های کاهش انرژی استفاده کرد که درعین‌حال کارایی نیز حفظ شود و زیاد افت نکند. در این مقاله مدلی ارائه می‌کنیم که با در نظر گرفتن تعداد هسته‌های فعال، تعداد نخ‌ها، سطح فرکانس کاری و شمارنده‌های کارایی معیار انرژی-کارایی را برای برنامه‌های موازی مبتنی بر Phoenix++ پیش‌بینی می‌کند و با نتایج آزمایش‌هایی که بر روی سیستم واقعی به دست آورده‌ایم دقت مدل را گزارش می‌کنیم.

الگوریتم‌های ترکیبیاتی در بسیاری از مسائل ریاضیات و کامپیوتر، نقش مهمی را ایفا می‌کنند. تولید اشیاء ترکیبیاتی ازجمله درخت‌ها که یکی از پایه‌ای‌ترین ساختارهای داده در علوم کامپیوتر می‌باشد، یکی از مهم‌ترین موضوعاتی است که تاکنون موردتوجه بسیاری از محققان قرارگرفته است. بیشتر الگوریتم‌های تولید درخت، به‌جای تولید مستقیم درخت‌ها از تولید کدهای معادل درخت‌ها استفاده می‌کنند. همچنین هر الگوریتم تولید درخت، از ترتیب مشخصی برای تولید درختان استفاده می‌کند. هر ترتیب مشخص می‌کند که در فرایند تولید اشیاء، کدام شئ قبل و یا بعد از شئ دیگری قرار دارد و اولین شی ای که باید تولید شود کدام است. رو یو وو وهمکارانش، نحوه نمایش جدیدی به نام RD-sequence را برای درختان t-ary با nگره داخلی معرفی نمودند و با استفاده از آن الگوریتم رتبه گذاری و رتبه گشایی جدیدی را ارائه نمودند. در این مقاله دو الگوریتم برای رتبه گذاری و رتبه گشایی درختان t-ary با مرتبه زمانی O(tn) ارائه‌شده است. درخت‌های t-ary در ترتیب B-order تولید می‌شوند و رویه رتبه گذاری و رتبه گشایی درختان بر پایه کدگذاری درختان به‌وسیله دنباله z-sequence است.

مدیریت حرکت و تصمیم گیری فرایند دست‌به‌دست جهت رسیدن به ارتباطی یکپارچه برای کاربر در حال حرکت، از چالش‌های همیشگی شبکه‌های متحرک بی سیم بوده است و بهبود در حفظ یکپارچگی این ارتباط بستر ظهور کاربرد های جدید این قبیل شبکه ها را فراهم می سازد. شبکه‌های نرم افزار محور از مباحث نوظهور در زمینه‌های تحقیقاتی شبکه‌های کامپیوتری است که برای به کار گیری در نسل‌های آینده ارتباط بی سیم مورد توجه فراوان قرار گرفته است. در این کار از انعطاف پذیری و کنترل مرکزی موجود در شبکه‌های نرم افزار محور بهره گرفته شده تا بتوان الگوریتم تصمیم گیری فرایند دست‌به‌دست را از نظر تأخیر و تعداد دست‌به‌دست بهبود بخشید. نتایج به دست آمده در این تحقیق نشان می‌دهند که الگوریتم پیشنهادی از نظر تعداد دست‌به‌دست، تأخیر دست‌به‌دست و کاهش سربار کنترلی در سطح داده در مقایسه با LTE-A، به طور متوسط به ترتیب 24، 16 و 20 درصد بهبود داشته است.

خوشه‌بندی به عنوان یک فرآیند یادگیری بدون ناظر، می‌تواند دانش موجود در داده‌های بدون برچسب را کشف و مورد تحلیل و بررسی قرار دهد. اساس کار الگوریتم‌های خوشه‌بندی، گروه‌بندی داده‌ها به بخش‌هایی به ‌نام خوشه است. این عملیات بر مبنای شباهت‌هایی که در ساختار داده‌ها وجود دارد انجام می‌شود. هدف الگوریتم‌های خوشه‌بندی انجام درست و صحیح این گروه‌بندی‌ها به ‌منظور استخراج دانش دقیق‌تر از داده‌هاست. خوشه‌بندی مبتنی بر تراکم، یک دسته از انواع روش‌های موجود در خوشه‌بندی است. در این نوع خوشه‌بندی،‌ خوشه‌ها براساس ناحیه‌های متراکم داده‌ها تشکیل می‌شوند. تعریف معیار فاصله و تراکم در این دسته از خوشه‌بندی‌ها تاثیر به‌سزایی در عملکرد خوشه‌بندی دارد. در این مقاله یک رویکرد جدید با کمک قوانین اگر-آنگاه فازی برای معیار تراکم و فاصله ارائه شده است. از این قوانین برای بهبود عملکرد الگوریتم‌ خوشه‌بندی DBSCAN استفاده شده است. نتایج ارزیابی‌ها بیانگر کاهش خطا و افزایش دقت در خوشه‌بندی داده‌ها توسط روش پیشنهادی نسبت به سایر روش‌های دیگر خوشه‌بندی مشابه فازی می‌باشد.

پیشرفت‌ها در رایانش و شبکه، قابلیت‌های جدیدی را به سیستم‌های فیزیکی فراهم کرده است که پیش از آن، این قابلیت‌ها به طور عملی قابل افزودن نبودند. این امر منجر به ظهور سیستم‌های مهندسی به نام سیستم‌های سایبر- فیزیکی شد. این سیستم‌ها، دامنه‌های سایبری (شامل مؤلفه‌های شبکه و سرورها) و فیزیکی (شامل حسگرها و محرک‌ها) را با هم تلفیق می‌کند. در این سیستم‌ها، روش‌های صوری کشف نفوذ، هر نمونه داده را به صورت مستقل مورد تحلیل قرار می‌دهند و از مهمترین خصوصیت این نمونه‌های داده‌ (ترتیبی بودن) صرف نظر می‌کنند. اغلب ناهنجاری‌ها را تنها با تحلیل دنباله‌ای از نمونه‌های داده می‌توان کشف کرد. ماهیت سری‌های زمانی وابسته بودن مشاهدات آن‌ها است. بنابراین تحلیل سری‌های زمانی به منظور کشف ناهنجاری در دنباله‌ای از داده‌ها، راه‌حل مناسبی است. روش ارائه شده در این مقاله به این صورت است که ابتدا داده‌ها را از طریق حسگرها جمع‌آوری کرده، سپس مجموعه داده‌های آموزش را مدل کرده و رفتار آینده سیستم را پیش‌بینی می‌کنیم. در نهایت با مدل کردن مجموعه داده‌های آزمون و با مقایسه این مجموعه داده با رفتار پیش‌بینی شده می‌توان ناهنجاری‌ها را شناسایی کرد. نتایج نشان می‌دهد که این روش داری نرخ تشخیص درست بالا و نرخ تشخیص نادرست بسیار پایین است.

ترویج فرهنگ استفاده از وسایل حمل و نقل عمومی و افزایش تقاضای سفر در شهرهای بزرگ منجر به گسترش و توسعه روزانه شبکه حمل ونقل عمومی، و بالطبع بررسی ابعاد مختلف این موضوع از سوی مدیران شهری گردیده.راه آهن شهری( مترو) ، به عنوان یکی از ارکان اصلی و مهم در این حوزه است تاجایی که یکی از شاخص های توسعه یافتگی شهر‌ها نیز محسوب می شود. خطوط مترو نقش به سزایی را در تعیین رفتار شهروندان در سفرهای درون شهری ایفا می¬کند. مطالعه¬¬¬ی رفتار سفرهای درون شهری جهت توسعه ایستگاه¬های جدید مترو، قبل و بعد از راه اندازی ایستگاه از اهمیت به سزایی برخوردار است. در این پژوهش تعداد مسافران مترو در گذر زمان، متناسب با حجم سفرها در ایستگاه¬های قبلی و با درنظر گرفتن افزایش ایستگا¬ه¬های جدید مورد مطالعه قرار گرفته است. این مهم به کمک تحلیل اطلاعات حاصل از تراکنش¬های تولید شده کارت بلیت الکترونیک انجام شده است. هر تراکنش به منزله یک سرویس ارائه شده برای جابه¬جایی در این شبکه حمل ونقل است. نتایج بررسی این تراکنش-ها نشان¬دهنده رفتار تقاضای سفر درون شهری با شبکه حمل¬ونقل ریلی (مترو) است که در بازه زمانی 4 سال(1391 تا 1395) و تاثیر قابل توجه تعداد مسافران جدید(جذب مسافران) در اثر افتتاح و بهره¬برداری از ایستگاه¬های: میدان منیریه، میدان راه آهن، جوادیه، زمزم و آزادگان می‌باشد.

گردشگری به عنوان یکی از صنایع مهم در هر کشوری به شمار می رود که بستر ساز موقعیتهای فراوان مانند افزایش نرخ اشتغال و رشد اقتصادی است. البته دستیابی به این غایت نیازمند تدوین استراتژیهای مهمی است، یکی از مواردی که در دستیابی به این هدف بسیار مهم و تاًثیرگذارست افزایش کیفیت سرویس ‌دهی گردشگری است که نقش مهمی در پویایی این صنعت خواهد داشت. امروزه استفاده از GIS فراگستر به عنوان یکی از نسلهای GIS منجر به افزایش کیفیت سرویسهای گردشگری شده است. GIS فراگستر امکان ارائه سرویس به گردشگران را بر اساس مفهومی به نام محیط آگاهی فراهم می سازد. محیط آگاهی بیانگر هرنوع اطلاعاتی مربوط به گردشگران و محیط پیرامون آنهاست. در این طرح توسعه یک سیستم گردشگری در طرح ریزی سفر بر اساس GIS فراگستر مورد توجه قرار می‌گیرد.در سیستم پیشنهادی ابتدا اطلاعات محیط آگاهی مربوط به طرح ریزی سفر جمع‌آوری شده و سپس با روشهای ترکیب اطلاعات مانند سلسله مراتبی و تاپسیس است ترکیب می‌شود تا منجر به انتخاب بهترین مقصد برای گردشگران شود. با ایجاد سیستم پیشنهادی امکان طرح‌ریزی سفر بر اساس ترجیح کاربران فراهم می‌شود که این مسئله منجر به افزایش رضایت گردشگران در استفاده از سیستم مذکور می‌گردد.

امروزه یکی از روش‌های مطرح جهت تولید سیستم‌های پیچیده، مهندسی مدل‌رانده است. در این روش، تبدیل مدل یکی از ارکان مهم است که مدل را به‌صورت خودکار به کد تبدیل می‌کند. اما با پیچیده‌شدن سیستم‌های نرم‌افزاری، تبدیل مدل‌ها نیز بزرگ و پیچیده شده‌اند. در نتیجه کیفیت تبدیل‎‌ها و فهم آن‌ها با مشکل روبه‌رو شده است. یک روش برای بهبود کیفیت‌ تبدیل‌ها و غلبه بر این پیچیدگی‌ها، استفاده به‌جا و مناسب از الگوهای تبدیل است، ولی استفاده از الگوها برای افراد مبتدی آسان نیست. هدف از این تحقیق، ارائه راهکاری جهت تسهیل و بهبود به‌کارگیری الگوهای تبدیل به‌منظور افزایش کیفیت تبدیل‌های نوشته شده است. به‌همین منظور از یک فرایند جهت اعمال الگوهای مهم در تبدیل مدل استفاده می‌شود. به‌منظور ارزیابی روش پیشنهادی، کد تبدیل قبل از اعمال الگو و بعد از اعمال الگو بر اساس پارامترهای کیفی مانند کارایی، پیچیدگی و میزان خاصیت پیمانه‌ایی سنجیده می‌شود. نتایج نشان می‌دهد که استفاده از الگوها باعث افزایش خاصیت پیمانهایی، کیفیت، کارایی، چسبندگی و سادگی کد تبدیل خواهد شد. همچنین سودمندی استفاده از الگوهای تبدیل بر روی تبدیل‌های واقعی به‌صورت کمی ارزیابی می‌شود.

شبکه‌های روی تراشه به‌عنوان رهیافت جدید طراحی مدارات دودویی امروزی، همواره با چالش‌های زیادی چه در مرحله‌ی طراحی و چه در مرحله‌ٰی پیاده‌سازی روبه‌رو هستند. از جمله‌ی این چالش‌ها برقراری تعادل بین مشخصه‌های مختلف سامانه از قبیل قابلیت اطمینان و توان مصرفی است. استفاده از فناوری‌های در مقیاس نانو در ساخت سامانه‌ی روی تراشه، آسیب‌پذیری اجزای این سامانه‌ها را به منابع اشکال بیشتر کرده تا جایی که به جرأت می‌توان گفت که ساخت تراشه‌ها بدون درنظرگرفتن چالش‌های قابلیت اطمینان درآن امری غیرممکن است. اشکال همشنوایی به‌عنوان مهم‌ترین منبع تهدید‌کننده‌ی قابلیت اطمینان سامانه‌های روی تراشه است. باتوجه به اهمیت اشکال همشنوایی در شبکه‌های روی تراشه، اجتناب از همشنوایی در سطوح مختلف فیزیکی، ترانزیستوری و انتقال ثبات می‌تواند انجام شود. با این وجود همه روش‌ها تنها اثر تزویج خازنی را در نظر گرفته‌اند و از اثر تزویج سلف چشم پوشیدند. در این مقاله، یک روش کدگذاری مبتنی بر سیستم عددی، به نام کدگذاری بازتابی برای جلوگیری از اشکال‌های همشنوایی ارائه شده است. این روش الگوی بیتی ’11111‘ و ’00000 ‘که منبع اصلی اشکال همشنوایی با درنظر گرفتن اثر سلفی است را حذف می‌کند. شبیه سازی‌هایی برای اندازه گیری سربار توان مصرفی، مساحت اشغالی و تأخیر مسیر بحرانی کدک برای این روش انجام شده است. نتایج نشان داده است که این روش در مقایسه با روش کدینگ مبتنی بر فیبوناچی به طور میانگین 27.4 درصد انرژی مصرفی و 19.1 درصد مساحت اشغال شده کدک را بهبود می‌دهد.

امروزه موضوعات مرتبط با سلامت و اثراتی که در تمامی ابعاد زندگی فردی و اجتماعی دارد، اهمیت فراوانی یافته‌اند. داروها گاهی عوارضی ناخوشایند در بدن فرد به همراه خواهند داشت. برای کشف این تاثیرات می‌بایست آزمایشاتی پرهزینه و زمان‌بر روی جمعیتی مشخص انجام شود تا بتوان بیان کرد که بعد از مصرف این دارو چه تاثیراتی ممکن است بروز کنند. در همین راستا، روش‌های یادگیری ماشین، مبتنی بر همسایگی و یا ترکیبی برای پیش¬بینی عوارض ناشی از مصرف داروها به‌کارگرفته شده¬اند که همگی سعی در بهبود این پیش¬بینی¬ها داشته¬اند. در این مقاله یک روش جدید برای پیش¬بینی یکسری از عوارض‌جانبی با داشتن سایر عوارض در دسترس ارائه شده است. در مدل پیشنهادی با استفاده از این عوارض‌جانبی، یک ماتریس همبستگی ساخته و به صورت یک گراف وزن‌دار درنظرگرفته می¬شود. پس از آن با به¬کارگیری الگوریتم¬های تشخیص زیرگراف، مدل‌سازی به ازای گروه-های کمتری از عوارض انجام می¬گیرد. با کمک ماشین بولتزمن محدودشده ماتریس نهایی احتمالات رخداد عوارض‌جانبی برای داروها تعیین می¬گردد. در نهایت با کمک قوانین وابستگی فازی نتایج به¬گونه¬ای قابل فهم برای فرد خبره ارائه می‌شود. بررسی نتایج حاصل شده از روش پیشنهادی با کمک نمودار AUPR حاکی از دقت بالاتر مدل پیشنهادی نسبت به روش سیستم توصیه‌گر مشابه است.

حمله منع سرویس توزیع شده به روش‌های مختلفی انجام می‌پذیرد که از منظر میزان ترافیک ارسالی برای وقوع حمله، به دو دسته حمله با نرخ بالا و حمله با نرخ پایین تقسیم می‌شود. در حمله با نرخ بالا، حمله‌کننده با ارسال فراوان بسته به سمت شبکه یا کارگزار قربانی، قصد خارج از سرویس کردن آن‌ها را دارد. برخلاف حمله با نرخ بالا، در حمله منع سرویس با نرخ پایین میانگین نرخ ترافیک ارسالی توسط حمله‌کننده پایین خواهد بود بدین ترتیب سیستم‌های تشخیص حمله، نمی‌توانند عملکرد مناسبی داشته باشند. در حمله منع سرویس با نرخ پایین علیه پروتکل تی.سی.پی، حمله‌کننده با سوء استفاده از رفتار پروتکل تی.سی.پی حمله خود را انجام می‌دهد. در این مقاله با بررسی نقاط قوت و ضعف روش‌های دفاعی ارائه شده، روشی نوین برای مقابله با حمله منع سرویس توزیع شده با نرخ پایین علیه پروتکل تی.سی.پی ارائه شده است. در الگوریتم پیشنهادی با استفاده از تکنیک‌های داده‌کاوی، فارغ از الگوی ترافیکی حمله کننده و نوع جریان‌های موجود در حمله، گره‌های متخاصم و جریان‌های مرتبط با حمله شناسایی می‌شوند. همچنین نتایج بدست آمده از طراحی و پیاده‌سازی نشان می‌دهد روش پیشنهادی به طور موثر و کارا می‌تواند جریانات حمله را شناسایی نماید.

برنامه‌نویس‌ها اغلب به قابلیت اجرای موازی برنامه‌ کاربردی توجه نمی‌کنند و برنامه‌کاربردی را به عنوان موجودیت ترتیبی در نظر می‌گیرند. این موضوع موجب می‌شود تعاملات پیش‌بینی نشده‌ای به‌وجود‌آید که برنامه عملکرد مورد انتظارش را انجام ندهد. چنین تعاملاتی حالت مسابقه نامیده‌می‌شود. شناسایی حالت مسابقه در برنامه کاربردی بسیار وابسته به منطق و کسب و کار برنامه‌کاربردی است. تاکنون راهکار آگاه از منطق برای شناسایی حالت مسابقه در برنامه‌‌های کاربردی ارائه نشده‌است. در این تحقیق راهکار جعبه سیاه برای آزمون امنیتی پویا به منظور شناسایی آسیب‌پذیری لایه کسب و کار برنامه کاربردی در مقابل حملات حالت مسابقه را با نام BLTOCTTOU پیشنهاد می‌دهیم. BLTOCTTOUدر پنج مرحله به شناسایی حالت مسابقه می‌پردازد: 1- استخراج گراف مسیر حرکت برنامه‌کاربردی 2-شناسایی فرایندهای کسب و کار برنامه‌کاربردی 3-شناسایی متغیرهای بحرانی در هر فرایند کسب و کار 4-شناسایی زوج فرایندهای بحرانی مستعد بروز حالت مسابقه 5-اعمال زوج فرایند‌های بحرانی و بررسی خروجی برنامه‌کاربردی. آزمایش‌ها بر روی چهار برنامه‌کاربردی پرکاربرد نشان داد، BLTOCTTOU قادر است آسیب‌پذیری‌های لایه کسب و کار این برنامه‌‌ها را در مقابل حالت مسابقه شناسایی کند.