انجمن کامپیوتر ایران

در این مقاله الگوریتمی جدید برای تولید چندضلعی‌های ساده تصادفی برگرفته‌ شده از معکوس دوگان مثلث‌بندی، ارائه می‌دهیم. دوگان مثلث‌بندی یک ساختار درختی است که نحوه مثلث‌بندی چندضلعی ساده را نمایش می‌دهد. این الگوریتم قادر به تولید چندضلعی است که دوگان مثلث‌بندی آن برابر با درخت داده‌ شده در ورودی است. به بیانی دیگر از روی یک درخت شبه دودویی تصادفی با توزیع یکنواخت، یک چندضلعی ساده تولید می‌شود. این چندضلعی نماینده تمامی چندضلعی‌هایی است که دوگان مثلث‌بندی آن‌ها با درخت ایجادشده یکسان است. این روش اولین بار است که در تولید چندضلعی‌های تصادفی ارائه می‌شود. این الگوریتم دارای پیچیدگی زمانی O(n^2 logn) است.

در روش های اخیر جویبارسازی ویدیو، برای بهبود کیفیت نمایش و مقابله با وقفه ها، از روش نمایش تطبیقی محتوای چند رسانه ای استفاده می شود. در این مقاله الگوریتمی پیشنهادی به‏ منظور تعیین مناسب تاخیر نمایش آغازین یک ویدیوی جویبارسازی شده در سمت گیرنده معرفی شده است. هم‏چنین برای جلوگیری از سرریز یا پاریز بافر به ‏دلیل عدم تناسب سرعت پخش محتوا و نرخ ورودی آن، الگوریتمی پیشنهادی با عنوان مراقبت محتوا ارایه شده است. در روش پیشنهادی مراقبت محتوا یا CP، سه ناحیه سبز، زرد و قرمز در نظر گرفته شده است. در ناحیه سبز یا ناحیه ایمن، نرخ نمایش عادی اعمال می گردد. در ناحیه زرد یا ناحیه هشدار، تلاش می‏ شود نرخ نمایش به حالت عادی مربوط به ناحیه سبز بازگردانده شود. در ناحیه قرمز یا ناحیه خطر، به‏ منظور جلوگیری از پاریز بافر یا سرریز بافر، تغییر نرخ نمایش تا حد کیفی قابل قبول برای کاربر در نظر گرفته می‌شود. در این مقاله، عملکرد روش پیشنهادی با استفاده از شبیه‌سازی بررسی و با تعدادی از الگوریتم‌های نمایش تطبیقیِ موجود مقایسه شده است. نتایج به ‏دست آمده نشان می دهد که روش پیشنهادی، احتمال پاریز بافر و هم‏چنین سرریز بافر را کاهش می دهد و از منظر کیفیتِ تجربه کاربر نیز عملکرد مناسب‌تری دارد.

یکی از مهمترین چالش ها برای سیستم های دیجیتال مقیاس نانو، کاهش قابلیت اطمینان ناشی از افزایش نرخ خطای نرم این سیستم ها می باشد. با رسیدن ابعاد ابزارهای دیجیتال به مقیاس نانو نرخ خطای گذرای چندگانه، ناشی از برخورد یک ذره پرانرژی به سطح تراشه ها بیش از نرخ خطای گذرای تک‏رخدادی خواهد بود. بنابراین در فرآیند طراحی این سیستم ها، تکنیک های بهینه سازی باید آگاه از خطاهای گذرای چندگانه انتخاب شوند. در این مقاله، با ارایه چارچوبی جدید و به کمک افزایش پوشش الکتریکی دروازه های حساس، از طریق اندازه گذاری مجدد آن‏ها نرخ خطای نرم چندگانه در مدارهای ترکیبی بهبود یافته است. نتایج بروی روی مدارهای محک ISCAS85 نشان می دهد که اندازه گذاریمجدد دروازه ها در حضور گذارهای چند رخدادی موجب بهبود 2X نرخ خطای نرم در مقایسه با زمانی خواهد بود که اندازه گذاری دروازه ها تنها در حضور گذارهای تک رخدادی انجام می گیرد.

رایانش ابری به پارادیمی اشاره می کند که سرویس ها از طریق اینترنت و با مدل پرداخت در هر بار استفاده، قابل بکارگیری است. برنامه های جریان کار، برنامه هایی هستند که وظایف در آنها باید با ترتیب خاصی اجرا شود تا کل وظایف کامل شوند. در این مقاله، هدف ارائه الگوریتمی برای زمان بندی وظایف جریان کار در محیط ابر است. برای اجرای جریان کار در ابر معمولاً محدودیت هایی مانند مهلت زمانی، بودجه، انرژی و غیره، در نظر گرفته می شود که بر طبق این اطلاعات، زمانبندی وظایف جریانکار صورت می گیرد. در این مقاله، راهکار نوینی مبتنی بر بهبود الگوریتم کلونی زنبورهای مصنوعی با استفاده از استراتژی تکامل برای زمانبندی وظایف جریانکار در محیط ابر با تابع هدف زمان ارائه شده است. شبیه سازی با کلودسیم صورت پذیرفته و در نهایت، الگوریتم پیشنهادی با سه الگوریتم ژنتیک، ازدحام ذرات و کلونی زنبورهای مصنوعی مقایسه شده است. نتایج حاصل از شبیه سازی نشان داده که الگوریتم پیشنهادی میانگین طول زمانبندی کمتری نسبت به الگوریتم های مذکور دارد.

یکی از متداولترین روش ها براي مدل‌سازي سيستم هاي پيچيده، پيش‌بيني، داده‌کاوي فرايندهاي چند متغيره و شناسايي الگو شبکه های عصبی GMDH است. زمان آموزش، یکی از مهمترین چالش ها در اجرای شبکه های عصبی است. تلاش های زیادی در جهت بهبود زمان اجرای آنها صورت گرفته است. موازی سازی یکی از این روش ها است. در این تحقیق هدف، کارایی شبکه عصبی GMDH با استفاده از تکنیک های پردازش موازی بر روی پردازنده های چند هسته ای و گرافیکی بهبود داده می شود. این بهبود با استفاده از موازی سازی در سطح حلقه ها است. یافته های تحقیق کاهش 12.3 برابری زمان اجرای این الگوریتم بر روی GPU نسبت به CPU را نشان می دهد.

نظر به اين كه علم پردازش تصوير از علوم پركاربرد و مهم در فنون مهندسي و هوش مصنوعي است و در پيشبرد اهداف حوزه هاي مختلف مانند صنعت، پزشكي، علوم نظامي و امنيتي و ... نقش اساسي و مهمي را ايفا مي كند، لذا مطالعه حاضر در جهت آشنايي با علم پردازش تصوير و نيز معرفي يكي از كاربردهاي آن در حوزهي فناوري و در ربات مسير ياب بيسيم ارائه شده است. در علم پردازش تصوير رنگ و تصوير اساس كار با سيستم ها و ماشين هاي بينايي را تشكيل مي دهد. در اين مطالعه رباتي طراحي شده است كه در واحد بينايي خود به جاي استفاده از سنسورها از يك دوربين ديجيتال بهره گرفته است. تصاويري كه دوربين از محيط اطراف خود تهيه مي كند، از طريق ارتباط بي سيم به عنوان دادهي ورودي در اختيار بخش پردازش تصوير قرار مي گيرد. متلب یکی از نرم افزارهایي است كه وظيفه پردازش داده هاي تصويري و تبديل آن را بر عهده دارد. اين نرم افزار تمام محاسبات خود را از طريق ماتريس انجام مي دهد لذا تصاوير به صورت ماتريسي از اعداد تبديل مي گردند كه نرم افزار تنها با اين اعداد مرتبط است.

شبکه اقتضائی متحرک شامل مجموعه‌ای از گره‌های متحرک و بی‌سیم است که در آن هیچ گونه زیر ساخت ثابتی وجود ندارد. در شبکه‌های اقتضائی متحرک به علت تحرک گره‌ها همبندی شبکه به سرعت تغییر می‌کند، بنابراین یک چالش مهم برای این شبکه‌ها توسعه رویکردی است که با وجود تغییر پویای هم‌بندی شبکه قادر باشد تحمل پذیر خطا به خصوص در بحث مسیریابی را تامین کند. در این مقاله رویکردی ترکیبی مبتنی بر پروتکل AOMDV جهت افزایش تحمل پذیری خطا در مسیریابی و پوشش خطاهای ارسال داده ارائه می‌شود. رویکرد پیشنهادی شامل سه فاز است که در فاز اول به مسیریابی چند مسیری تحمل پذیری خطا و قابل اطمینان پرداخته می‌شود، در فاز دوم تحمل پذیری خطا و قابلیت اطمینان تبادلات داده در نظر گرفته شده و در فاز سوم مکانیزمی ارائه گردیده که تاثیرات منفی بازیابی و پوشش خطا را کاهش می‌دهد. با استفاده از شبیه‌ساز OPNET رویکرد مورد نظر شبیه‌سازی و سپس جهت تعیین میزان بهبود و یا ضعف روش پیشنهادی نسبت به روش‌های دیگر، نتایج شبیه‌سازی، در معیارهایی همچون نرخ ارسال، تأخیر و بازدهی شبکه مورد ارزیابی قرار می‌گیرد. نتایج آزمایش‌ها بیانگر کارائی بیشتر الگوریتم پیشنهادی نسبت به الگوریتم‌های استاندارد موجود می‌باشد.

محاسبه‌ی امن و گروهی روی داده‌های خصوصی، توجه پژوهشگران حوزه‌ی امنیت اطلاعات را بیش از پیش به خود جلب نموده است. اولین مسئله از این دست، مسئله‌ی میلیونرهاست که در آن دو میلیونر بدون افشای میزان سرمایه‌ی خود و بدون استفاده از طرف سوم، قصد دارند بدانند کدامیک ثروتمندتر است. در اين تحقیق، مسئله‌ی جمع چندسویه‌ی امن مورد توجه گرفته‌است که در آن گروهی از کاربران مجموع داده‌ی محرمانه خود را با حفظ محرمانگی داده‌ها محاسبه می‌کنند. در این مقاله یک پروتکل کارا جهت محاسبه‌ی جمع چندسویه‌ی امن در مدل بدخواه ارائه شده است. راهکار پیشنهادی، بدون نیاز به کانال امن و با هزینه‌ی ارتباطی کمتر نسبت به روش‌های موجود، قادر به محاسبه‌ی حاصل جمع است. به‌علاوه، راهکار پیشنهادی محرمانگی حاصل‌جمع را تأمین نموده و در مقابل تبانی جزئی تا سطح n-2 نفر امن است.

در این پژوهش روش نوینی برای تشخیص هویت معرفی میکنیم. این روش از فاصله بین مفاصل بدن، که از پردازش تصویر شخص به دست میآید استفاده میکند. Henneberg وLucas Teghan کارشناسان بهداشت از دانشگاه Adelaide، در تحقیقی که در سال 2015 انجام داده‌اند، اثبات کرده‌اند که استفاده از صفات اندازه‌ای بدن در احراز هویت حتی بهتر از استفاده از چهره عمل میکند. نگارنده در جستجوهای خود، هیچ مقاله‌ای برای تشخیص هویت با اندازه‌های بدنی با استفاده از پردازش تصویر مشاهده نکرده است. هدف از انجام این پروژه، طراحی و پیادهسازی سیستم تشخیص هویت با اندازه‌های بدن است. این سیستم را با الگوریتمهایKNN ، SVM و KNN-SVM پیادهسازی میکنیم. دقت حاصل از پیاده سازی با الگوریتم KNN-SVM 98.08% محاسبه شده‌است. در این پژوهش به صورت تصادفی از 3024 تصویر از مجموعه داده‌های CAD-60 استفاده شده است. این مجموعه شامل دنباله‌ای از تصاویر RGB-D است که با استفاده از سنسور Kinect از چهار شخص در پنج محیط مختلف ضبط شده است. از جمله سازمان‌هايي که مي‌توانند از نتايج بدست آمده استفاده كنند، میتوان به سازمان تشخیص هویت و همچنین پلیس آگاهی ناجا (برای استفاده در شرایطی که چهره شخص پوشیده باشد یا دوربین‌های مداربسته موفق به ثبت تصاویر مناسب نشده باشند)، وزارت اطلاعات و امنیت (برای مبارزه با تروریسم)، سازمان پزشکی قانونی (زمانی که چهره شخص قابل شناسایی نباشد) و نیز صنایع رباتیک اشاره کرد.

شبکه‌های بین خودرویی موردی، نسل جدیدی از شبکه‌های موردی سیار هستند که در آن خودروهای در حال حرکت نقش گره‌های متحرک را دارند و به دلیل تحرک بالای خودروها، توپولوژی شبکه دائما در حال تغییر است. یکی از شناخته شده ترین پروتکل‌های مسیریابی در این شبکه‌ها، پروتکل (Ad hoc On-demand Distance Vector) AODV است که معیار کمترین تعداد گام را برای انتخاب مسیر بکار میبرد. این معیار به تنهایی در بسیاری از سناریوها موجب کاهش کارایی شبکه میشود. در این مقاله، برای برطرف کردن چالش مطرح شده، پروتکل AODV با استفاده از منطق فازی، بهبود داده شده است. روش پیشنهادی، با نرم افزار شبیهساز NS-2.35 شبیهسازی و با دو روش AODV و (Practicable Fuzzy constrait Q- Learning-AODV) PFQ-AODV مقایسه شده است. نتایج شبیهسازی نشان میدهد که روش پیشنهادی، دارای میانگین تأخیر انتها به انتها و نرخ از دست رفتن بسته‌ی کمتر و نرخ تحویل بسته‌ی بیشتری نسبت به دو روش دیگر است، خصوصا زمانی که تعداد گره‌ها افزایش پیدا می‌کند.

تقلب در کارت‌های اعتباری هرساله خسارت‌های مالی سنگینی، در سراسر جهان به همراه دارد؛ بنابراین، مؤسسات مالی به ‌طور مداوم مجبور به بهبود سیستم‌های تشخیص تقلب می‌باشند. رویکردهای متفاوتي به ‌منظور کشف تقلب کارت‌های اعتباری معرفي شده‌اند. بااین‌حال بسیاری از مطالعه‌ها، به هزینه‌های مالی در ارتباط با روند تشخیص تقلب توجه نکرده‌اند. علاوه بر این، در هنگام ساخت یک مدل تشخیص تقلب کارت اعتباری، چگونگی استخراج ویژگی‌ها از داده‌های تراکنشی بسیار مهم است. در این مقاله، یک مجموعه‌ از ویژگی‌ها بر اساس تحلیل رفتار خرید دارندگان کارت و یک مجموعه‌ از ویژگی‌ها بر اساس تحلیل رفتار دوره‌ای از زمان با استفاده از توزیع فون‌میزس به دست می‌آیند. هم‌چنین در الگوریتم k-نزدیک‌ترین همسایه معیاری جدید به‌ منظور محاسبه شباهت بر اساس زمان انجام تراکنش‌ها بیان می‌گردد. سپس روشی حساس به هزینه با ترکیب الگوریتم‌های k-نزدیک‌ترین همسایه و الگوریتم تطبیق دنباله SSAHA پیشنهاد می‌گردد. در نهایت، با استفاده از مجموعه داده واقعی بانکی به ارزیابی روش پیشنهادی می‌پردازیم. آزمایش‌های انجام‌شده، تأثیر استفاده از مجموعه‌های مختلف از ویژگی‌ها را بر نتایج نشان می‌دهند. هم‌چنین نتایج آزمایش‌های صورت گرفته برتری روش پیشنهادی را هم از منظر سرعت انجام کاوش‌ها و هم از منظر معیار صرفه‌جویی در هزینه با بهبودی حدود 20% نمایش میدهند.

در الگوریتم‌های ضدبرخورد مبتنی بر الوها تخمین دقیق تعداد برچسب‌ها یکی از چالش‌های مهم و اساسی است. تاکنون الگوریتم‌های متعددی برای حل این مشکل مطرح‌ شده‌اند که هیچ‌کدام از آن‌ها نتوانسته‌اند مشکل تخمین دقیق تعداد برچسب‌ها را حل‌کنند. در این مقاله، یک الگوریتم ضدبرخورد جدید مبتنی بر الوها پیشنهاد می‌گردد که سعی در شناسایی برچسب‌ها در اسلات برخورد دارد. درواقع قرائت‌گر در مواجهه با اسلات برخورد از برچسب‌ها می‌خواهد یک عدد تصادفی 6بیتی (RN6) تولید کرده و با استفاده از کد منچستر و به‌صورت رشته پالس دودویی برای قرائت‌گر ارسال‌کنند. قرائت‌گر از این رشته پالس دودویی برای شناسایی برچسب‌های موجود در اسلات برخورد استفاده‌ می‌کند. با توجه به شناسایی برچسب‌ها در اسلات برخورد، نیازی به تخمین دقیق تعداد برچسب‌ها برای تعیین طول فریم بهینه نیست و طول فریم براساس اطلاعات اسلات برخورد تعیین می‌شود. بر اساس شبیه‌سازی‌های انجام شده در الگوریتم ضدبرخورد پیشنهادی، میانگین کارایی سیستم برای شناسایی 100 تا 1000 برچسب برابر با 0.7619 است.

ورود به عصر اطلاعات انسان را به شدت محتاج و وابسطه به اطلاعات نموده است و تصمیم گیری بدون داشتن آگاهی کافی به مانند قدم زدن نابینا بر لبه پرتگاه است به گونه ای که هر گام کوچک امکان نابودی را فراهم خواهد نمود.از طرفی محیط پیرامون اغلب شرایطی را ایجاد میکند که انسان مجبور است به سرعت و با قاطعیت تصمیات تاثیرگذاری اتخاذ تماید و این تصمیم در بستر آگاهی به واسطه مهاراطلاعات ممکن است.دسترسی به اطلاعات اغلب به دلیل پیچیدگی و گستردگی آسان نخواهد بود و لازم است که تکنولوژی رسیدن به آن در اختیار تصمیم گیران باشد. امروزه فناوری اطلاعات با ایجاد زیرساختها و سیستم های اطلاعاتی شرایط مناسب برای هر گونه تصمیم گیری و مدیریتی را فراهم نموده است.مدیریت بحران نیز به دلیل ویژگی ها و ماهیت خاص در کنترل شرایط بحرانی نیازمند این زیر ساخت ها و سیستم هاست.این تحقیق تلاش دارد نگاهی به زیر ساخت ، سیستمهای اطلاعاتی و جایگاه آن در شکل گیری یک شبکه اطلاعاتی برای مدیریت بحران داشته باشد. چگونگی جمع آوری ، نگهداری و روشهای ارتباطی برای دست یافتن به اطلاعات نیز بحث دیگر از تحقیق بوده است. در این تحقیق ضمن استفاده از مطالعات کتابخانه ای و تطبیقی ، سعی شده است روشهایئ بهمراه نمونه¬های عملی از کاربرد ICT ارائه داده و در پایان پیشنهاداتی را برای دست اندرکاران مدیریت بحران طرح نماید.

یکی از روش های افزایش ایمنی و کاهش تصادفات، شناسایی نقاط حادثه‌خیز است. در سال‌های اخیر، با توجه به قابلیت نمایش مکانی، تهیه بانک اطلاعاتی و تجزیه و تحلیل آن، سیستم اطلاعات جغرافیاییGIS)) بسیار مورد توجه قرارگرفته است. بسیاری از کشورها با بهره گیری از این سیستم، گام های مؤثری در شناسایی نقاط حادثه‌خیز و برنامه ریزی جهت کاهش تصادفات برداشته اند. معاونت حمل‌ونقل و ترافیک شهرداری منطقه11 تهران با همکاری پلیس راهنمایی و رانندگی تهران در قالب پروژه مطالعاتی، اقدام به ثبت کلیه تصادفات(فوتی، جرحی و خسارتی) با دقت مکانی مناسب در نرم‌افزارArcGIS10.3نموده است. در این مقاله، به بررسی شش‌ماهه تصادفات در منطقه11 پرداخته شده است. از آن جا که در این روش اطلاعات تصادفات به‌صورت نقطه‌ای وارد می‌شود، امکان شناسایی نقاط حادثه‌خیز را فراهم می آورد که در گذشته به دلیل فقدان این گونه اطلاعات، آگاهی از آن بدرستی میسر نبود. نتایج این بررسی نرخ بالای تصادفات منجر به جرح و فوت را برای عابران و موتورسیکلت سواران و تصادفات منجر به خسارت را برای خودروهای سواری نشان می‌دهد. عدم رعایت حق تقدم، عدم توجه کافی به جلو و تغییر مسیر ناگهانی از مهمترین دلایل تصادفات در این منطقه می‌باشد.

انتقال چندرسانه‌ای در شبکه‌های حسگر چندرسانه‌ای بی‌سیم به ‌شدت به پروتکل‌های مسیریابی وابسته است تا علاوه بر ایجاد یک مسیر پایدار و کارآمد از نظر انرژی، سطوح مختلف کیفیت سرویس بر مبنای نیازمندی‌های مختلف داده‌های چندرسانه‌ای به‌خصوص داده‌های ویدئویی فراهم گردد. داده‌های ویدئویی به شدت نسبت به پارامترهای کیفی تاخیر و تغییرات تاخیر حساس هستند و این داده‌ها بایستی با کمترین تاخیر و بیشترین کیفیت مخابره شوند. برای رسیدن به این هدف پروتکل‌های مسیریابی زیادی مطرح شد که هر کدام از این پروتکل‌ها به نوعی از تکنیک بافرینگ در گره‌های میانی یا مقصد به منظور کاهش تغییرات تاخیر استفاده می‌کنند؛ اما این تکنیک‌ها موجب افزایش تاخیر در کاربردهای حساس به تاخیر می‌شود. این مقاله با استفاده از نظریه بازی‌ها و به‌طور خاص بازی دیکتاتور، با متعادل نمودن بار ترافیکی و کنترل ازدحام در گره‌های میانی یک مدل بهبود یافته برای مسیریابی دراین نوع شبکه‌ها ارائه و با سنجش شاخص‌های کیفی بر محوریت نیازهای پروتکل، در نهایت منجر به کشف مسیری پایدار با قابلیت اطمینان بالا می-گردد که این مهم بر اساس تعادل نش اثبات می‌گردد. نمایش عملکرد پروتکل معرفی شده در قبال پشتیبانی از کیفیت داده‌های چندرسانه‌ای حاکی از برتری مسیر به‌دست آمده توسط پروتکل پیشنهادی از نظر کاهش تاخیر انتها به انتها، کاهش تغییرات تاخیر، بهبود نرخ گذردهی و افزایش طول عمر شبکه نسبت به مقاله‌های مشابه خود می‌باشد.

یکی از مهمترین شئ‏‌های متحرک موجود در ویدئوی فوتبال، توپ است. ردیابی توپ نقش بسزایی در کشف رویدادها و همچنین بالا بردن کیفیت سیستم‌‏های تحلیل بازی فوتبال دارد. ردیابی، عمل تخمین حركت سوژه متحرک در بین فریم‏‌های متوالی است. ولی در هر فریم برخورد توپ با بازیکنان باعث هم‌پوشانی توپ در بعضی از فریم‏‌های ویدئویی می‏‌شود. در این مقاله از روش لوکاس-کاناده برای پیش‏بینی مکان توپ در فریم جاری با توجه به حرکت‏‌های قبلی توپ در فریم‏‌های گذشته استفاده می‏‌شود تا از دست دادن توپ در بعضی از فریم ها باعث شکست ردیابی نشود و محدوده جستجو کاهش یابد. همچنین سرعت پردازش با حفظ دقت در مسائل ردیابی دارای اهمیت فراوان می‏‌باشد، که در الگوریتم پیشنهادی برای بالا بردن سرعت از روش تشخیص الگوی فرن جهت تولید شئ‏‌های کاندیدای توپ استفاده نمودیم. نتایج بر روی 2250 فریم ویدئوی فوتبال نشان می‌دهد که تخمین موقعیت توپ، تشخیص اشتباه ناشی از هم‌پوشانی را کاهش می‏‌دهد و روش تشخیص الگوی فرن می‌تواند با سرعت مناسبی شئ‌‏های کاندیدای توپ را با حفظ صحت و دقت آشکار نماید.

در این مقاله روشی به منظور شباهت‌سنجی معنایی بین جملات ارائه شده است. این روش با در نظر گرفتن شباهت معنایی و ترتیب به کار رفتن کلمات در جمله‌ها، شباهت بین دو جمله را محاسبه می‌کند. شباهت معنایی بین کلمات با ترکیب دو روش مبتنی بر روابط بین کلمات در فارس‌نت و مبتنی بر شبکه عصبی عمیق ، محاسبه می‌شود. یکی از کاربردهای شباهت‌سنجی معنایی جملات، کشف تقلب معنایی و هوشمندانه در مقالات علمی است. به همین دلیل در این مقاله پس از ارائه روش شباهت‌سنجی معنایی بین جملات به کشف تقلب معنایی پرداخته می‌شود. روش ارائه شده در این مقاله روی مجموعه داده‌ای شامل 270 مقاله از انواع مختلف تقلب آزمایش شده است و نتیجه حاصل از این آزمایش بهبود قابل توجهی را در معیار F نسبت به بهترین سیستم‌های موجود نشان می‌دهد.

امروزه مهاجرت زنده‏‌ی ماشین‏‌های مجازی یکی از فناوری‏‌های مهم و پر کاربرد لایه‏‌ی مجازی‏‌سازی در سازمان‏‌های ابری به حساب می‏‌آید. این فناوری برای سازمان‌‏ها مزایایی نظیر متوازن‏‌سازی بارِکاری ماشین‌‏های فیزیکی، مدیریت بهتر مصرف انرژی و افزایش نگهداشت‌‏پذیری سیستم‏‌ها را به ارمغان می‌‏آورد. با این‏‌حال عملیات مهاجرت زنده ‏ی ماشین‏‌های مجازی به هنگام مهاجرت ماشین‏‌های مجازی دارای نرخ کثیفی شدید صفحات حافظه یا بارِکاری شدید پردازنده‌‏ای با مشکلات طولانی شدن مدت زمان کلی مهاجرت (یا حتی عدم توانایی در تکمیل مهاجرت)، حجم بالای ارسال داده‌‏ها و سنگینی مدت زمان توقف روبه‏‌رو است. در این پژوهش، با اعمال تغییراتی در سیاست‏‌های ترتیب ارسال صفحات حافظه و افزایش دقت در ترتیب ارسال این صفحات، به روشی دست‏یافت‌ه‏ایم که منجر به بهبود قابل توجه در معیارهای ارزیابی مدت زمان کلی مهاجرت، حجم داده‏‌های ارسالی و مدت زمان توقف شده است. در این تحقیق از ناظر ماشین مجازی Qemu برای پیاده‌‏سازی روش پیشنهادی استفاده شده است. نتایج بدست آمده نیز با روش استاندارد Qemu و همچنین روش‌‏های دیگر اولویت‌‏بندی ترتیب ارسال صفحات حافظه مقایسه شده است.

با گسترش فناوری اطلاعات، تعاملات بر خط بين افرادی که در نقاط مختلف جهان زندگی می‌کنند، افزایش یافته است. با ظهور شبکه‌های اجتماعی، اين تعاملات به‌صورت سازمان‌يافته‌تری صورت گرفته است. يکی از مسائل مهم در تحليل شبکه‌های اجتماعی، يافتن اجتماعات موجود در اين شبکه‌ها است. زیرا تشخیص اجتماعات به ما کمک می‌کند تا دید بهتری نسبت به ساختار شبکه پیدا کنیم. از این رو کشف ساختار اجتماعات در شبکه‌ها می‌تواند به‌عنوان یک مسئله بهینه‌سازی در نظرگرفته شود. برای حل این مسئله روش‌های مختلفی از جمله: افرازبندی گراف، افراز‌بندی سلسله‌مراتبی، خوشه‌بندی افرازی، روش‌های پیمانه‌ای، روش‌های مبتنی بر الگوریتم‌های تکاملی و ... را نام برد که دراین مقاله از الگوریتم‌های تکاملی استفاده شده است. در این مقاله از الگوریتم خفاش که یک الگوریتم تکاملی است، استفاده شده است. الگوریتم خفاش یک الگوریتم هوش مصنوعی است که برگرفته از خصوصیات خفاش‌های کوچکی است که در جستجوی شکار می‌باشند. به‌طوریکه خفاش‌های کوچک می‌توانند در تاریکی مطلق با انتشار صدا و دریافت آن به شکار طعمه‌های خود بپردازند. از آنجاییکه الگوریتم خفاش برای حل مسائل پیوسته مطرح شده است، این موضوع استفاده از آن در کاربردهای گسسته را محدود می‌کند. از این رو در این مقاله یک الگوریتم خفاش گسسته برای شناسایی ساختار اجتماعات در شبکه‌های علامت‌دار پیشنهاد شده است. در روش پیشنهادی، وضعیت خفاش‌ها در قالب گسسته طراحی شده‌ است تا الگوریتم برای حل مسائل گسسته مانند یافتن اجتماعات قابل استفاده باشد. نتایج حاصل از شبیه سازی حاکی از آن است که الگوریتم پیشنهادی نسبت به سایر روش‌های ارائه شده ساختار بهتری از اجتماعات را ارائه می‌کند.

As Moore’s Law scaling tapers off, there is a growing emphasis on improving the energy-efficiency of nanometer ICs through architectural techniques. Recently, approximate computing has been introduced to address the energy-efficiency problems of error tolerant applications in all forms of computing from mobile IoT devices to datacenters and servers. This technique has proved successful in various application domains such as digital signal processing, deep machine learning, and combinatorial optimization. Approximate computing trades accuracy for power, delay, and area in computing systems. One key arithmetic circuit in digital signal processing is multi-bit digital adder that is widely used in today’s user applications. Adders consume significant amounts of system energy and occupy large portions of the processor die area. The need for low power and high-speed circuits as well as the error-resiliency of the digital signal processing systems allow the system designers to innovate energy-efficient approximate adders. This paper examines DrAx, a design remedy for approximation, which provides an automatic method to improve the accuracy of approximate adders with virtually no impact on their power and area consumption. The proposed method is applied to seven state-of-the-art approximate adders for evaluation; our simulation results indicate 12-50% accuracy regarding mean error distance metric improvements are attainable for the baseline approximate adders using the proposed design approach.