انجمن کامپیوتر ایران

Firewalls are a piece of software or hardware that control access to organization networks. Packet filtering is placed in the heart of firewalls. It is performed by comparing each data packet against a rule set. In the high bandwidth networks, filtering becomes a time consuming task. In this situation, the packet filtering firewall can reduce the overall throughput and become a bottleneck. To solve this problem a wide range ofresearcheshave been done to improve overall throughput of the packet filtering firewalls. In this paper, the first matching rule mechanism of Iptablesis implemented in user-space by employing parallel processing capability of Graphics Processing Unit (GPU). The results show that CPU-GPU accelerated code brings significantly higher throughput over the CPU version ofIptablescode. The overall throughput of packet filtering on GPU for 10,000 rules is about 400,000 Packets PerSecond (PPS) which is 43 times faster than inefficient first matching rule algorithm of Iptableson CPU

یکی از مسایل اساسی و مهم در داده‌کاوی، ایجاد یک مدل کارآمد با حداکثر دقت، برای دسته‌بندی داده می‌باشد. در این مقاله، یک دسته‌بند دومرحله‌ای که از ترکیب دسته‌بندی‌کننده‌ی ملهم از سیستم‌ایمنی‌مصنوعی و الگوریتم Fuzzy-knn تشکیل شده، معرفی گردیده است. در مرحله‌ی اول، دسته‌بندی‌کننده‌، برمبنای شبکه‌ی ایمنی‌مصنوعی و انتخاب کلونی عمل می‌کند و مجموعه‌ای بهینه از داده‌های آموزشی را به عنوان دسته‌بندی‌کننده ارائه می‌دهد و در مرحله‌ی دوم، با استفاده از الگوریتم Fuzzy-knn ، داده‌های تست دسته‌بندی می‌شوند. در مرحله‌ی اول، از شیوه "وزن‌دهی فازی" (Fuzzy weighting) استفاده می‌شود و همچنین برای محاسبه‌ی میل ترکیبی از معیار (Heterogeneous Euclidian overlap metric) HEOM فازی استفاده می‌شود. برای بررسی کارایی مدل پیشنهادی از پنج مجموعه داده‌ از UCI که برای کاربردهای دسته‌بندی مورد استفاده قرار می‌گیرند، استفاده شده است که عبارتند از Australian Credit و German Credit و Pima Indians Diabetes و Ionosphere و iris. برای ارزیابی کارایی دسته‌بندی‌کننده، از شیوه 10-fold cross-validation استفاده شده است. نتایج بدست آمده، نشان می‌دهد که پس از اعمال HEOM فازی و fuzzy-knn، مدل پیشنهادی نتایج قابل قبولی را ارائه می‌دهد.

در این مقاله، یک روش جدید نهان نگاری مقاوم و کور در حوزه تبدیل موجک ارائه می شود. در روش های نهان نگاری هر چه قدرت جاسازی بالاتر باشد، مقاومت در برابر حملات بیشتر خواهد بود. در این روش به منظور رسیدن به مقاومت بالا، چهار نسخه از واترمارک داخل ضرایب تقریب تصویر اصلی به صورت بلوکی جاسازی می شود. در مرحله جاسازی، تصویر اصلی به چهار زیر تصویر در حوزه مکان تقسیم می شود. یک تصویر واترمارک باینری با استفاده از تبدیل آرنولد به هم ریخته می شود، سپس به طور متناظر در هر چهار زیر تصویر جاسازی می شود. برای جاسازی واترمارک در هر زیر تصویر، تبدیل موجک گسسته بر روی هر بلوک زیر تصویر اعمال شده و باند تقریب برای جاسازی واترمارک انتخاب می شود. روش پیشنهادی یک روش کور است و نیازی به استفاده از واترمارک در مرحله آشکارسازی نیست. نتایج شبیه سازی نشان می دهد که این روش، امنیت و شفافیت تصویر واترمارک شده را افزایش می دهد. بعلاوه، در برابر حملات مختلف از جمله برش مقاوم است.

در این مقاله روشی برای پاسخ‌گویی به پرسش‌ها با دامنه‌ی نامحدود، در قالب یک یا چند کلمه، ارائه می‌شود. رویکرد ارائه شده که AskSimorgh نام‌گذاری شده است، یک روش ممتیکی – آماری است؛ به این معنا که با الگوریتم ممتیک، جستجو در بین جمعیت جملات کاندید انجام می‌شود و از یک رویکرد مبتنی بر ویژگی‌های نحوی و لغوی، برای محاسبه‌ی احتمال یا برازش جمله، استفاده می‌شود. هدف از این رویکرد، ایجاد یک موتور جستجو برای پاسخ‌گویی دقیق به پرسش‌ها، یا یک سیستم پرسش و پاسخ مبتنی بر وب است. برای یادگیری و ارزیابی این رویکرد، از داده‌های مسابقات پرسش و پاسخ TREC استفاده شده است. روند پاسخ‌گویی به این صورت است که ابتدا متن سایت‌هایی که حاوی اطلاعاتی در مورد پرسش هستند، از یک موتور جستجو بازیابی می‌شوند و سپس در بین جملات این منابع، جستجو با الگوریتم ممتیک انجام می‌شود و برازنده‌ترین جمله، به عنوان جمله‌ی پاسخ انتخاب می‌شود. در نهایت با استفاده از یکسری الگوهای دست‌ساز که از پرسش‌ها و پاسخ‌های آنها فراگیری شده است، یک یا چند کلمه به عنوان پاسخ نهایی، استخراج می‌شود. نتایج بدست آمده، افزایش دقت در حوزه‌ی مربوطه را نشان می‌دهد.

قدرت پردازش موازی مولکول‏های دی‏ان‏ای و قابلیت آنها در حل مسائل پیچیده، محققان را به سوی ساخت رایانه مولکولی هدایت کرده است. در اين مقاله، یک مدل جدید برای ساخت گیت NAND بصورت مولکولی تشريح مي‌شود. در این الگوریتم تنها از عملگرهای زیستی کدگذاری، ازدیاد و مرتب‏سازی بر اساس طول رشته، استفاده شده است. رشته‏های دی‏ان‏ای در این روش دستخوش تغییر نمی‏شوند و تعداد ورودی‏های گیت هیچ محدودیتی ندارد. مزیت دیگر این الگوریتم این است که چون از عملیات زیستی ساده‏ای در آن استفاده شده است، درک آن دشوار نیست. در این روش دو رشته‏ مختلف برای صفر و یک منطقی در نظر گرفته شده است. از این رو، می‏توان بین حالتی که ورودی آماده نیست و حالتی که ورودی صفر است تفاوت قائل شد، که این یک برتری نسبت به بعضی از روش‏های قبلی محسوب می‏شود.

تحلیل شبکه‌های اجتماعی در سال‌های اخیر بسیار مورد توجه قرار گرفته‌است. بسیاری از شبکه‌های اجتماعی به شکل شبکه‌های پیچیده و ناهمگن مدل می‌شوند. ظهور شبکه‌های ناهمگن در فضای وب، تنوع در انواع موجودیت‌های شبکه و پیوندهای مختلف میان موجودیت‌ها را به همراه داشته‌است. بنابراین چالش جدیدی به نام پیش‌گویی نوع پیوندمطرح گردیده‌است که هدف آن تشخیص نوع رابطه‌‌ی موجود، میان موجودیت‌هاست. با توجه به تاثیری که این موضوع در مدیریت بهینه‌ی اطلاعات کاربران دارد، در این مقاله ابتدا به بیان اهمیت پیش‌گویی نوع پیوند در شبکه‌های اجتماعی و مزایای آن پرداخته‌ایم. سپس برای حل این مسئله، الگوریتم جدیدی ارائه شده که براساس روش یادگیری با نظارت و قوانین احتمال، به منظور پیش‌بینی نوع پیوند در یک شبکه اجتماعی عمل ‌می‌کند. این الگوریتم با کلاس‌بندی نوع روابط براساس ویژگی‌های کاربران درگیر در یک رابطه، سعی در پیش‌بینی نوع روابط ناشناخته دارد. این روش به کمک مجموعه داده Epinions مورد ارزیابی قرار گرفته ‌است ونتایج آن از نظر دقت و فراخوان با الگوریتم کلاس‌بندی بیز مقایسه شده‌است.

جستجوی اول سطح هسته اولیه‌ای برای پیمایش گراف و پایه بسیاری از الگوریتم‌های تحلیل گراف است. این الگوریتم را می‌توان بعنوان نماینده‌ای از یک کلاس از الگوریتم‌های موازی نامنظم دانست. امروزه برای پیاده‌سازی بسیاری از الگوریتم‌ها از پردازنده‌های گرافیکی استفاده می‌شود. پیاده‌سازی‌های متفاوتی از الگویتم جستجوی اول سطح، بر روی این نوع پردازنده ارائه شده است؛ اما هر کدام برای پیمایش نوع خاصی از گراف مناسب است. تنها یک کار تخصصی ارائه شده است که می‌تواند گراف‌های خلوت و متراکم را با سرعت خوبی پیمایش کند. اما در این کار از پردازنده مرکزی در کنار پردازنده گرافیکی استفاده شده است. در این مقاله سعی می‌شود با بهره‌گیری از روش‌های متفاوت پیاده‌سازی الگوریتم اول سطح و نیز استفاده از امکانات موجود در پردازنده گرافیکی در برنامه‌نویسی سرعت اجرای الگوریتم بهبود یابد. با استفاده از الگوریتم‌های ارائه شده در این مقاله می‌توان گراف های منظم و نیز نامنظم با هر میانگین درجه‌ای را با بهره سرعت بهتری پیمایش نمود. نتایج عملی بدست آمده این ادعا را نیز تایید می‌نماید.

در اين مقاله، یک الگوريتم با ويژگي‌های خود-پاياسازی و محدودسازی خطا برای ساخت مجموعه غالب مینیمال به منظور خوشه‌بندی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم، پيشنهاد می‌شود. الگوریتم‌های مشابه يا به‌کلی از ويژگی محدودسازی خطا بی‌بهره‌اند و یا چون اساساً با دید کاربردی خاصی طراحی نشده‌اند، با محيط عملياتی شبکه‌های حسگر تناسب ندارند. الگوریتم پیشنهادی قابلیت تنظیم وابستگی گره‌ها به سرخوشه را دارد؛ از پيکربندی‌های تک‌خطايي با پيچيدگی زمانی و مکانی O(1) ترميم می‌شود و تحت سیاست زمانبندی توزيعی ناعادلانه کار می‌کند که بیشترین مشابهت با معماری شبکه‌های حسگر را دارد. ساخت مجموعه غالب مینیمال، چون عدم مجاورت گره‌های سرخوشه را الزامی نمی‌کند، تعداد تغییر حالت کمتری تا پیکربندی مجاز نیاز دارد و ساختار خوشه‌های حاصل از آن نیز بهینه‌تر است. کاهش تعداد پيام‌های بروزرسانی، ایجاد ساختار خوشه‌بندی کارآمدتر و پايدارسازی با حداقل تغيير در ساختار توپولوژيکی از ویژگی‌های اساسی الگوريتم می‌باشند. نتایج حاصل از شبیه‌سازی نشان خواهد داد که صرف نظر از تعداد و تراکم گره‌ها، روش پيشنهادی علاوه بر ترمیم سريع در مقابل خطاهاي مقياس کوچک، زمانِ رسيدن به پايداري با شروع از پيکربندي دل‌خواه اوليه را نيز نسبت به روش‌هاي قبلي بهبود می‌دهد.

یکی از ویژگی‌های ذاتی هر بات‌نت انجام فعالیت‌های گروهی توسط میزبان‌های آلوده به بات است. این میزبان‌ها فرامین یکسانی را دریافت کرده و فعالیت‌های مخرب مشابهی را انجام می‌دهند که باعث می‌شود جریان‌های شبکه آن‌ها شباهت زیادی با هم داشته باشند. علاوه بر آن، جریان‌های شبکه هر میزبان آلوده به بات ممکن است به دلایل مختلفی از قبیل خرابی سرویس‌دهندگان فرمان و کنترل، وجود دیواره‌های آتش فعال، تولید نام‌های دامنه الگوریتمی و غیره با شکست مواجه شوند. در سال‌های اخیر روش‌های زیادی برای تشخیص بات‌نت‌ها مبتنی بر تحلیل شباهت یا تحلیل شکست جریان‌های شبکه پیشنهاد شده است. در این مقاله، روشی جدید با نام یوتاب پیشنهاد می‌شود که از ترکیب هر دو تحلیل فوق برای تشخیص بات‌نت‌های نسل جدید استفاده می‌کند. در این روش، ترافیک شبکه به عنوان ورودی دریافت شده و برای هر یک از جریان‌های TCP، UDP و DNS یک بردار ویژگی استخراج می‌شود. سپس با خوشه‌بندی این بردارهای ویژگی، میزبان‌های دارای فعالیت‌های گروهی مشکوک و با محاسبه نرخ شکست جریان، میزبان‌های دارای شکست‌های مشکوک شناسایی می‌شوند. در نهایت، شهرت منفی میزبان‌ها مبتنی بر سابقه فعالیت‌های گروهی و سابقه شکست‌های مشکوک آن‌ها محاسبه شده و میزبان‌های دارای شهرت منفی بالا به عنوان میزبان‌های آلوده به بات گزارش می‌شوند. نتایج آزمایش‌های انجام شده برای تشخیص سه بات‌نت متفاوت نشان می‌دهند که روش پیشنهادی قادر است این بات‌نت‌ها را با نرخ هشدار نادرست پایین تشخیص دهد.

در خط تولید سرویس‌گرا، شناسایی سرویس‌های مناسب و تغییرپذیری آنها در خط تولید سرویس گرا به صورتی که همراستا با حرفه باشند، تنها با استفاده از مدل ویژگی امکان‌پذیر نیست و برای این منظور می‌بایست سرویس‌ها را بر اساس فرایندهای حرفه شناسایی کرد؛ همانطورکه برای سیستم‌های منفرد سرویس‌گرا نیز از این فرایندها استفاده می‌شود. در این پژوهش، روشی ارائه می‌شود که مبتنی بر اهداف سازمان تولید کننده نرم‌افزار، سرویس‌های مناسب را شناسایی و تغییرپذیری آنها را تعیین می‌کند. این کار از طریق یک الگوریتم تکاملی با افراز گراف مربوط به «مدل خانواده فرایندهای حرفه» انجام می‌شود. سرویس‌های به دست آمده در این روش از اصول طراحی منطبق با اهداف سازمان تبعیت کرده و در قالب مدل تغییرپذیری سرویس سازماندهی و توصیف می‌شوند. ارزیابی روش از طریق آزمایش تجربی نشان داد که مدل‌های ایجاد شده توسط روش پیشنهادی سازگار، دارای قابلیت نگهداری بالا و از نظر معیارهای طراحی سرویس‌گرایی و خط تولید نرم‌افزار نزدیک به طراحی معماران و اغلب بهتر از آنها هستند.

با افزايش روزافزون حجم اطلاعات متني در موضوعات مختلف، ﻫﺮ‬ ‫روز ﺑﺮ ﮔﺴﺘﺮه اﻃﻼﻋﺎت ﻗﺎﺑﻞ دﺳﺘﺮس ﺑﺮاي ﻛﺎرﺑﺮان اﻓﺰوده‬ ‫ﻣﻲﺷﻮد. اﻳﻦ رﺷﺪ علاوه بر مزاياي قابل توجهش، با ايجاد حجم بالاي اطلاعات و در نتيجه ﺳﺮدرﮔﻤﻲ ﻛﺎرﺑﺮان در ﮔﺰﻳﻨﺶ ﻣﻄﺎﻟﺐ، ضرورت ساماندهي مطالب و ذخيرهسازي آن‌ها بصورت بهينه و حذف اطلاعات افزونه از آن‌ها را ايجاب ميکند. سيستم‌هاي خلاصه‌سازي خودکار متون ميتوانند به گزينش مطالب از بين انبوه اطلاعات موجود کمک شاياني نمايند. در اين راستا يک سيستم خلاصه‌ساز استخراجي تک سندي با نظارت معرفي مي گردد که در طراحي آن از ترکیب خروجی دو ابزار طبقه بندي SVM (ماشین بردار پشتیبان) و SSVM (SVM ساختاری) استفاده شده است. ویژگی های مورد استفاده در این سیستم شامل مکان جمله، شباهت به اسامي يا عبارات مناسب، وجود عبارت نشانه، نقل قول‌ها، اطلاعات از پيش دانسته، طول جمله و شمارش کلمات است. نتايج حاصل از ارزيابي سيستم مذکور در مقايسه با سيستم‌هاي معرفي شده خصوصاً براي زبان فارسي بهبود قابل ملاحظه اي را نشان مي دهد. ‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬

در این مطالعه به ایجاد یک سیستم دو لایه جهت آموزش دادن ربات انسان‎نمای نائو با روش یادگیری نمایشی پرداخته شده است. لایه‌ی اول این سیستم حرکات پیچیده و ریتمیک دست مثل ضربات کاراته را از طریق دستگاه ضبط حرکت، ضبط نموده و با کمک روابط سینماتیک معکوس مقادیر زاویه‌های هر درجه آزادی درگیر در حرکت مورد نظر را بدست خواهد آورد. خط سیرهای زاویه‌‌های هر درجه آزادی به عنوان ورودی به لایه دوم سیستم داده می‌شود. لایه‌ی دوم با استفاده از شبکه‌ای از نوسان‌سازهای دامنه-فاز که برای هر درجه آزادی در نظر گرفته می‌شود به آموزش داده‌های بدست آمده از لایه‌ی اول می‌پردازد. این سیستم قادر است خط سیرهای هر نوع حرکت پیچیده‌ و ریتمیک را توسط لایه اول بدست آورد و در لایه‌ی دوم این خط سیرهای ریتمیک را آموزش ببیند و نسبت به همه‌ی این حرکت‌ها همگرا شود. نتایج پیاده سازی این سیستم آموزشی در محیط شبیه‌ساز ربات (WEBOTS) که با نرم افزار متلب پیوند شده است نشان می‌دهند که ربات به نحوی مطلوب حرکت مورد نظر را آموزش دیده است.

رایانش ابر به خاطر ارائه‌ی رایانش و پردازش بر حسب نیاز و در عین حال کاهش هزینه‌ها، به عنوان فناوریِ پردازشی آینده شناخته شده است. ولی مشکل امنیت داده در این فناوری به یکی از نگرانی‌های جدی در این حوزه تبدیل شده است. امنیت داده از ابعاد مختلفی قابل بررسی است. از بُعد دسترسی غیر مجاز به داده، دو نگرانی وجود دارد. نگرانی اول ناشی از دسترسی غیر مجاز یک کاربر ابر به عنوان مهاجم، به داده‌های دیگر کاربران ابر است. نگرانی دوم از دسترسی غیرمسئولانه کارمندان ابر به داده‌های محرمانه کاربران ابر بوجود می‌آید. مبحث مورد بررسی در این نوشتار، نگرانی دوم یعنی دسترسی غیرمسئولانه صاحبان وکارمندان ابر به داده یک کاربر است. البته بر طرف نمودن نگرانی دوم، قطعا منجر به بهبود نگرانی اول نیز خواهد شد. برای این منظور روش‌هایی مطرح شده است که درکنار رمزنگاری داده، منجر به افزایش محرمانگی داده خواهد شد. با استفاده از این روش‌ها، برای دسترسی به داده، نیاز به تعامل با مالک داده خواهد بود. روش‌های ارائه شده در این نوشتار، مبتنی بر زیرساخت سیستم فایل توزیعی هادوپ در ابر است. سیستم فایل توزیعی هادوپ به عنوان مهم‌ترین زیرساخت در ذخیره و بازیابی داده در رایانش ابر مطرح است. یکی از مهم‌ترین سرویس‌هایی که از ابر انتظار می‌رود ارائه کند، ذخیره داده در حجم زیاد می‌باشد. ولی این سرویس بدون ضمانت کافی در امنیت داده دچار مشکل خواهد شد. با رویکردهای ارائه شده در این مقاله می‌توان امنیت و محرمانه‌گیِ داده‌یِ قرار گرفته شده بر روی ابر را به شکل قابل توجهی افزایش داد.

با توسعه سیستم‌های مخابرات موبایل و فناوری پخش دیجیتال، سیستم‌هایی با نام عمومي تلويزيون موبايل ایجاد شده است. بعد از پخش آزمایشی تلويزيون موبايل و شکست برخی از پخش‌ها به دلیل فقدان مدل کسب‌وکار، تدوین مدل کسب‌وکار مسئله اساسی به نظر مي‌رسد. در این مقاله پس از درک مفاهیم، توصیف مؤلفه‌ها و دسته‌بندی‌ها کاربری مدل¬های کسب¬وکار مطرح در دنیا، به ارزیابی آن‌ها با رویکرد تلویزیون موبایل بالأخص برای پخش‌کنندگان عمومی پرداخته می‌شود تا با تعریف مؤلفه‌های تأثیرگذار، چارچوبی متناسب برای پخش‌کنندگان عمومی ارائه گردد. در انتها با استفاده از نظرات خبرگان و ذینفعان، به اصلاح و تدقیق مؤلفه‌های کسب‌وکار متناسب با کلان‌شهر تهران پرداخته شده است.

ماشين بردار پشتيبان به‌عنوان يکی از بهترين طبقه‌بندهای موجود در زمينه يادگيری ماشين نسبت به توزيع داده‌ها اهميتی قائل نمی‌‎شود. روش‌های تعميم‌يافته آن به لحاظ سرعت، روش ماشين بردار پشتيبان دوگانه و به لحاظ دقت و سرعت هم‌زمان، بهبوديافته آن روش ماشين بردار پشتيبان دوگانه ساختاری ارائه شده است. در این مقاله، بکارگيری حداقل مربعات (least square) از الگوریتم S-TWSVM جهت افزايش سرعت برای طبقه‌بندی‎‌های باینری پيشنهاد می‌شود. روش پيشنهادی الگوریتمی ساده و سریع، برای ایجاد طبقه‌بندهای باینری برمبنای دو ابرصفحه غیرموازی فراهم می‌آورد. در این مقاله به‌جای حل دو مسأله quadratic programming، در S-TWSVM ، دو سیستم از روابط خطی حل می‌شوند. بدین ترتیب سرعت اجرای الگوریتم پیشنهادی از S-TWSVM به‌طور قابل توجهی افزایش می‌یابد. این درحالی‌ است که اطلاعات ساختاری داده‌ها همانند الگوریتم S-TWSVM به درون مسأله بهینه‌سازی وارد می‌شود تا ابرصفحه‌های الگوریتم پیشنهادی بتوانند روند توزیع داده‌ها را دنبال کنند. نتایج آزمایشات الگوریتم پیشنهادی روی پایگاه‌داده‌های استاندارد UCI مبین صحت بیش‌تر طبقه‌بندی این الگوریتم در برابر الگوریتم‌های S-TWSVM و LSTWSVM و سرعت بالاتر در برابر الگوریتم S-TWSVM است.

: یکی از جنبه‌های مهم در روش‌های مدل‌رانده، تبدیل مدل است. دغدغه‌ی اصلی یک طراح در این روش‌ها نوشتن تبدیل‌های با کیفیت می‌باشد. استفاده از الگوهای تبدیل به‌جا و مناسب در تولید تبدیل مدل، سبب بهبود ساختار و کیفیت تبدیل‌های تولیدی می‌شود. در این مقاله فرایندی ارائه می‌شود که در تشخیص و پیشنهاد خودکار الگوهای تبدیل و نیز اعمال این الگوها بر روی مدل طراحی تبدیل به کمک طراح می‌آید. فرایند پیشنهادی، لزوم استفاده از یک الگوی تبدیل، تشخیص الگو و پیشنهاد استفاده از الگوهای متناسب با ساختار یک تبدیل را به‌طور خودکار انجام می‌دهد. این عمل بر روی مدل طراحی تبدیل و بر اساس مفهوم الگوهای تبدیل انجام می‌شود. با اعمال الگوهای پیشنهاد شده در این فرایند بر روی یک مدل طراحی تبدیل، مدل جدیدی مبتنی بر الگوهای تبدیل، تولید می‌شود. مدل طراحی تبدیل مبتنی بر الگوها سبب تولید تبدیلی با کیفیت و کارایی بیشتر، قابلیت استفاده مجدد، سادگی بیشتر و زمان اجرای کمتر می‌شود. در این مقاله ارزیابی فرایند پیشنهادی به‌‌صورت غیردستی و بر اساس اندازه‌گیری پارامترهای کیفی تبدیل، مانند سادگی، وجود تکرار و افزونگی در تبدیل، زمان اجرای یک تبدیل و میزان حافظه مصرفی انجام شده است.

مدل‌های بلوغ حاكميت معماري سرويس‌گرا ابزاري معتبر و اثربخش براي حاكميت مؤثر معماري سرويس‌گرا هستند. به‌گونه‌ای كه سازمان‌ها می‌توانند با اين ابزار وضعيت جاري حاكميت خود را ارزيابي، نیازمندی‌های حاكميت خود را تعيين و سپس يك چارچوب مناسب براي حاكميت خود ارائه كنند. تاكنون مدل‌های بلوغ حاكميت مختلفي ارائه‌شده‌اند، كه از ميان آن‌ها مدل بلوغ حاكميت COBIT به دليل مناسب بودن يك نمونه شاخص به شمار می‌رود بااین‌همه از اين چارچوب اغلب براي اندازه‌گیری بلوغ حاكميت فناوري اطلاعات استفاده‌شده است. در واقع يكي از چالش‌هایی كه براي استفاده از اين چارچوب وجود دارد فقدان روشي براي ارزيابي بلوغ حاكميت معماري سرويس‌گرا است.در اين تحقيق چارچوبي چهاربعدی مبتني بر معماري سرويس‌گرا براي مدل بلوغ حاكميت COBIT با در نظر گرفتن ابعاد اصلي يك مدل جامع‌ بلوغ حاكميت معماري سرويس‌گرا ارائه گرديده است به ‌طوری‌که بتوان از اين چارچوب براي ارزيابي بلوغ حاكميت معماري سرويس‌گرا نيز استفاده كرد. نتايج تحقيق، بيانگر آن است كه مدل بلوغ حاكميت COBIT می‌تواند چارچوب مناسبي براي ارزيابي بلوغ حاكميت معماري سرويس‌گرا باشد و در نهايت چارچوب پيشنهادي ارائه‌شده در اين تحقيق به‌عنوان يك چارچوب معتبر مورد تأیید قرار گرفت.

پيشرفت در ساخت تجهيزات دقيق و اطمينان از صحت عملكرد ربات‌ها، موجب افزايش تمايل انسان به استفاده از سيستم‌هاي رباتیکي شده است. هدف اصلي در برنامه‌ريزي مسیر، يافتن مسير حركتي براي ربات از نقطه شروع تا هدف، بدون برخورد با موانع و با کمترین هزینه است. در سال‌های اخیر، الگوریتم‌های مبتنی بر نمونه‌گیری مورد توجه بسیاری از پژوهشگران قرار گرفته است. در این مقاله الگوریتم مبتنی بر نمونه‌گیری جدیدی برای یافتن مسیر ربات ارائه شده است. الگوریتم جدید با استفاده از سه استراتژی متفاوت، به نمونه‌برداری از محیط می‌پردازد. به روز شدن میزان سوگیری نسبت به هدف و سوگیری نسبت به جستجوی محیط‌های کشف نشده در هر مرحله، موجب عملکرد مناسب این روش در محیط‌های مختلف شده است. آزمایشات مختلف نشان می‌دهند که الگوریتم ARRT*، در مقایسه با روش‌های RRT و RRT* و RRT* توسعه یافته، در یافتن مسیر کوتاه‌تر درمحیط، موفق‌تر عمل می‌کند.

الگوریتم بهینه‌سازی اجتماع ذرات (PSO)، یکی از الگوریتم‌های تکاملی برای حل مسائل بهینه‌سازی است که در بسیاری از زمینه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. اما این الگوریتم با مشکل همگرایی زودرس رو‌به‌رو است. الگوریتم بهینه‌سازی اجتماع ذرات با رهبر سالخورده و رقبا (ALC-PSO)، به منظور فائق آمدن بر این مشکل، ارائه شده است. اما ALC-PSO همانند PSO، دارای حجم محاسبات بالایی است. برای مثال اجرای تابع محک‌زن Zakharov، به زمانی برابر با 130 ثانیه نیاز دارد. هدف از این مقاله پیاده‌سازی الگوریتم ALC-PSO به صورت موازی بر روی واحد پردازش گرافیکی (GPU) است. برای دستیابی به این هدف، در بین روش‌های مختلف موازی‌سازی، از روش موازی‌سازی سطح حلقه بهره گرفته‌‌ایم. نتایج پیاده‌سازی سه تابع محک‌زن بر روی GPU نشان داده است که کارایی الگوریتم ALC-PSO را می‌توان تا 30 برابر نسبت به پیاده‌سازی آن بر روی CPU افزایش داد.

امروزه شبکه‌های اتونومیک به عنوان راه‌حلی برای پاسخگویی به هزینه‌ها و پیچیدگی روز افزون مدیریت زیرساخت‌های شبکه مطرح شده است. این معماری قابلیت خودسازمان‌دهی ، خود بهینه‌سازی ، حفاظت از خود و خودترمیمی را دارد. هدف این مقاله ارائه معماری اتونومیک مبتنی بر سیاست و یادگیری برای شبکه‌های موردی سیار است تا به واسطه آن بتواند خود را با شرایط ویژه شبکه‌های موردی سیار تطبیق دهد. با توجه به ماهیت پویای شبکه‌های بی‌سیم موردی که در آن هر گره وظیفه مسیریابی را خود به تنهایی انجام می‌دهد، مدیریت این نوع از شبکه‌ها فرآیندی پیچیده و دشوار است. لذا به دلیل تحرک گره‌ها مهمترین چالش این نوع از شبکه‌ها در کنار محدودیت منابع رادیویی و انرژی گره‌ها، مسیریابی با حداقل مصرف منابع است. یافتن ارتباطات محلی با گره‌های همسایه با ثبت و حفظ همسایه‌ها می‌تواند علاوه بر سهولت فرآیند مسیریابی، مصرف انرژی گره‌ها را نیز بهبود بخشد. در این مقاله سعی شده با ارائه معماری اتونومیک، فرآیند شناسایی همسایه‌ها را با مدیریت پذیر نمودن، بهبود بخشیم. معماری پیشنهادی برروی پروتکل AODV به عنوان نمونه، پیاده‌سازی شده و در مواردی چون نرخ ارسال بسته‌ها، تاخیر نقطه به نقطه، تعداد بسته‌های Hello و نرخ بسته‌های کنترلی بهبود داشته است.