انجمن کامپیوتر ایران

بررسی معیارهای کارایی و سودآوری وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک و استفاده از آن‌ها برای بهینه‌سازی و افزایش سود برای مدیران تجاری و طراحان این سایت‌ها بسیار مهم بوده و از موضوعات مهم پژوهشی در حیطة تجارت الکترونیک می‌باشد. در این پژوهش یک مدل ریاضی جدید مبتنی بر تئوری گراف از وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک ارائه و رفتار کاربران بر این اساس شبیه‌سازی شده است. سپس با استفاده از معیارهایی که برآمده از میزان کارایی و سودآوری وب‌سایت است الگوریتم‌هایی ارائه شده که ساختار صفحات وب‌سایت تجاری را بهبود می‌بخشد. از دستاوردهای دیگر پژوهش، ارائه رویکرد جدیدی برای بررسی وب‌سایت‌های تجاری است که بستری برای یافتن کاستی‌های این وب‌سایت‌ها ایجاد نموده و با ارائه این کاستی‌ها، اجزاء حساس و ضعیف سامانه تجارت الکترونیک را به مدیران می‌نمایاند.

در سال‏های اخیر، حجم داده‌های تولیدی در حوزه سلامت در حال افزایش است که از نمونه آن‌ها اطلاعات مربوط به شیوع همه‏گیری در جامعه است. در واقع الگوهای تماس افراد در جامعه، باعث ایجاد شبکه می‌شوند که تحلیل این شبکه از اهمیت زیادی در پیش‏گیری و کنترل شیوع بیماری‏ها برخوردار است. بنابراین ارائه مدلی برای ذخیره‏سازی این داده‌ها به نحوی که قادر باشد پرس‏وجوهای مطرح در این حوزه را به سرعت پاسخ دهد، ضروری است. در این مقاله برای ذخیره‌سازی این داده‌ها، از سیستم ذخیره‌سازی گرافی که یکی از انواع سیستم‌های «NoSQL» است، استفاده می‌کنیم. برای این کار ابتدا نیازها و پرس‌وجوهای مطرح در این حوزه را مشخص نموده و بر اساس آن مدل مناسب را در سیستم گرافی (neo4j) طراحی می‌کنیم. برای ارزیابی کار خود، طراحی مدل در یک سیستم رابطه‌ای (mysql) را نیز انجام داده و کارایی این دو را در پاسخ به پرس‌وجوها را با هم مقایسه کرده‌ایم. نتایج نشان می‌دهند که کارایی سیستم گرافی در بسیاری از موارد (مانند پیدا کردن مسیر انتقال بیماری، کوتاهترین مسیر بین دو فرد، پیماش گراف،... ) بهتر از سیستم رابطه‌ای است.

اخیرا استاندارد 802.15.4e، به منظور افزایش قابلیت اطمینان در زیر لایه کنترل دسترسی و برای استفاده در شبکه‌های حسگر بی‌سیم ارائه شده است. استفاده از کانال‌های متعدد غیرهمپوشان احتمال رخداد تصادم بین فرستنده‌ها را کاهش داده و این خود باعث افزایش کیفیت سرویس در شبکه و کاهش مصرف انرژی می‌شود. مکانیسم TSCH در این استاندارد هر گره حسگر را قادر می‌سازد تا ارسال بسته داده خود را بر روی یک کانال خاص و در یک اسلات زمانی معین زمانبندی کند. با این حال نحوه تخصیص کانال/اسلات و الگورریتم آن در استاندارد مشخص نشده است. در این مقاله، یک مکانیسم زمانبندی اسلات/کانال مبتنی بر 802.15.4e-TSCH برای شبکه‌های حسگر چندگامه ارائه می-شود. در مکانیسم پیشنهادی، هر گره به صورت توزیع‌شده و بر اساس حجم ترافیک عبوری اسلات‌های موردنیاز خود را برای ارسال داده تعیین می‌کند. در این روش با تخصیص اسلات‌های اختصاصی بیشتر به گره‌های نزدیک چاهک، امکان رخداد تصادم را در آن ناحیه کاهش می‌دهیم. نتایج اولیه شبیه‌سازی بر بستر OpenWSN حاکی از عملکرد کارآمد روش پیشنهادی است.

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 به کلی 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.

در وب معنایی، داده‌ها ساخت‌یافته هستند و از طریق پیوندهای معنایی به یک دیگر متصل شده‌اند. ساخت یافتگی داده‌ها، این امکان را فراهم می‌کند که بتوان براساس پرس‌وجوهای ساخت‌یافته و دقیق SPARQL به جستجوی وب پرداخت. بنابراین برخلاف وب اسناد که در آن، جستجو تنها براساس پرس‌وجوی کلمه‌ی کلیدی ممکن بود، در وب معنایی امکان پاسخ به پرس‌وجوهای غیرمبهم SPARQL به وجود آمده است. باتوجه به اینکه تمام نتایج بازگردانده شده در پاسخ به یک پرس‌وجوی SPARQL باید تمام شرایط ذکر شده در پرس‌وجو را برآورده نمایند، بررسی تمام نتایج و یافتن پاسخ مطلوب برای کاربر، امری زمان‌بر خواهد بود. در نتیجه نیاز به روش‌هایی برای رتبه‌بندی نتایج پرس‌وجو‌های SPARQL وجود دارد که بتواند به کاربر کمک کند تا سریع‌تر پاسخ مورد نظر خود را بیابد. در این مقاله با تطبیق روش رتبه‌بندی PageRank و تخصیص خودکار وزن به پیوندهای معنایی مختلف، یک روش رتبه‌بندی برمبنای تحلیل پیوند برای نتایج پرس‌وجو‌های SPARQL پیشنهاد شده‌است. روش تخصیص وزن، براساس تفکیک پیوندهای معنایی عام و خاص عمل می‌نماید. نتایج حاصل از ارزیابی نشان می‌دهد که روش تخصیص وزن پیشنهادی، در محاسبه‌ی رتبه موفق است و باعث بهبود دقت الگوریتم رتبه‌بندی می‌شود.

در این مقاله به روشی برای حذف و کاهش نویز از گفتار می‌پردازیم که بر کدگذاری تنک و اصول انقباضي بنا شده است. کل عملیات در حوزه زمان انجام می‌گیرد. از مهمترین کاربردهای این روش می‌توان به استفاده در سیستم‌های تشخیص گفتار و نیز در ساخت سمعک برای کم‌شنواها، اشاره نمود که کاهش نویز در این سیستم‌ها حیاتی هستند. نکته‌ی مهم در روش كدگذاري تنك چگونگي تعیین پارامترهای لازم براي تابع انقباض و تخمین واریانس نویز است. در این روش تخمین واریانس نویز با روشی ابتکاری در زمان آزمایش انجام می‌پذیرد، و تعیین سایر پارامترهای لازم در زمان آموزش از روی دادگان تمیز به خوبی انجام می‌پذیرد و سبب می‌گردد که نه‌تنها نویز بسیار خوب کاهش یابد، بلکه ساختار كليدي گفتار نیز حفظ گردد. كارايي روش فوق با الگوريتم‌هاي شناخته شده‌اي چون فيلترگذاري وینر و تفريق طيفي با سه مقیاس نسبت سیگنال به نویز قطعه‌ای، ارزیابی ادراکی کیفیت گفتار و ‌میانگین امتیاز ‌نظرات ارزیابی و مقایسه مي‌گردد و نتيجه گرفته مي‌شود كه برتري قابل توجهي نسبت به سایر روش ها ارائه داده است. به‌عنوان نمونه در مقیاس نسبت سیگنال به نویزقطعه‌ای، کدگذاری تنک انقباضی در نسبت ‌سیگنال ‌به ‌نویز 10 دسی‌بل 2/6 بوده درحالی‌که فیلترگذاری‌وینر 8/2و تفریق طیفی نتیجه بهتری از 2/2 ارائه نداده است و در شدت‌های دیگر نویز نیز به همین منوال می‌باشد.

اطلاعات فشرده شده‌ی سیگنال ویدئو، نسبت به خطاهای کانال بسیار حساس می‌باشد، به‌طوری که در هنگام انتقال، برخی از اطلاعات درون تصویر از بین رفته و کیفیت تصویر دریافتی خراب می‌گردد. لذا بازیابی اطلاعات از بین رفته، از اهمیت فراوانی برخوردار می‌‌باشد. در زمینه اختفای خطا‌، روش‌های فراوانی وجود دارد که هر یک دارای ویژگی خاصی می‌باشند. روش پیشنهادی در این مقاله با استفاده از چند نمونه‌ی شناخته شده و مناسب در مجاورت بلاک خراب، به درون‌یابی اطلاعات گم‌شده می‌پردازد. بازسازی تصویر با داشتن یک مجموعه محدود از توابع بخش‌های مجاور، انجام می‌گیرد. روش پیشنهاد شده کارآمد، پویا و ارائه دهنده یک نتیجه بسیار خوب درکیفیت دیداری تصویر می‌باشد. همچنین نتیجه‌ی این درون‌یابی برای لبه‌ها‌ی متعدد و بافت‌های پیچیده و غیرهمگن تصویر، قابل توجه است. در مقایسه با روش‌های مشابه، پیاده‌سازی این روش، بدون آن‌که در کیفیت تصاویر بازسازی شده خللی ایجاد کند، پیچیدگی محاسباتی را پایین آورده و نیز زمان پردازش را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد. نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهد که در روش پیشنهادی، میانگین نسبت سیگنال به نویز برای تصاویر مورد آزمایش حدود dB 6 نسبت به روش [13] افزایش دارد.

انجمن‌های برخط مکان‌هایی هستند که افراد می‌توانند آزادانه نظرات خود را در آنها اعلام کنند. یکی از ویژگی‌های مهم انجمن‌های برخط این است که به مکانی برای اشتراک‌گذاری دانش تبدیل شده‌اند. تنوع کاربران و حجم دانش به اشتراک گذاشته شده در چنین محیط‌هایی بسیار بالاست، ولی مکانيزمی توانمند به منظور تعيين ميزان اعتماد به دانش اعضا وجود ندارد. با یافتن خبرگان در انجمن‌های برخط، می‌توان ميزان اعتماد به نظرات ارسالی کاربران و پاسخ‌های ارائه شده را تعيين نمود و در سامانه‌های مدیریت دانش مورد استفاده قرار داد. پیش‌تر برای این رتبه‌دهی الگوریتم PageRank مورد استفاده قرار گرفته است. با توجه به اینکه الگوریتم PageRank تنها تعداد ورودی‌ها و خروجی‌ها که در اینجا میزان پاسخ دهی به سوالات را نشان می‌دهد، به تنهایی الگوریتم مناسبی برای یافتن خبرگان نیست. در این پژوهش جهت رفع این موضوع الگوریتمی پیشنهاد می‌دهیم که علاوه بر مد نظر قرار دادن الگوریتم PageRank منطبق شده با مساله، شهرت افراد را که با توجه به تاریخچه‌ی بازخورد اعتمادهای دریافتی از سوی سایر کاربران شکل گرفته است، خبرگان هر حوزه را شناسایی و رتبه‌دهی می‌کنیم. از داده‌های انجمن برخط MetaFilter برای ارزیابی راه‌حل پیشنهادی بهره میبریم و با مقایسه آن با سایر روش‌ها، برتری راه‌حل ارائه شده را نشان می‌دهیم.

امروزه آموزش و یادگیری الکترونیکی با توجه به کارآیی آن در حوزه‌های مختلف، مورد توجه قرار گرفته است که این موضوع در حوزه‌ی پزشکی با توجه به حساسیت این حوزه از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. با به خدمت گرفتن آموزش الکترونیکی به شیوه‌ی مناسب می‌توان سرعت و کیفیت آموزش پزشکی را بهبود داد و جلوی خطاهای انسانی این حوزه که آسیبی جدی به جامعه وارد می‌آورد را تا حدودی گرفت. با توجه به حساسیت خاص اتاق اورژانس و اهمیت کسب تجربه برای پزشکان و دانشجویان پزشکی برای کار در این بخش، در این پژوهش، پیاده‌سازی اتاق اورژانس مجازی مورد توجه قرار گرفته است. اتاق اوژانس مجازی در واقع محیطی است که افراد با تعامل با اشیاء موجود در آن، از جمله بیمار، یک روند آموزشی سریع و آسان را طی می‌کنند. طراحی محیط به کمک نرم‌افزارهای سه‌بعدی‌ساز3ds Max و تکنولوژی ساخت بازی‌های سه‌بعدی در موتور بازی‌ساز Unity 3D صورت گرفته است. به کارگیری موتور بازی در افزایش سرعت ساخت یک محیط سه‌بعدی نقش مهمی دارد. محیط طراحی شده یک اتاق اورژانس با امکاناتی اولیه از جمله دماسنج، گوشی پزشکی، دستگاه اندازه‌گیری فشارخون، دستگاه الکتروکاردیوگراف و امکانات ثبت و مشاهده‌ی تصاویر X-ray می‌باشد. تلاش شده است تا محیط مجازی ایجاد شده تا حد امکان ساده، قابل کنترل و شبیه به محیط واقعی باشد. زمان‌دار بودن و فراهم نمودن امکاناتی جهت دریافت اطلاعات بیمار از جمله قابلیت‌های این محیط است. همچنین از جمله ویژگی‌های این محیط می‌توان به فراهم شدن امکان تمرین مدیریت شرایط در مواجهه با بیمار، عدم اضطراب مربوط به معاینه و تشخیص، و بی‌خطر بودن تجربه‌ی تشخیص نادرست بیماری و تجویز نامناسب دارو اشاره نمود.

الگوریتم رقابت استعماری روشی در حوزه محاسبات تکاملی است که به یافتن پاسخ بهینه مسائل مختلف بهینه‌سازی می‌پردازد. همانند همه الگوریتم‌های تکاملی، الگوریتم رقابت استعماری نیز مجموعه اولیه‌ای از جواب‌های احتمالی را تشکیل می‌دهد که هر کدام از این جواب‌ها در اصطلاح الگوریتم رقابت استعماری، کشور نامیده می‌شود. از بین کشورهایی که دارای تابع هزینه بهتری نسبت به بقیه هستند، تعداد مشخصی به عنوان کشورهای استعمارگر انتخاب شده و سایر کشورها، تحت عنوان مستعمرات به سمت استعمارگرها در فضای متغیرهای مسأله حرکت می‌کنند. در این الگوریتم، کشورهای استعمارگر هیچ حرکتی انجام نمی‌دهند و بدون توجه به فضای پیرامون خود ساکن هستند؛ به همین دلیل ممکن است الگوریتم، در بهینه‌های محلی تابع هزینه قرار بگیرد و از یافتن یا نزدیک شدن به جواب بهینه سراسری بازبماند. در این مقاله جهت افزایش قدرت الگوریتم رقابت استعماری، عملگر حرکت استعمارگرها به سمت بهترین استعمارگر و همچنین جستجوی فضای اطراف بهترین استعمارگر به وسیله تولید جواب‌های تصادفی در داخل شعاع معینی پیرامون آن، پیشنهاد شده است. عملکرد الگوریتم پیشنهادی به وسیله توابع محک مختلفی ارزیابی شده و نتایج تجربی نشان‌دهنده برتری الگوریتم رقابت استعماری بهبود یافته پیشنهادی نسبت به سایر الگوریتم‌های مطرح مانند الگوریتم PSO، ABC و ICA استاندارد می‌باشد.

امروزه مدل‏سازی و تولید ترافیکی مشابه با ویژگی‏‌های ترافیک اینترنت نیازی ضروری است. در این مقاله، مدل جدیدی برای شبیه‏‌سازی لایه‏‌های کاربرد و نشست ارائه و فرآیند ورود جریان با ویژگی‏‌های مشابه با ترافیک واقعی اینترنت تولید می‎شود. در مدل ارائه شده دو دسته کاربر فیل و موش با ویژگی‏های رفتاری متفاوت شناسایی شده و برای هر دسته، توزیع آماری مربوط به پارامترهای تاثیرگذار در فرآیند ورود جریان از ترافیک واقعی استخراج می‏‌شود. سپس با استفاده از توزیع‏ آماری استخراج شده، فرآیند ورود جریان به صورت مقیاس‌‏پذیر و تصادفی تولید می‏‌شود؛ به‏طوری‏که این فرآیند با ویژگی‏‌های ترافیک واقعی سازگار بوده و می‏تواند در حوزه‏‌های مختلف مطالعات شبکه نظیر تشخیص ناهنجاری مفید باشد.

استخراج ویژگی، یکی از مراحل مهم پیش پردازش است. با این هدف که داده‌های با ابعاد بالا را به داده‌های با ابعاد پایین تبدیل کنیم. آنالیز طبقه‌بند خطی از متداول‌ترین روش‌های استخراج ویژگی خطی است. یکی از مشکلات این معیار، در مقابله با داده‌های ناهمگن است، كه برای رفع این مشكل، معیار چيرنف پیشنهاد شد. این معیار به دنبال یک ترکیب خطی است تا فاصله چيرنف بین دو توزیع را به حداکثر برساند. در این مقاله، ماتریس‌های پراکندگی جدید، براساس موقعیت قرار‌گيري نمونه‌ها تعریف شده است،که موجب جلوگیری ازتاثیرپذیری معیارچيرنف از جفت کلاسی که در فضای واقعی دور هستند، شده و نرخ کارایی طبقه‌بندی چيرنف را بهبود می‌بخشد. عملکرد روش پیشنهادی برروی داده‌های واقعی برگرفته شده از پایگاه‌ داده‌های UCI توسط روش اعتبارسنجی ضربدری 10 Fold Cross Validation، ارزیابی شده است، نتایج آزمایش‌ها نشان‌دهنده برتری روش پیشنهادی نسبت به روش‌‌های مرز دانش می‌باشد.

با توجه به گسترش روز افزون شبکه‌‏های حسگر در زمینه‌‏های نظامی، محیط زیست، خدمات شهری و پزشکی، برقرای امنیت در این شبکه‏‌ها امری مهم است. یکی از حمله‏‌های خطرناک شناخته شده علیه این شبکه‌ها، حمله Sybil است که در آن یک گره بدخواه اقدام به انتشار چندین شناسه جعلی از خود می‌کند. این حمله به طور چشمگیری پروتکل‌های مسیریابی و عملیاتی نظیر رأی‌گیری و تجمیع داده‌ها را تحت تأثیر قرار می‏دهد. در این مقاله، یک الگوریتم جدید جهت شناسایی این حمله در شبکه‏‌های حسگر بی‏سیم ثابت مطرح می‏گردد. در الگوریتم پیشنهادی، تعدادی گره ناظر متحرک وجود دارد که به‏طور مداوم در محیط عملیاتی شبکه قدم‏زنی کرده و پس از شناسایی نواحی مشکوک به حمله سایبیل و ثبت اطلاعاتی راجع به این نواحی در حافظه خود، اقدام به شناسایی حمله Sybil می‏کنند. الگوریتم پیشنهادی توسط شبیه‏‌ساز JSIM پیاده‌‏سازی گردیده و با انجام یک‏سری آزمایش‏‌ها، کارایی آن با دیگر الگوریتم‏‌های موجود، در قالب معیارهای نرخ تشخیص درست و نرخ تشخیص غلط مقاسیه شده است. نتایج این آزمایش‌ها حاکی از مطلوب بودن الگوریتم پیشنهادی است.

با پر رنگ شدن رد پای فناوری‌های نوین در زندگی روزمره‌ی کنونی، تشکیل جوامع از حدود فیزیکی خود فراتر رفته و شبکه‌های گوناگونی از هویت‌های مجازی، با هدف برقراری ارتباط و به اشتراک‌گذاری و تبادل اطلاعات، شکل‌گرفته‌اند. ارتباطات در این محیط بین افراد ناشناس و بدون حضور نهاد مرکزی شکل می‏گیرد؛ بنابراین تعاملات در چنین فضایی، مقتضیات خاص خود را می‌طلبد و اعتماد نقش مهمی در شکل‌گیری روابط بین کاربران ایفا می‌کند. مدیریت اعتماد، یک راه حل امنیتی برای جوامع باز است. با وجود اين يك سيستم مديريت اعتماد خود در برابر حملات و رفتارهای بدخواهانه، آسیب‌پذیر می‌باشد. در این مقاله قصد داریم مدل اعتمادی معرفی نماییم که پویا بوده، در برابر رفتار متغیر با زمان عامل‏ها واکنش نشان دهد و علاوه بر آن در برابر توصیه‏های ناعادلانه‏ی افراد مخرب نیز مقاوم باشد. در ارائه‏ی روشی برای مقابله با رفتار متغیر با زمان، این نکته که عامل‌ها در طول زمان، رفتار متغیری از خود نشان می‌دهند مد نظر قرار داده‌شده و از این رو تجربیات هر نود، بنا بر زمان کسب آن، ارزش‌گذاری گردیده است. راهبرد مدل پیشنهادی برای مقابله با توصیه‌های ناعادلانه نیز، محاسبه‌ی ضریب اطمینان به عوامل پیشنهاددهنده می‌باشد و علاوه بر آن از ترکیب اعتماد مستقیم و توصیه‌ای با ضریبی که در مورد نحوه‌ی محاسبه‌ی آن تحقیق شده است، برای مقابله با این نوع حمله استفاده می‌گردد. نتایج آزمایش‌های انجام‌شده برای ارزیابی مدل پیشنهادی نشان‌دهنده افزایش دقت تخمین اعتماد در حضور این حملات نسبت به مدل‌های موجود است.

نظرات منتشر شده در وب می‌توانند به عنوان یک منبع اطلاعاتی مهم در فرایند تصمیم‌گیری، مورد توجه قرارگیرند. نظرکاوی به عنوان یک حوزه علمی نسبتاً جدید در پردازش زبان طبیعی ، سعی در استخراج دانش از متن نظرات دارد. هدف نظرکاوی این است که حجم انبوهی از نظرات پیرامون یک موجودیت (یک پدیده، یک محصول و ...) توسط ماشین مورد بررسی قرار گیرد و گزارش خلاصه شده‌ای از احساس بیان شده در آن به کاربر ارائه گردد. برای دستیابی به این هدف تکنیک‌‌های آماری، داده کاوی و پردازش زبان طبیعی مورد استفاده قرار می‌گیرند. در این پژوهش تلاش شده است که با استفاده از تعریف برچسب‌‌های جدید معنایی برای نظرات و کشف ارتباطات میان این برچسب‌‌ها و نقشهای نحوی در واحد جمله به دقت بالاتری دست یابیم. همچنین بخش عمده‌ی پژوهش‌‌های نظرکاوی در زبان انگلیسی صورت گرفته است و در سایر زبان‌ها از جمله فارسی تحقیقات کمی انجام شده و دستاوردهای اندکی بدست آمده است. در این تحقیق نظر کاوی برای متن نظرات در زبان فارسی استفاده شده است، در نتیجه با چالش‌‌های زبان فارسی روبرو شده و تلاش شده است که آن‌ها رفع شوند. در انتها نیز روش پیشنهادی مورد مقایسه و ارزیابی قرار گرفته است. نتایج بدست آمده، حاکی از بهبود دقت روش پیشنهادی نسبت به روش‌های مشابه بر روی زبان فارسی است.

در این مقاله روشی برای استخراج نقش‌های معنایی بدون در اختیار داشتن پیکره‌ی حاوی نقش‌های معنایی بررسی می‌شود. با استفاده از پیکره‌های موجود، اطلاعاتی که در سطوح پایین‌تر پردازش متن هستند، مانند اطلاعات نحوی، ریخت‌شناسی و طبقه‌ی معنایی کلمات برای استخراج نقش‌های معنایی به کار گرفته می‌شوند. روش پیشنهادی یک روش مبتنی بر قواعد است که به زیرمجموعه‌ی خاصی از افعال یا اسامی محدود نمی‌شود. در این روش با استفاده از برچسب نحوی وابستگی، روابط در درخت وابستگی، دسته‌بندی معنایی اسامی و ویژگی‌های ریخت‌شناسی اجزای جمله، سه‌تایی‌های نشان‌دهنده‌ی نقش‌های معنایی استخراج می‌شوند. نتایج به دست آمده روی زبان فارسی نشان می دهد که ویژگی‌های به کار گرفته شده در غیاب پیکره‌های حاوی نقش معنایی و یا در حوزه‌هایی که آن‌ها نقص دارند، استخراج نقش‌های معنایی را ممکن می‌سازند. همچنین در زبان‌هایی که دارای پیکره‌ی حاوی نقش‌های معنایی باشند، در کنار منابع معنایی برای بهبود نتایج، و نیز در تولید پیکره‌ی نقش‌های معنایی قابل بهره‌گیری هستند. در انتها روشی برای تبدیل سه‌تایی‌های نقش معنایی به یک مدل گرافی با هدف تجزیه‌ی معنایی متن پیشنهاد می‌شود.

مدل رایانش ابری نیازهای سطح زیرساخت تا نرم‌افزار را به عنوان خدمت ارائه می‌دهد. یکی از مهمترین چالش‌های این فن‌آوری داشتن صرفه‌ی اقتصادی و سود‌آوری بالا برای ارائه‌دهندگان خدمات ابری است. با توجه به ویژگی کشسانی رایانش ابری، امکان پرداخت به ازای استفاده برای هر خدمت فراهم می‌شود. لیکن، اگر منابع کمتر از نیاز بارکاری تخصیص یابند دسترس‌پذیری خدمت کاهش یافته و طبق توافق‌نامه‌ی سطح خدمت، ارائه‌دهنده باید جریمه پرداخت کند و اگر دسترس‌پذیری بیش از نیاز مشتری باشد، منجر به افزایش هزینه‌های ارائه‌دهنده‌ی خدمت می‌شود. در این مقاله، با توجه به ویژگی‌های کشسانی خودکار و پرداخت به ازای استفاده‌ی رایانش ابری و دسترس‌پذیری در توافق‌نامه‌ی سطح خدمت، یک الگوریتم ابتکاری برای تخصیص پویای منابع به خدمات نرم‌افزار ابری به منظور بیشینه کردن سود ارائه‌دهنده‌ی خدمات زیرساخت ابری ارائه گردیده است. نتایج آزمایشاتی که بر روی داده‌های واقعی صورت گرفته، نشان می‌دهد که الگوریتم ارائه شده در مقایسه با الگوریتم ژنتیک، زمان اجرای کوتاهتر و مقیاس‌پذیری دارد به طوری که برای یک بازه‌ی زمانی در مقیاس چند دقیقه امکان کشسانی خودکار به شیوه‌ی کارآمد مهیا می‌گردد. همچنین، این الگوریتم با تعیین تخصیص بهینه، سودی برابر و در برخی حالات بیشتر از الگوریتم ژنتیک برای ارائه‌دهنده‌ی خدمات ابری در پی دارد.

این مقاله به مساله شناسایی جریان‌های فیل‌آسا در شبکه‌های کامپیوتری می‌پردازد. به دلیل اینکه شناسایی این نوع از جریان‌ها باید به صورت برخط انجام شود، ارائه الگوریتمی بسیار کارا و سریع برای شناسایی این جریان‌ها بسیار ضروری می‌باشد. الگوریتم ارائه شده دارای ساختاری موازی تصادفی است. به عبارت دیگر برای حل مساله از رویکرد تصادفی بر مبنای الگوریتم موازی با معماری هرم استفاده شده است. مرتبه زمانی الگوریتم ارائه شده در مرحله تحلیل بسته‌ها O(1) و در مرحله ادغام نتایج و بازنشانی ساختمان داده O(lg n) است. بهبود عملکرد الگوریتم چه از نظر کاهش میزان خطای شناسایی جریان‌های فیل‌آسا چه از نظر کاهش فرکانس ساز و کار بازنشانی با آزمایش بر روی داده‌های نمونه مورد ارزیابی و تایید قرار گرفته است.

سیستم‌های پرسش‌و‌پاسخ، زیرشاخه‌ای از علوم پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات محسوب می‌شوند که در چند دهه‌ اخیر مورد علاقه زیاد محققین قرار‌گرفته‌اند و پیشرفت‌های قابل‌توجه‌ای در این زمینه، بخصوص در زبان انگلیسی انجام شده‌است. با توجه به رشد فزاینده‌ علاقه‌مندی به این زمینه‌ پژوهشی، نیاز به در اختیار داشتن منابع داده‌ای مناسب برای آن، به خوبی احساس می‌شود. در این مقاله، مراحل کامل توسعه‌ یک پیکره پرسش و پاسخ با نام رسائل و مسائل در زبان فارسی شرح داده خواهد شد. می‌توان اظهار کرد که این پیکره در نوع خود، اولین پیکره مربوط به پرسش و پاسخ با چنین ویژگی‌هایی برای زبان فارسی است. این پیکره شامل 2,118 سوال غیرحقیقت و 2,051 سوال حقیقت است که می‌تواند برای یادگیری کلیه مولفه‌های سیستم‌های پرسش و پاسخ شامل دسته‌بندی سوال، بازیابی اطلاعات و استخراج پاسخ، به صورت رایگان مورد استفاده عموم قرار گیرد.

شبکه موردی سیار مجموعه‌ای از نودهای متحرک است که با استفاده از ارتباطات بی‌سیم به تبادل اطلاعات می‌پردازند. هر نود ارسال کننده داده ممکن است به علت بار ترافیک سنگین دچار اردحام شود. رخداد این امر باعث افزایش تعداد بسته‌های حذف شده در سطح شبکه، طولانی‌تر شدن تاخیر دریافت بسته‌ها در مقصد و عدم بهره برداری مناسب از منابع شبکه می‌شود. بنابراین جهت مقابله با پدیده ازدحام، طراحی پروتکل‌های مسیریابی که علاوه بر انجام رسالت ارسال داده بین مبدا و مقصد، دارای مکانیزمی‌جهت پیشگیری و کنترل ازدحام هستند، اهمیت دارد. در این رابطه می‌توان به پروتکل DCDR اشاره کرد که یک پروتکل مسیریابی با قابلیت کنترل ازدحام در شبکه های سیار موردی می‌باشد. این پروتکل جهت پیش‌بینی و جلوگیری از وقوع ازدحام از یک مکانیزم کنترل ازدحام مناسب، براساس تخمین میانگین طول صف در هر نود استفاده می‌کند، اما فاقد مکانیزم مناسب جهت کنترل و کاهش نرخ بسته‌های حذف شده در لایه داده، به هنگام خرابی کانال می‌باشد. در این پژوهش پروتکل مسیریابی DCLFDR جهت کنترل ازدحام در لایه شبکه و کنترل نرخ بسته‌های حذف شده در لایه داده پیشنهاد می‌شود. نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهد که پروتکل DCLFDR نسبت به DCDR، در معیارهای تاخیر انتها‌به‌انتها و نسبت تحویل داده دارای عملکرد بهتری است.