انجمن کامپیوتر ایران

اینترنت و سرویس‌های مبتنی بر آن، به‌طور قابل توجهی کسب و کارهای مختلف از جمله صنعت گردشگری را تحت تاثیر قرار داده و تنوع بسیاری در سرویس‌ها و محصولات آن فراهم آورده‌اند. با افزایش چشمگیر تعداد انتخاب‌ها در بسته‌های سفر، هتل‌ها، جاذبه‌های گردشگری و ...، پیدا کردن آن چه که گردشگر بدان نیاز دارد، بسیار دشوار شده است. به همین دلیل، سیستم‌های توصیه‌گر گردشگری مورد توجه محققان و کسب و کارها قرار گرفته‌اند. جاذبه‌های گردشگری، اغلب دلیل تمایل افراد به سفر و گردشگری هستند. این تحقیق، یک سیستم توصیه‌گر اجتماعی-ترکیبی را در بستر تجارت اجتماعی پیشنهاد می‌دهد که می‌تواند یک فهرست شخصی‌سازی شده از جاذبه‌های گردشگری برای هر گردشگر، مبتنی بر تشابه تمایلات و علایق کاربران، اعتماد، شهرت، روابط و جوامع اجتماعی ایجاد کند. در مقایسه با روش‌های قدیمی پالایش مشارکتی و مبتنی بر محتوی و ترکیبی، مزیت روش پیشنهاد شده جامعیت به‌کارگیری از فاکتورهای مختلف و لحاظ کردن فاکتور اعتماد در منابع توصیه مانند شناسایی رتبه‌دهی‌های برون هشت می‌باشد. نتایج حاصل از آزمایش‌ها برتری روش پیشنهادی نسبت به سایر روش‌های رایج را تایید می‌کند؛ مدل پیشنهادی، می‌تواند در توصیه سایر محصولات و سرویس‌ها در صنعت گردشگری و دیگر کسب وکارهای اجتماعی بکار گرفته شود.

Simeck خانواده‌ای از سه الگوریتم رمز قطعه‌ای سبک وزن است که با الهام از اجزای طراحی Simon و Speck از سازمان امنیت ملی آمریکا (NSA)، در سال 2015 توسط Yang، Zhu، Sudar، Aagaard، و Gong معرفی شد. یک نسخه با کلید K بیتی و قطعه‌ی N بیتی از این الگوریتم رمز با SimeckN/K نشان داده میشود که بسته به مقادیر N و K الگوریتم 32، 36، و 44 دوری است. این مقاله اولین نتایج حملات مکعبی بر روی Simeck32/64 با تعداد دورهای مختلف را ارائه میدهد. حمله مکعبی بر روی همه‌ی الگوریتمهای رمز قطعه‌ای و دنباله‌ای قابل انجام است، ولی اعمال آن همراه با پیچیدگیهایی است. از این نظر تحقیق بر روی آن و نحوه‌ی بکارگیری آن دارای ارزش است. تحلیلهای مکعبی ما شامل حمله‌ی کلاسیک، تشخیص غیرتصادفی بودن، تحلیل با تکنیک حدس کلید، و حمله‌ی کانال جانبی، به ترتیب بر روی Simeck32/64 با 10، 14، 19 و 32 دور کامل با موفقیت انجام شدند.

سادگی روش‌های پردازش تصویر و فراوانی ویژگی های کیفی محصولات کشاورزی باعث شده است، تا پردازش تصویر در حیطه کشاورزی پیشرفت های بسیاری داشته باشد. در این مقاله، با استفاده از روش های پردازش تصویر به طبقه‌بندی میوه پرتقال بر اساس ضخامت پوست پرداخته شده است. با قرار دادن پرتقال ها در یک جعبه مخصوص که شرایط تصویر برداری یکسان را برای همه نمونه‌ها ایجاد میکند، از تمامی نمونه ها تصویر تهیه گردیده است. پس از جداسازی میوه از پس‌زمینه تصویر، با استفاده از تکنیک های ناحیه بندی، ویژگیهای الگوی باینری محلی برای بافت پوست استخراج میشود. سرانجام با استفاده از روش دسته بندی KNN، نمونه‌ها در سه دسته : پوست نازک، پوست معمولی و پوست ضخیم دسته‌بندی شدند. نتایج به‌دست آمده نشان می‌دهد که طبقه‌بندی پرتقال‌ها با استفاده از ویژگی تولید شده توسط الگوی باینری محلی کامل، قابل قبول است.

در سال‌‌های اخیر، دمای بالا و توان مصرفی زیاد در پردازنده‌های چند‌هسته‌ای به یک چالش اساسی برای سازندگان و کاربران این پردازنده‌ها تبدیل شده است. با رشد دمای پردازنده، هزینه‌های خنک‌سازی و مصرف توان افزایش یافته و طول عمر پردازنده کاهش می‌یابد. مطالعات ما نشان می‌دهد که تا کنون هیچ یک از راهکارهای مدیریت دمای مطرح شده در سطح سیستم‌عامل، آگاهی از وجود زمانبند ربایش کار در برنامه‌های موازی را در نظر نگرفته‌اند. در این تحقیق، یک الگوریتم مدیریت دمای پویا در سطح سیستم‌عامل پیشنهاد شده است که در اجرای برنامه‌های موازی ربایش کار، دمای پردازنده را کمتر از محدودیت درخواستی کاربر مدیریت می‌کند. از این رو، ما دو مدل دمایی و کارایی را جهت پیش‌بینی دمای آینده و تخمین میزان تغییرات کارایی برنامه پیشنهاد دادیم. با استفاده از مدل‌های پیشنهادی، الگوریتم پیشنهادی تعداد هسته‌های فعال و فرکانس پردازنده را به نحوی تعیین می‌کند که دما پایین‌تر از محدودیت دمایی تعیین شده نگه داشته شود و کمترین آسیب ممکن به کارایی برنامه وارد گردد. آزمایشات بر روی سیستم واقعی نشان داد که الگوریتم پیشنهادی به طور میانگین 28 درصد کارایی بالاتری از الگوریتم آگاه از همسایگی داشته و برخلاف این الگوریتم، هرگز از محدودیت دمایی تعیین شده تخطی نمی‌کند.

شبکه‌های حسگر بی‌سیم مجموعه‌ای از گره‌های حسگر کوچک هستند که هر یک از آن‌ها توانایی جمع‌آوری اطلاعات از محیط پیرامون خود و ارسال آن‌ها به یک ایستگاه پایه را دارند. یکی از عوامل موثر در بقای شبکه، محدود بودن انرژی موجود در این گره‌های حسگر می‌باشد. پروتکل‌های خوشه‌بندی یک رویکرد کارآمد برای تعدیل بار بین گره‌های حسگر و افزایش طول عمر شبکه هستند. با خوشه‌بندی داده‌های ارسالی، گره‌های درون خوشه توسط سرخوشه تجمیع شده و به ایستگاه پایه ارسال می‌شوند. با این حال، این پروتکل‌ها انتخاب مناسب‌ترین گره جهت سرگروه شدن را تضمین نمی‌نمایند. بدین منظور، در این مقاله یک الگوریتم جدید برمبنای الگوریتم‌های خوشه‌بندی و مسیریابی‌های چندگامه ارائه شده است. الگوریتم پیشنهادی با مکانیزمی خاص محیط شبکه حسگر را لایه‌بندی میکند و در هر لایه تعداد بهینه سرخوشه‌ها را مشخص کرده و سپس با استفاده از الگوریتم فراابتکاری PSO بهترین گره‌ها را برای سرخوشه شدن انتخاب می‌نماید. نتایج شبیه‌سازی الگوریتم پیشنهادی در محیط‌های مختلف با تعداد گره‌های متفاوت، نشان می‌دهد که الگوریتم پیشنهادی از نظر افزایش طول عمر شبکه نسبت به پروتکل‌های LEACH و ELEACH به طور میانگین حدود 40 درصد عملکرد بهتری داشته است.

در این مقاله، با مرور سیستم¬های اطلاع¬رسان ترافیک و بررسی اشکالات موجود، به معرفی معماری جدید برای سیستم اطلاع-رسان، برپایه¬ی بستر ارتباط تعاملی پرداخته شده است. در سیستم¬های اطلاع¬رسان امروزی، انتشار یک¬سویه اطلاعات ترافیکی به رانندگان باعث عدم اطلاع از میزان تاثیر اطلاعات بر روی رفتار ترافیکی رانندگان شده است. در تحقیقات اخیر نیز نشان داده شده که تاثیر انتشار گسترده اطلاعات ترافیکی، ممکن است با هدف کاهش ازدحام ناسازگار باشد. ماهیت تاخیری اطلاعات ترافیکی منتشر شده، با توجه به ماهیت دینامیکی ترافیک، ایراد دیگری است که بر معماری فعلی وارد است. در معماری پیشنهادی، با استفاده از ظرفیت¬های شبکه اینترنت و همچنین امکان استفاده از تلفن همراه هوشمند که در دسترس بسیاری از رانندگان قرار دارد، سازوکاری دوسویه برای تشخیص و پیش¬بینی وضعیت ترافیک و همچنین راهنمایی اختصاصی به رانندگان طراحی شده است. این روند دوسویه، منجر به کنترل میزان تاثیرگذاری سیستم اطلاع¬رسان بر وضعیت ترافیک شده و باعث بهبود وضعیت ترافیک خواهد شد. برای کمّی¬سازی بهبود ترافیک و مقایسه عملکرد معماری جدید با معماری فعلی، شبیه¬سازی انجام شده و نتایج تحلیل شده است. نتایج شبیه¬سازی، عملکرد بهتر معماری جدید را در مقایسه با معماری قبلی و با حالتی که هیچ سیستم اطلاع¬رسانی موجود نباشد، نشان داده است.

رشد جمعیت، گسترش شهرنشینی و به ویژه افزایش استفاده از خودروهای شخصی در دهه های اخیر و به تبع آن پیچیدگی رفتار حمل و نقلی سفرکنندگان، منجر به مشکلات جدی اقتصادی، حمل و نقلی و زیست محیطی در تمام نواحی شهر تهران شده است.یکی از موثرترین شیوه های کاهش مشکلات فوق ، مدیریت صحیح تقاضا وشناخت درست و بهنگام الگوهای تقاضای سفر می باشد.با توسعه سیستمهای نوین فناوری و همه گیری آن، شیوه های سنتی پیش بینی الگوهای سفر می تواند به تدریج با روشهای نوین و بهنگام جایگزین شوند.در اين مقاله، به بررسی شیوه های برآورد ماتریس تقاضای سفر شهری با استفاده از داده های موقعیت مکانی شبکه تلفن همراه پرداخته می شود. در این بررسی با مروری بر جدید ترین مطالعات انجام شده در خصوص برآورد الگوهای رفتاری و حرکتی بر اساس داده های تلفن همراه، نتایج حاصل از یک بررسی اولیه بر روی تعدادی از کاربران تلفن همراه که داده های مکانی آنها به مدت یک هفته برداشت شده است ارائه می گردد. نتایج این بررسی نشان می دهد که بسته به نوع ، تعداد و دقت داده های تلفن همراه می توان مدلهای رفتاری سفر را با دقت قابل قبول و به صورت بهنگام تدوین نمود.

ارزیابی قابلیت اطمینان سیستم‌های نرم‌افزاری مبتنی بر مولفه در مراحل اولیه توسعه سیستم نرم‌افزاری و از روی معماری آن به عنوان یکی از صفات کیفی نرم‌افزار، اهمیت زیادی دارد. این مقاله یک روش برای ارزیابی قابلیت اطمینان سیستم‌های نرم‌افزاری با در نظر گرفتن اثر خودترمیمی مولفه‌ها روی قابلیت اطمینان نرم‌افزار ارائه ‌می‌دهد. یک مولفه خودترمیم می‌تواند به طور خودکار در هنگام شکست، خود را با احتمالی ترمیم نموده و به حالت عادی بازگردد. از آنجایی که طراحی یک مولفه خودترمیم بسیار پیچیده و هزینه‌بر است، از این‌رو امکان ایجاد خودترمیمی برای همه مولفه‌ها وجود ندارد. از اینرو شناسایی مولفه‌های تاثیرگذار جهت خودترمیم کردن آنها در مراحل اولیه توسعه نرم‌افزار می‌تواند تاثیر زیادی روی قابلیت اطمینان داشته باشد. امروزه روش‌های متعددی از روی مدل‌های طراحی برای ارزیابی قابلیت اطمینان و سیستم‌های نرم افزاری مطرح شده است، ولی از تاثیر خودترمیمی بر روی قابلیت اطمینان و همچنین پیدا کردن مولفه‌هایی که تاثیر زیادی روی قابلیت اطمینان نرم‌افزار دارند جهت خودترمیم کردن آنها در مراحل اولیه توسعه نرم‌افزار گزارشی ارائه نشده است. در این مقاله، ابتدا روشی برای مدل‌سازی خودترمیمی با استفاده از زنجیره مارکوف ارائه خواهد شد و سپس چهار روش مختلف (بدون سری تیلور- بدون خودترمیمی، بدون سری تیلور-باخودترمیمی، باسری تیلور-بدون خودترمیمی و با سری تیلور- با خود ترمیمی) برای ارزیابی قابلیت اطمینان یک سیستم نرم‌افزاری از روی معماری آن ارائه خواهد شد. در نهایت روابطی ارائه خواهند شد که یک مهندس نرم‌افزار را قادر خواهد ساخت که مولفه‌های تاثیرگذار و تنگنا را جهت خودترمیم کردن شناسایی‌کند.

فلیپ‌فلاپ‏‌های پالس‏دار از مهمترین اجزای مدارهای دیجیتال با کارآیی بالا به شمار می‏‌روند که عملکرد نادرست آن‏‌ها باعث کاهش قابلیت اطمینان این مدارهای پرکاربرد در عرصه صنعت خواهد شد. با پيشرفت تكنولوژی ساخت مدارهای مجتمع انواع تغییرات اعم از تغییرات ناشی از فرآیند ساخت و تغییرات حین کارکرد (به طور مشخص ناپایداری حاصل از بایاس و دما (BiasTemperature Instability)) موجب شده تا نرخ خرابی در مدارهای دیجیتال افزایش یافته و در نتیجه، قابلیت اطمینان این مدارها کاهش یابد. در این مقاله، با استفاده از آزمایش‏‌های گسترده مونت کارلو و نرم افزار شبیه‌ساز HSPICE، قابلیت اطمینان چندین فلیپ‏‌فلاپ پالس‏دار با در نظر گرفتن اثرات تغییرات ساخت و تغییرات حین کارکرد مورد بررسی قرار گرفته‌است. به منظور بهبود قابلیت اطمینان این فلیپ‏‌فلاپ‏‌ها، از تکنیک تخصیص ولتاژ آستانه دوگانه استفاده شده‌است. به این ترتیب که پس از تحلیل‏‌های انجام شده به منظور تشخیص ترانزیستورهای حساس به تغییرات، به این ترانزیستورها ولتاژ آستانه پایین‏ تخصیص داده می شود و به این صورت، با کاهش تاخیر این دسته از ترانزیستورها، قابلیت اطمینان کلی این فلیپ‏‌فلاپ‏‌ها در برابر انواع تغییرپذیری‏‌ها افزایش پیدا می‏‌کنند. نتایج به دست آمده نشان می‏‌دهند که با اعمال این تکنیک، در ازای %8.8 سربار در توان‌نشتی، قابلیت اطمینان این فلیپ‌فلاپ‏‌ها بعد از گذشت 3 سال به طور میانگین تا %40 بهبود داده می‏‌شود.

با گسترش روز‌افزون تکنولوژی و عمومیت یافتن دستگاه‌های تصویربرداری مانند گوشی‌های تلفن، دوربین‌ها، تبلت‌ها و غیره، مدیریت منسجم تصاویر در موضوعات مختلف به چالشی مهم در بازیابی تصویر تبدیل شده‌است. حاشیه‌نویسی خودکار تصویر یکی از ابزارهایی است که جستجو بر پایه متن را برای بازیابی تصویر فراهم می‌کند. در این مقاله، یک رویکرد برای محاسبه عملکرد تعدادی از پر‌کاربرد‌ترین معیارهای مشابهت ارائه شده است که نتیجه حاشیه‌نویسی با ترکیب نتایج این معیارها بدست خواهد آمد. در این مقاله یک روش جستجوی k نزدیکترین همسایه بر‌اساس محتوا ارائه شده است تا نزدیکترین تصاویر از نظر بصری به تصویر مورد جستجو را یافته و از کلمات کلیدی آنها برای حاشیه نویسی تصویر تست استفاده شود. در این کار از Correlogram ، Color Moments و هیستوگرام در فضای رنگی HSV برای استخراج ویژگی‌های رنگ و ضرایب تبدیل موجک برای استخراج ویژگی‌های بافت در یک بردار ویژگی استفاده شده‌است. پس از استخراج بردار ویژگی نتایج حاشیه‌نویسی برای هر معیار مشابهت انجام میپذیرد و در انتها با ترکیب و مقایسه نتایج پرتکرارترین کلمات کلیدی برای حاشیه‌‌نویسی انتخاب می‌شود. در اینجا ما از معیارهای مشابهت اقلیدسی، کسینوسی، منهتن و انحراف معیار نسبی استفاده می‌کنیم. نتایج آزمایشات بر روی دیتاست Corel5k نشان می‌دهد که معیار مشابهت کسینوسی و انحراف معیار نسبی دقت بهتری نسبت به دو معیار دیگر دارند ولی هر معیار ضعف‌هایی در تشخیص بردارهای مشابه دارد که با ترکیب خروجی این معیارها نتایج کلی بهتر از نتایج حاصل از استفاده یک معیار مشابهت است.

ما در این مقاله می‌خواهیم پروتکل‌هایی برای یافتن اشتراک مسیر و نقاط تلاقی گره های متحرک با حفظ حریم خصوصی آن ها ارائه دهیم. بدین منظور، پروتکل‌هایی مبتنی بر محاسبات چند طرفه امن ارائه می‌دهیم. در این پروتکل‌ها، هریک از گره‌های متحرک، تابع چند جمله‌ای منحنی حرکت خود را محاسبه می‌نمایند. بدین‌ترتیب مسئله یافتن نقاط تلاقی را به مسئله یافتن ریشه مشترک چند جمله‌ای‌ها تبدیل می‌کنیم و برای یافتن ریشه مشترک چند جمله‌ای‌ها از رمزنگاری همومورفیک استفاده می‌کنیم. همچنین پروتکل دیگری مبتنی بر محاسبه فاصله منحنی‌ها و پروتکل انتقال بی‌خبر ارائه می‌دهیم. پروتکل‌های پیشنهادی ما در مقابل حمله کننده نیمه‌درستکار امن است. پروتکل‌های پیشنهادی برای یافتن نقاط تلاقی دو گره است. اما از آن جایی که با داشتن چندین گره، لازم است تلاقی بین هر دو گره بطور مجزا بدست آید، می‌توان از این پروتکل برای یافتن نقاط تلاقی n گره نیز استفاده نمود.

در این مقاله روشی را برای تشخیص نظرات اسپم فارسی در شبکه‌های اجتماعی ارائه داده‌ایم. منظور از نظرات اسپم در این پژوهش، نظراتی هستند که با هدف تبلیغ محصول و یا خدمات نوشته شده‌اند. با بررسی ماهیت نظراتی که در شبکه‌های اجتماعی ارسال می‌شوند دریافتیم که این ارسال‌ها در دسته متون کوتاه قرار می‌گیرند. در دسته‌بندی متون کوتاه تنک بودن داده‌ها اغلب مانع رسیدن به کارایی بالا می‌گردد و به منظور غلبه بر این ضعف باید روش‌هایی را به کار گرفت. در اینجا ما چارچوبی را برای بسط متون کوتاه، مبتنی بر موضوعات استخراج شده از یک پیکره خارجی و شبکه‌های عصبی کانولوشنال ارائه داده‌ایم. در این کار از دوکانال به عنوان ورودی شبکه عصبی استفاده کردیم؛ یک ورودی ماتریسی است که هر ستون آن مربوط به تعبیه کلمات هر کدام از نظرات است و ورودی دیگر مربوط به تعبیه برداری موضوعات متناظر با هر یک از کلمات متن ورودی است. بعد از پیاده‌سازی این روش با استفاده از مجموعه داده جمع‌آوری شده که شامل مجموعه‌ای از نظرات در شبکه اجتماعی اینستاگرام است. روش پیشنهادی را ارزیابی کرده‌ایم. نتایج بدست آمده کارایی روش پیشنهادی را نشان می‌دهند.

Development of Internet of things (IoT) applications brings a new movement to the functionality of wireless sensor networks (WSNs) from only environment sensing and data gathering to collaborative inferring and ubiquitous intelligence. In intelligent WSNs, nodes collaborate to exchange the information needed to achieve the required inference or smartness. Efficiency or correctness of many smart applications rely on efficient, timely, reliable, and ubiquitous inference of information which may continually change in interaction with other nodes. In this paper, we introduce a framework which provides a generic solution for such common ubiquitous inferences. this framework brings the reliability and ubiquity for inferences using the redundancy characteristic of the gossiping protocols. With this framework the implementation of such inferences and the control of their speed and cost is abstracted by providing the developers with a proposed middleware and some dissemination control services. We develop a prototype implementation of the proposed framework and a few inference examples on TinyOS to evaluate the effectiveness of the framework and the efficiency of the inferences. To this aim, we utilize TOSSIM simulator in various densities and different number of nodes. Results of the evaluations demonstrate that in all nodes, the inferring time after a change is about a few seconds (less than a minute) and the cost of maintenance in steady state is about a few sends (less than 10) per hour.

هپاتيت C يک عفونت ويروسي است كه سبب التهاب كبد گرديده و يکي از خطرناک‌ترين بيماري‌هاست. به‌طورکلي، هپاتيت C ناشي از عفونت‌هاي ويروسي است. با توجه به اينکه حوزه مراقبت سلامت هرروز بيشتر به مباحث كامپيوتري وابسته مي‌شود، ضرورت كمک به پزشکان در شناسايي و درمان هپاتيت C در مراحل اوليه حس مي‌شود. دقت ويژگي به تصميم‌گيري براي درمان درست و متعاقباً در درمان بيماري‌ها كمک مي‌کند. ازآنجايي‌که ويژگي اوليه و زودهنگام بيماري هپاتيت C يک امر بسيار مهم و حياتي است و تکنيک‌هايي مثل ماشين بردار پشتيبان، شبکه عصبي، درخت تصميم و الگوريتم ژنتيک هركدام راه‌حلي براي افزايش دقت ارائه داده‌اند اما هركدام از اين تکنيک‌ها به‌تنهايي مشکلاتي از قبيل پيچيدگي محاسباتي، عدم انجام پيش‌پردازش بر روي‌داده‌ها يا زمان اجراي طولاني دارند كه به همين علت دقت خوبي در ويژگي اين بيماري ارائه نداده‌اند. در اين مقاله جهت افزايش دقت ويژگي بيماري هپاتيتC از تکنيک‌هاي انتخاب ويژگي مبتني بر الگوريتم ملخ دودويي استفاده مي‌شود. انتخاب ويژگي روشي براي انتخاب زيرمجموعه‌اي مفيد از ويژگي‌ها است. همچنين در اين مقاله از سه روش SVM, NB, J48 براي طبقه‌بندي و ارزيابي معيارهاي موردبررسي استفاده‌شده است. نتايج نشان مي‌دهد الگوريتم ملخ باينري به‌عنوان عامل انتخاب‌کننده ويژگي به همراه الگوريتم SVM دقت بهتري را در ويژگي بيماري هپاتيت C ارائه داده است. مجموعه داده‌هاي مورداستفاده در اين مقاله از مخزن UCI برداشت‌شده و ابزار مورداستفاده نرم‌افزار MATLAB مي‌باشد.

شبکه‌‌هاي خودرويي يکي اجزاي کليدي سامانه‌هاي حمل‌ونقل هوشمند محسوب مي‌شوند که بستر مناسبي را جهت مديريت ترافيک و اطلاع‌رساني شرايط جاده‌ها فراهم مي‌کنند. در اين شبکه‌ها به دليل فقدان کنترل مرکزي، تحرک بالاي گره‌ها و اتصالات کوتاه‌مدت و متناوب تلاش بر اين است که روش‌هاي تحويل محتواي مؤثر و قابل‌اطميناني طراحي شود. با توجه به محدوديت‌هاي موجود در نسل فعلي شبکه‌ها، امکان برآورده نمودن نيازهاي کاربران و تأمين کيفيت سرويس ارتباطات با اين حجم بسيار زياد از داده وجود ندارد و نياز به معرفي نسل جديدي از شبکه‌ها احساس مي‌شود. در نسل پنجم ارتباطات موبايل پهناي باند بهبود داده‌شده و ظرفيت بالايي براي ارتباط با دستگاه‌هاي مختلف در شبکه ايجاد شده است. لذا در اين پژوهش جهت غلبه بر مشکلات شبکه خودرويي از نسل پنجم شبکه‌هاي موبايل براي ارتباطات استفاده مي‌شود. از طرفي براي دستيابي به اهداف تعريف‌شده براي نسل پنجم موبايل، نياز به سيستمي براي مديريت پوياي شبکه‌ها کاملاً احساس مي‌شود. خوشبختانه، شبکه‌هاي تعريف‌شده با نرم‌افزار منجر به پياده‌سازي سريع سياست‌ها و الگوريتم‌هاي جديد در شبکه مي‌شود و در پي آن مديريت شبکه را آسان و متمرکز مي‌کند. لذا در اين مقاله شبکه خودرويي مبتني بر نرم‌افزار که از امکانات نسل پنجم شبکه‌هاي موبايل جهت انتقال اطلاعات ترافيکي و سرگرمي بهره مي‌برد ارائه خواهد شد. براي شبيه‌سازي از يک بستر ترکيبي شامل سه ابزار OMNet++،SUMO و Veins استفاده شده است. نتايج شبيه‌سازي نشان‌دهنده اين است که روش پيشنهادي پارامترهاي کيفيت سرويس مدنظر را تا حد قابل قبولي بهبود مي‌بخشد

امروزه براي توسعه کسب و کارها به وفور از شبکه‎هاي اجتماعي استفاده مي‎شود. در اين شبکه‎ها روزانه پيام‎هاي متني زيادي با موضوعات مختلف توسط کاربران منتشر مي‎شوند که تشخيص و کشف پيام‎هاي درخواست و اعلام نياز کاربران از بين اين تعداد پيام کاري بسيار پيچيده و زمانبر است. از اين رو با ترکيبي از احتمالات و قوانين توانستيم پيام‎هاي درخواست را از ساير پيام‎هاي کاربران با دقت بالايي جدا کنيم. در روش پيشنهادي پس از پيش پردازش‎هاي خاص نسبت به ساير عمليات‎هاي متن کاوي، از يک مدل مخفي مارکوف جهت تعيين احتمال درخواستي بودن پيام و مدل مخفي مارکوف ديگري جهت تعيين احتمال درخواستي نبودن پيام استفاده مي‎شود و در نهايت با کمک يک درخت تصميم، دقت نتايج نهايي نسبت به آخرين پژوهش انجام شده بهبود يافته است.

اينترنت اشياء با متصل کردن اشياء، و ضبط و پردازش داده‌ها و فناوريهاي ارتباطي، سرويس‌هاي پيشرفته‌اي براي ارائه به برنامه‌هاي کاربردي ارائه مي‌کند. اکوسيستم اينترنت اشياء شامل چهار بخش محيط و دستگاهها، شبکه، پلتفرم، و سرويس است. پلتفرم، در اکوسيستم اينترنت اشياء نقش کليدي و زيرساختي داشته و يکي از چهار حوزه ارزش اينترنت اشياء است. در اين مقاله پس از مروري بر ادبيات موضوع، شرحي بر فناوريهاي مرتبط با پلتفرمهاي اينترنت اشياء شامل ابر،محاسبات در مه/لبه، مجازي‌سازي شبکه، SDN، NFV ، کلان‌داده‌ها و زنجيره‌بلوکي ارائه ميشود.

با فراگير شدن اينترنت و وب حجم زيادي از متون که به هر زباني نوشته مي‌شوند در دسترس است. مسئله تشخيص زبان يکي از مراحل اصلي براي هر نوع پردازش ديگر بر روي متن است. تاکنون پژوهش‌هايي بر روي تشخيص زبان در متون انگليسي انجام شده اما کارها روي زبان فارسي در اين حوزه محدود است. از طرفي با گسترش رسانه‌هاي اجتماعي متون محاوره بيشتر مورد استفاده قرار مي‌گيرند که روش‌هاي تشخيص زبان ارائه شده براي زبان رسمي دقت خوبي براي اين نوع متون ندارند. در اين مقاله روشي جهت تشخيص زبان محاوره ارائه شده و تمرکز بر تشخيص زبان فارسي و زبان‌هاي با رسم‌الخط مشابه يعني کردي مرکزي، عربي، پشتو و اردو و فضاي مورد مطالعه، شبکه‌هاي اجتماعي است. فرآيند طراحي شده از يک مرحله سنجش آماري (الگوي زباني مبتني بر Nتايي‌ها) و دو مرحله غيرآماري (نويسه‌هاي ويژه و ايست‌واژه‌ها) تشکيل شده است. براي ارزيابي روش پيشنهادي مجموعاً تعداد ۱۰۰۰ جمله از هر پنج زبان به صورت تصادفي از پيام‌هاي شبکه‌هاي اجتماعي استخراج شده است. نتايج به دست آمده از ارزيابي روش پيشنهادي بر روي مجموعه داده جمع‌آوري شده نشان مي‌دهد که روش پيشنهادي که تلفيق روش آماري و غيرآماري است بهبود قابل‌توجهي نسبت به روش آماري به تنهايي داشته است. همچنين نتايج به دست آمده نشان‌دهنده عملکرد خوب روش پيشنهادي در مقايسه با ابزارهاي قدرت‌مندي مانند گوگل و زيراکس است. اين ابزار همچنين توانايي تشخيص زبان پشتو و کردي مرکزي را دارد که براي ساير ابزارهاي معروف تشخيص زبان، قابل شناسايي نيست.

انتخاب ويژگي يکي از مهم‌ترين مراحل يادگيري ماشين است که با حذف ويژگي‌هاي افزونه و غير مرتبط منجر به کاهش زمان محاسبات و افزايش دقت مدل ياد گرفته شده مي‌شود. در اين مقاله، يک روش جديد براي انتخاب ويژگي غير نظارتي پيشنهاد شده است که در آن مساله به يک گراف وزن‌دار کامل متقارن مدل‌سازي مي‌شود که راس‌هاي اين گراف نمايانگر ويژگي‌هاي مجموعه داده‌ها و وزن يال‌هاي آن نمايانگر ميزان شباهت بين ويژگي‌ها است. الگوريتم پيشنهادي شامل سه گام است: ابتدا با استفاده از يک مقدار آستانه تطبيقي، برخي از يال‌هاي گراف که وزن بالايي دارند، حذف شده و گراف کامل به يک گراف خلوت تبديل مي‌شود و انتظار مي‌رود بين ويژگي‌هاي افزونه يالي وجود نداشته باشد. سپس، با استفاده از الگوريتم مشهور پيج‌رنک گوگل به هر راس از گراف يک امتياز داده مي‌شود و راسي که افزونگي کمتري با ساير راس‌ها داشته باشد، اتصالات بيشتري دارد و امتياز بالاتري مي‌گيرد. در نهايت، با استفاده از يک الگوريتم حريصانه، زير مجموعه‌اي از ويژگي‌ها که همپوشاني کمي با يکديگر دارند انتخاب شده و به عنوان ويژگي‌هاي انتخاب شده نهايي گزارش مي‌شوند. نتايج پياده‌سازي روش پيشنهادي و مقايسه آن با نتايج ساير الگوريتم‌هاي انتخاب ويژگي غيرنظارتي نمايانگر کارايي مناسب الگوريتم پيشنهادي است.

کوچک شدن ابعاد ترانزیستورها در فناوری های ساخت تراشه باعث افزایش نرخ سالمندی، به عنوان مهمترین عامل تهدید کننده‌ی قابلیت اطمینان در پردازنده‌های امروزی شده است. از مهم‌ترین عوامل وقوع سالمندی، ناپایداری حاصل از بایاس و دما و تزریق حامل داغ هستند. این دو پدیده در بخش‌های ترکیبی مدار باعث نقض دوره‌ی پالس ساعت و در بخش‌های ترتیبی باعث کاهش مقاومت در برابر تغییر ناخواسته‌ی داده می‌شوند. با توجه به این که واحد حساب و منطق یکی از فعال‌ترین واحدهای تراشه است و عموماً در تراشه تبدیل به یک نقطه داغ می‌شود، این واحد به شدت در معرض سالمندی قرار دارد. در این مقاله، با توجه به اینکه دستورالعمل‌های مختلف باعث سالمندی در بخش‌های متفاوتی از واحد حساب و منطق می‌شوند، با استفاده از زمان‌بندی دستورات و متعادل کردن بارکاری واحدهای اجرایی در طول زمان، سعی در کاهش سالمندی واحد حساب و منطق، با سربار کارایی کمتر نسبت به روش‌های پیشین را داریم. روش پیشنهادی با ثابت نگه داشتن میانگین زمان اجرا، درصد استفاده از هسته‌ها و همچنین دمای هر هسته، افزایش ولتاژ آستانه در اثر سالمندی را به میزان 37% کاهش می‌دهد.