انجمن کامپیوتر ایران

یک زبان مدل‌سازی عبارت است از مجموعه‌ای از مفاهیم استخراج شده از دامنه‌ی مورد نظر و مجموعه‌ای از قیودی که بر روی این مفاهیم تعریف می‌شود. در این مقاله، یک زبان مدل‌سازی خاص مرحله‌ی واکنش از دامنه‌ی محیط‌های واکنش اضطراری ارائه شده است که بر مبنای متاکلاس‌های UML است. در طراحی این زبان، از مفاهیم تعریف شده در زبان مدل‌سازی DMM و MAS-ML استفاده شده است. فرایند طراحی زبان ارائه شده، در سه مرحله‌ی گسترش مدل نحوی، گسترش مدل واقعی و گسترش مدل دامنه توضیح داده شده است. در طراحی زبان مدل‌سازی ارائه شده، چارچوب تائو و زبان مدل‌سازی MAS-ML گسترش داده شده‌اند. با استفاده از این زبان، مدل‌سازی مرحله‌ی واکنش از محیط‌های واکنش اضطراری، راحت‌تر و سریع‌تر انجام شده و نیازی به یادگیری دانش محیط‌های واکنش اضطراری توسط همه‌ی توسعه‌دهندگان یک تیم نیست. به‌علاوه، سطح تجرید بالا رفته، سرعت روند توسعه افزایش پیدا کرده و نسبت به زبان‌های مدل‌سازی همه منظوره مثل UML، طراح به مفاهیم دامنه نزدیک‌تر خواهد شد.

در این مقاله برای مدل کردن تغییر زاویه دید، از روش یادگیری استفاده شده در تحلیل فاکتور مقید و نسخه تقویت شده آن استفاده شده است. از آن جا که با تغییر زاویه دید، مؤلفه‌های فرکانس بالای تصویر، تغییر بیشتری می‌کنند؛ و از طرفی ضرایب حساس به جهت تبدیل کرولت، ضرایب جزئی آن هستند؛ بنابراین ضرایب درشت این تبدیل برای شناسایی چهره در زاویه‌های دید مختلف، قوی باقی می‌مانند. استفاده از ضرایب درشت تبدیل کرولت در تجزیه دو سطحی آن، به عنوان ویژگی، درصد شناسایی روش‌های ذکر شده را بهبود می‌دهد. میزان بهبود برای تصاویر با زاویه چرخش نزدیک به نیم رخ، بیشتر است. برای پیاده سازی‌، از بخشی تصاویر پایگاه ‌داده‌ی CMU-PIE برای آموزش و از بقیه برای آزمودن نتایج استفاده شده است.

طبقه‌بندی ساختاری پروتئین‌ها یک منبع ارزشمند برای فهمیدن الگوهای تاشو، طبیعت و عملکرد آن‌ها است. با توجه به افزایش تعداد پروتئین‌های شناخته‌شده و هزینه‌ی بالای تعیین سطح سه بعدی برای هر کدام از آن‌ها، طراحی یک طبقه‌بند خودکار و کارا با دقت بالا برای شناسایی کلاس ساختاری پروتئین‌ها بسیار حائز اهمیت می‌باشد. در این مقاله، یک مجموعه ویژگی جدید برای طبقه‌بندی ساختاری پروتئین‌ها در 4 دسته all-α، all-β، α+β و α/β معرفی و پیاده‌سازی گردیده است. در روش پیشنهادی از خصوصیات دنباله ساختار دوم پروتئین به عنوان مجموعه ویژگی و از SVM به عنوان طبقه‌بند استفاده‌شده و دقت روش پیشنهادی با موفق‌ترین روش‌های مرز دانش مقایسه شده است. برای مجموعه داده استاندارد 25PDB روش پیشنهادی دقت بالای 89.33 درصد را برای 29 ویژگی نشان داده است و این در حالی است که روش‌های قدیمی‌تر با 2510 ویژگی دقت 87.80 درصد را داشته‌اند. این بدان معنی است که روش پیشنهادی در این مقاله با کاهش ویژگی از 2510 به 29، علاوه بر کاهش پیچیدگی مسئله، دقت را نیز افزایش داده است. نتایج آزمایش‌ها نشان‌دهنده برتری روش پیشنهادی نسبت به سایر روش‌های مطرح، از لحاظ دقت و پیچیدگی در این زمینه است.

امروزه با توجه به رشد محاسبات سرویس‌گرا، پاسخ‌گویی به درخواست‌های پیچیده کاربران با انتخاب یک سرویس منفرد یا ترکیب چند سرویس منفرد (و یا مرکب) با هم و تولید یک سرویس مرکب انجام می‌پذیرد. از آنجایی که سرویس‌های وب فراوانی عملکرد یکسانی دارند، معیارهای کیفیت خدمات (QoS) مانند زمان پاسخ و دسترسی‌پذیری اهمیت فراوانی در متمایز کردن این سرویس‌ها از هم دارند. بنابراین می‌توان سرویس‌های مناسب را با در نظر گرفتن معیارهای QoS آن‌ها طوری انتخاب کرد که اولا محدودیت‌های کیفی کاربر برآورده شود و ثانیا از لحاظ کیفیت کلی، کاراترین سرویس مرکب ممکن تولید شود و این همان تعریف مسئله "انتخاب سرویس مبتنی بر QoS" است. مقیاس‌پذیری، با افزایش تعداد وظایف موجود در درخواست کاربر و همچنین با افزایش تعداد سرویس‌های نامزد، مهم‌ترین معیارهای ارزیابی یک راه‌کار انتخاب سرویس مبتنی بر QoS است. راه‌کار پیشنهادی با طراحی تابع مکاشفه محلی سازگار با مسئله انتخاب سرویس، جستجوی محلی مبتنی بر الگوریتم شبیه‌سازی ذوب فلزات و تغییر استراتژی انتقال خاک به تکرارهای بعدی الگوریتم قطرات هوشمند آب (IWD)، برای حل مساله انتخاب سرویس مبتنی بر QoS طراحی شده است. نتایج آزمایشات حاکی از آن است که راه‌کار پیشنهادی به طور قابل توجهی مقیاس‌پذیرتر از راه‌کارهای دیگر است.

شبکه توری بی‌‌‌سیم زیرساخت یک تکنولوژی جالب توجه برای فراهم آوردن سرویس ارتباطات پهن باند و فراگیر بی‌‌‌سیم می‌باشد. با توجه به این کاربرد، مساله‌‌‌ی تاثیر کنترل توان روی افزایش گذردهی یکی از چالش‌‌‌های پیش‌‌‌رو در این شبکه‌‌‌ها به شمار می‌‌‌آید. در این مقاله، ابتدا فرمول‌‌‌بندی مساله‌‌‌ کنترل توان و کنترل دسترسی به رسانای انتقال در شبکه‌‌‌های توری بی‌‌‌سیم معرفی می‌‌‌شود. این یک مسئله NP_hard می‌‌‌باشد و افزایش نمایی زمان پاسخگویی را به ازای افزایش تعداد تقاضاها و تعداد گره‌‌‌های شبکه به دنبال دارد. برای رفع این مشکل یک رویه مبتنی بر روش تجمع ذرات برای کنترل توان و کنترل دسترسی به رسانای انتقال بی‌‌‌سیم ارائه می‌‌‌گردد. شبیه‌‌‌سازی نشان می‌‌‌دهد الگوریتم پیشنهادی در مقایسه با روش بهینه پاسخ‌‌‌های نزدیک به بهینه را در زمان قابل قبول ارائه می‌‌‌کند.

خودروهای ویژه برای اینکه مورد توجه قرار بگیرند از علائم هشدار دهنده‌ی دیداری و شنیداری(مانند آژیر) استفاده می‌کنند، اما در برخی موارد این علائم توسط رانندگان سایر خودروها دریافت نمی‌شوند و یا به دلیل قرمز بودن چراغ راهنمایی، خودروهای ویژه موفق به عبور به موقع از تقاطع‌ها نمی‌گردند. این امر می‌تواند منجر به موقعیت‌های خطرناک ترافیکی و تأخیرهای غیرقابل قبولی برای خودروهای ویژه شود. آژیر، متداول‌ترین روش اعلام حضور خودروی ویژه است. در این مقاله، دو روش جستجوی ضربه و تبدیل فوریه‌ی سریع برای استخراج ویژگی و دو روش طبقه‎بندی الگوی شبکه‌ی عصبی مصنوعی، پرسپترون چندلایه و یادگیری به روش چندی‌سازی برداری1 مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج حاصل از شبیه‎سازی نشان‎داد که ترکیب روش جستجوی ضربه و شبکه‌ی عصبی یادگیری چندی‌سازی برداری، قدرت تشخیص به میزان %7/94 را ارائه می‌دهد و دارای نتایج بهتری نسبت به سایر ترکیب‎های مورد آزمایش است.

در بسیاری از مسائل یادگیری ماشین، برچسب‌زنی نمونه‌های آموزشی، امری گران و بعضاً غیرممکن است. به‌جای استفاده از برچسب‌های واقعی، یادگیری مبتنی بر جمع‌سپاری، از آراء کم‌اهمیت‌تر افرادِ نه چندان متخصص استفاده می‌کند، که در عمل بعضاً ممکن است در مورد نمونه‌ها، نظرات آن‌ها بسیار متفاوت باشد. این مقاله با بهره‌گیری از مفهوم کورآنتروپی به بهبود یادگیری از نظرات غیرمتخصص (یادگیری مبتنی بر جمع‌سپاری) می‌پردازد. استفاده از تابع هزینه‌ی کورآنتروپی، تخمین پارامترها را نسبت به برچسب‌های پرت مقاوم می‌کند، در حالی‌که پارامترهای بهینه‌ی تخمینِ برچسب واقعی، نیاز به تخمین از روی نظرات کم اهمیت دارد. لذا تخمین‌گر بیز مجهز به مفهوم کورآنتروپی در جمع‌سپاری پیشنهاد شده است. توابع هزینه‌ی مناسب و مقاوم به نویز، پيشنهاد می‌شود و روابط مورد نیاز از آن‌ها استنتاج می‌گردد. مقایسه روش پیشنهادی با روش‌های ارائه‌شده در ادبيات، روی مجموعه داده‌های Pima Indian Diabetes کارایی و برتری روش فوق را نشان می‌دهد.

افزایش استفاده از شبکه‌های بیسیم همراه با حجم رو به رشد اطلاعات منتقل شده بر روی این شبکه‌ها نیازمند حفاظت در برابر تهدیدات امنیتی است. کانال‌های پنهان می‌توانند هم به عنوان یک تهدید امنیتی و هم به عنوان راهی برای تأمین امنیت در نظر گرفته شوند. روشی برای ایجاد کانال پنهان زمانی در این مقاله ارائه شده است. به این منظور از ویژگی‌های زمانی پروتکل 802.11 استفاده شده است. روش پیشنهادی از توزیع آماری بازه‌های خالی موجود در کانال بیسیم استفاده می‌کند و با دستکاری الگوی ارسال بسته‌های ترافیک آشکار سعی بر ارسال پیام‌های پنهان دارد. این کانال پنهان به نرخ بیت 2000 بیت بر ثانیه با سطح بالایی از پنهان‌شدگی دست می‌یابد.

تشخیص دستگاه قطعات موسیقی سنتی ایرانی همواره برای علاقه مندان موسیقی دستگاهی و ردیف شده ی ایرانی موضوعی بسیار پیچیده و جالب بوده که به دلیل کاربردهای فراوان آن در زمینه هایی مانند آموزش و آهنگ سازی از اهمیت بسیار بالایی برخوردار است. این کار به واسطه صرف شنیدن یک قطعه موسیقی کار بسیار دشواری است و فقط اساتید متبحر موسیقی و یا کسانی که سالها به این سبک موسیقی گوش داده و ساختار تمامی دستگاهها را شناخته اند می توانند از عهده این کار برآیند. همچنین برای دستیابی به این هدف فقط مطالعه ساختار و تئوری موسیقی کافی نیست. در این مقاله روشی خودکار و کارآمد ارائه شده است که در آن بر پایه استخراج نت های نواخته شده و فواصل فرکانسی آنها در قطعات تکنوازی می توان دستگاه و گام یک قطعه موسیقی را مشخص کرد. در این پژوهش، از دستگاه ها و گام های موسیقی متفاوت و سازهای تار و سنتور استفاده شده است و به هیج سبک نوازندگی خاص محدود نشده است. که در پایان با دقت 93 % دستگاه و گام قطعات تکنوازی نواخته شده استخراج گشته است.

SIP یک پروتکل سیگنالینگ لایه کاربرد برای ایجاد، مدیریت و خاتمه جلسات چند رسانه‏ای در شبکه‌‏های VoIP می‏باشد که توسط سازمان IETF استاندارد شده است. این پروتکل به عنوان هسته اصلی شبکه‏‌های نسل آینده توسط ITU نیز به رسمیت شناخته شده است. وقتی که این شبکه به دلایلی مانند طراحی نامناسب، ازدحام آنی، خطای اجزاء و کاهش ناگهانی ظرفیتِ پردازشی، تحت اضافه بار قرار می‏گیرد، کارایی‏اش به شدت افت می‏کند. از آن‏جا که نمی‏‌توان به طور کامل جلوی اضافه بار را گرفت، مهم است که پروکسی‏‌های SIP را به یک مکانیزم موثر کنترل اضافه بار مجهز کرد. در این مقاله جهت کاهش اضافه بارِ پروکسی SIP، از توانمندی‏‌هایِ پروتکلِ TCP در لایه انتقال استفاده شده است. عمده فعالیت‏های موجود در این زمینه با فرض SIP بر روی UDP می‏باشد که در عمل گذردهی بهینه‏‌ای را نتیجه نمی‏‌دهد. ما برای ارزیابی این رویکرد از پروکسی متن باز Asterisk استفاده نمودیم. نتایج پیاده‌سازی ما در یک بستر واقعی، حاکی از بهبود کارایی پروکسیِ Asterisk در شرایط اضافه بار می‏‌باشد.

Real-time operating systems play important roles indeveloping many of today’s embedded systems. Majority of theseembedded systems have intense interactions with the environmentthrough I/O devices, namely sensors and actuators. Interruptsare often used by the operating systems to handle these interactionsthrough executing the corresponding interrupt serviceroutines (ISRs). ISRs are usually executed non-preemptively atsome priorities higher than system tasks. Depending on theinterrupt frequency, this prioritization can result in problemslike unresponsiveness and unpredictability in the system, even forthe high priority tasks. This incurs a type of priority inversionwhich we call it ISR-task priority inversion (ITPI). This paperuses threaded interrupts and employs the priority inheritanceprotocol (PIP) to enforce each interrupt service thread (IST) tobe executed at its owner’s priority, causing less interference withhigher priority tasks. Two PIP-based approaches are proposedand implemented: 1) Static priority linked list, which uses PIPonly when a task starts; experimental results show that thisapproach can tolerate some simple forms of ITPI, and 2) Dynamicpriority bitmap, which employs PIP whenever a task needs anIST; experiments show that more complex forms of ITPI can betolerated with this approach. The almost extensive experimentalresults show that using the dynamic priority approach enhancesthe real-time system predictability compared to the commonapproaches.

با افزایش روزافزون استفاده کاربران از موتورهای جستجو، ترافیک این سایت ها افزایش چشمگیری یافته و این امر باعث شده است تا زمان پاسخگویی به درخواست کاربران، میزان مصرف پهنای باند و بار کاری سرورهای آنها به صورت قابل توجهی افزایش پیدا کند. ایده‌ ی رایج استفاده از تکنیک حافظه نهان برای ذخیره‌سازی پرس‌ و جوهای کاربران و نتایج جستجو می‌باشد که همة مشکلات فوق را به مقدار زیادی تسکین می‌بخشد. حافظه نهان حافظه‌ای سریع ولی با اندازة محدود به حساب می‌آید، بنابراین باید به گونه‌ای طراحی شود تا میزان موفقیت آن بیشتر گردد. یکی از تصمیمات کلیدی در حافظه نهان طراحی الگوریتم های جایگزینی مناسب است، بدین معنی که هنگام پر شدن حافظه نهان، کدامیک از نتایج قدیمی برای جایگزینی نتایج جدید دور ریخته شوند. در این مقاله، یک الگوریتم جایگزینی چندسطحی پیشنهاد می‌شود که بسته به دفعات تکرار پرس و جوها سیاست متفاوتی را برای جایگزینی در مورد آنها اعمال می‌کند. نتایج شبیه سازی نشان می‌دهد که الگوریتم مادر حدود 5 درصد نرخ برخورد بهتری را نسبت به رقبای خود به ارمغان می‌آورد.

تعیین مرز بین کلمات یا قطعه بندی (Tokenization) یکی از اولین مراحل در اغلب پردازش های متن و زبان طبیعی است. هرچند روش های مبتنی بر قواعد برای این کار مرسوم تراند، قطعه بندی با رویکرد یادگیری ماشین مزایایی را از جمله یادگیری خودکار استثناها از داده های آموزشی به همراه دارد. در این مقاله یک رویکرد مبتنی بر یادگیری ماشین برای قطعه بندی (تعیین مرز بین کلمات) در جملات فارسی ارائه می شود. در این رویکرد، ابتدا اصلاحات مقدماتی قاعده مند روی هر رشته (جمله) ورودی انجام و محل هایی از رشته به عنوان نقاط کاندیدا برای مرز انتخاب می شوند، سپس الگوریتم های یادگیری و طبقه بندی بر مبنای استخراج ویژگی از مجاورت این نقاط عمل می کنند. برای تعیین مرز بین کلمات، طبقه بند به هر نقطه کاندیدا یکی از برچسب های «انفصال» یا «اتصال» را اختصاص می دهد. درخت تصمیم ابزار اصلی مورد استفاده برای یادگیری است که با دو مدل احتمالاتی دیگر ترکیب شده است. عادت های کاربر و تاثیر هر تصمیم (برچسب) بر تصمیم بعد در این دو مدل لحاظ می شوند. ارزیابی روش پیشنهادی با محاسبه معیارهای دقت و فراخوانی و درصد جملات درست قطعه بندی شده، انجام شده است. نتایج عملی نشان می دهند که عملکرد رویکرد پیشنهادی، به رغم استفاده از حجم محدودی از داده آموزشی، به روش های مبتنی بر قواعد نزدیک و در مواردی بهتر است.

الگوریتم K2 که جزء روش‌های شناخته شده و پرارجاع یادگیری ساختار شبکه‌های بیزی است، نیازمند یک ترتیب از متغیرهای تصادفی به‌عنوان ورودی می‌باشد. دقت ساختار حاصل از این الگوریتم به‌طور مستقیم به صحت ترتیب ورودی وابسته است. با این وجود، تعیین یک ترتیب کاملاً صحیح و بدون خطا در عمل امکان‌پذیر نمی‌باشد. رویکردی که در این مقاله برای غلبه بر این چالش مورد استفاده قرار می‌گیرد، تجمیع چند ترتیب مختلف (با درجات مختلفی از دقت) با هدف افزایش صحت ترتیب نهایی می‌باشد. به‌طور خاص، تجمیع ترتیب‌ها با درنظر گرفتن دقت هر ترتیب انجام می‌پذیرد و برای تخمین دقت هر ترتیب، از الگوریتم مبتنی بر سازگاری‌ها/ناسازگاری‌ها استفاده می‌شود. برای رفع تناقض‌های محتمل، حاصل تجمیع به‌صورت یک گراف مدل شده و با استفاده از نسخه‌ی حریصانه‌ی الگوریتم انتخاب زیرگراف بدون دور با بیشترین وزن، تناقض‌ها برطرف می‌شوند. نتایج آزمایشات برروی شبکه‌های بیزی استاندارد نشان می‌دهد که استفاده از حاصل تجمیع ارائه شده در این مقاله باعث افزایش دقت الگوریتم K2 می‌شود.

در سامانه های آموزش الکترونیکی، اطلاعات مختلفی دربارۀ دانشجویان ذخیره می شود. این داده ها در عین ارزشمند بودن معمولا تنها در فعالیت های تعریف شدۀ سامانه مورد استفاده قرار می گیرند. در صورتی که این داده ها می توانند با روش های کشف دانش از پایگاه داده همچون داده کاوی، در مشاورۀ تحصیلی دانشجویان مورد استفاده قرار گیرند. روش های داده کاوی ارائه شده در این مقاله به دنبال استخراج قوانینی هستند که بتوان به کمک آن ها میزان تاثیر ابزارهای موجود در سامانه های آموزش الکترونیکی را بر وضعیت قبولی یک دانشجو در درس سنجید. برای این کار ابتدا نیاز به ویژگی های مناسبی است که بیانگر نحوۀ استفادۀ دانشجویان از این ابزارها باشد. برای رسیدن به چنین ویژگی هایی پیش پردازش هایی همچون تجمیع داده ها، استخراج ویژگی و گسسته سازی داده انجام گرفت. سپس دو روش درخت تصمیمو استخراج قوانین باهم آیی بر خروجی های مختلف مرحله پیش پردازش اعمال شد. در نهایت شاخصۀ اصلی قوانین حاصل از درخت تصمیم، دقتو سرعت مناسب تر و شاخصۀ اصلی قوانین حاصل از روش استخراج قوانین باهم آیی بیان جزئیات بیشتری از تاثیر ابزارها بر وضعیت تحصیلی دانشجویان بود.

در دهه اخیر تحقیقات بسیار زیادی در مورد الگوریتم رمز همومورفیک انجام شده است که این امر نشان از اهمیت زیاد و کاربرد فراوان این موضوع دارد. تقریباً تمامی این تحقیقات بر روی عملی‌سازی همومورفیک کامل متمرکز می‌باشند زیرا محاسبات مورد نیاز در این الگوریتم بسیار سنگین و زمانبر میباشند. با این وجود هنوز راه زیادی تا عملی‌سازی همومورفیک کامل باقی مانده است. در میان روش های متعدد همومورفیک کامل، همومورفیک کامل بر روی اعداد صحیح با وجود داشتن مفاهیم ساده‌تر، دارای مقادیر بسیار بزرگی می‌باشد. بنابراین در این مقاله با ترکیب سیستم اعداد مانده‌ای و مدل های موازی‌سازی CUDA و Open-MP، تابع رمزگذاری همومورفیک کامل بر روی اعداد صحیح تسریع داده شده است. همچنین، در این مقاله برای اولین بار سیستم اعداد مانده‌ای بر روی همومورفیک کامل بر روی اعداد صحیح اِعمال و اولین پیاده سازی این روش بر روی GPU ارائه شده است. میزان بهبود ایجاد شده از اجرای موازی معماری پیشنهادی بر روی CPU و برای پارامترهای بسیار کوچک و کوچک به ترتیب 2/34 درصد و 5/41 درصد و بر روی GPU برای پارامتر بسیار کوچک 85/8 درصد می‌باشد. نتایج نشان می‌دهد که در کاربرد مورد نظر پیاده‌سازی موازی بر روی CPU عملکرد به مراتب بهتری خواهد داشت.

برنامه های کاربردی سرویس گرا معمولا در محیطی متغیر و پویا اجرا می شوند. چنین کاربردهایی باید دارای ساز و کار مناسبی برای پایش باشند تا از تغییرات سیستم و محیط به صورت بهنگام آگاهی یابند و بتوانند جهت سازگاری با این تغییرات و جلوگیری از بروز نقض، خود را با شرایط جدید وفق دهند. تاکنون روش های مختلفی برای پایش برنامه های کاربردی مطرح گردیده است، اما این موضوع هنوز با چالش هایی مواجه است. یکی از مسائل مهم در پایش، تعریف ارتباط بین سنجه های تعریف شده و حسگرهای موجود در سیستم است. در روش های ارائه شده مجموعه ای از حسگرهای ثابت در نقاط مختلف فرآیندها قرار داده می شوند که بطور پیوسته به جمع آوری داده ها می پردازند و امکان تغییر آنها در سیستم وجود ندارد. این در حالیست که برای تحلیل رفتار یک برنامه کاربردی سرویس گرا همواره به تمامی این اطلاعات احتیاج نیست و جمع آوری این حجم از داده ها علاوه بر هزینه اضافی، منجر به افت کارآیی سیستم می گردد. در تحقیق پیش رو، روشی برای پایش برنامه های کاربردی سرویس گرا ارائه شده است که از خصوصیاتی نظیر پویایی محیط های سرویس گرا پشتیبانی می کند. روش ارائه شده این قابلیت را دارد که بر مبنای سنجه های تعریف شده حسگرهایی را در سیستم ایجاد کند که این امر مانع از پایش پیوسته تمام سطح سیستم می گردد و سربار را کاهش می دهد. جهت ارزیابی روش ارائه شده، مجموعه ای از سناریوهای مختلف برای یک برنامه کاربردی سرویس گرا طراحی و پیاده سازی شده است. نتایج ارزیابی نشان می دهد که بکارگیری این روش پایش منجر به هدفمند کردن زیرساخت پایش بر مبنای سنجه های کارآیی می گردد و سربار پایش در سیستم را کاهش می دهد.

گسترش روزافزون رایانش ابری و نیاز به ذخیره سازی ابری در اغلب کاربردها و از طرفی اجتناب ناپذیر بودن خرابی گره ها در سیستم های توزیع شده ی مقیاس بزرگ، به اهمیت تکرار داده افزوده است. تکرار داده به منظور قابلیت اطمینان، دسترس پذیری داده و کارایی سیستم به طور گسترده ای در سیستم های ابری مورد استفاده قرار می گیرد. رویکرد بیشتر روش های تکرارداده ی پویا، مکان دهی داده ها نزدیک به محل درخواست های کاربران است که با هدف کاهش زمان انتظار کاربران و کاهش مصرف پهنای باند صورت می گیرد. یکی از مهم ترین چالش های موجود برای الگوریتم های تکرار داده، مسأله ی تغییر ناگهانی شلوغی در بار کاری است. روش هایی با رویکرد تکرار داده ترافیک گرا به منظور مقابله با این پدیده ارائه شده اند که موفق به کاهش مصرف پهنای باند داخلی به هنگام تغییر شلوغی شده اند؛ اما به طور متقابل به زمان انتظار کاربران لطمه هایی وارد شده است. در این مقاله روش بهینه شده ی تکرار داده پویایی به منظور مقاومت در مقابل تغییر شلوغی و بهبود کارایی ارائه شده است. روش پیشنهادی تعداد تکرار هر داده را براساس ترافیک محاسبه می کند و سپس با مقایسه ی ترافیک هر مرکز داده با یک حد آستانه، در مورد تکرار یا مهاجرت یا حذف آن تکرار داده تصمیم می گیرد. نتایج حاصل از شبیه سازی ها نشان می دهند که روش پیشنهادی ضمن عملکرد مناسب در مواجه با تغییر شلوغی، توانسته است کارایی سیستم را تا حد قابل قبولی در محیط ابر بهبود بخشد.

گراف دید یک چندضلعی ساده در صفحه گرافی است که مجموعه‌ی رئوس آن، مجموعه رئوس چندضلعی است و هر یال آن معادل با دو راس قابل دید در چندضلعی است. یکی از مسائل قدیمی و مهم هندسه محاسباتی شناسايي ويژگي‌هاي چندضلعی ساده در حالت كلي از روی گراف دید آن است. در همين راستا مروری بر مهم‌ترین پژوهش‌های انجام شده در این شرایط خواهیم داشت. در ادامه شرايط ضروري براي آن كه يك گراف، گراف ديد يك چندضلعي ساده باشد مطرح مي‌كنيم و در پایان نشان مي‌دهيم كه اين شرايط كافي نيستند.

تبدیل صورت نوشتاری به صورت تلفظی و دنباله واجی یکی از بخش‌های اصلی سامانه‌های تبدیل متن به گفتار است. در زبان فارسی تبدیل صورت نوشتاری جمله به دنباله تلفظی آن به دلیل حذف واج‌های صدادار کوتاه و نیز وابستگی تلفظ کلمه به جایگاه آن در جمله به مراتب از زبان‌های دیگر سخت‌تر است. روش‌های کنونی برای زبان فارسی که عمدتاً در سیستم‌های تجاری مورد استفاده قرار گرفته‌اند از بخش‌های متعدد و مدل‌های پیچیده برای پردازش زبان طبیعی و عملیات رفع ابهام در تشخیص تلفظ صحیح کلمه برخوردارند که باعث سختی پیاده‌سازی و کاهش دقت کلی سامانه می‌شوند. در این مقاله ما مسئله تبدیل صورت نوشتاری به صورت تلفظی را به عنوان یک مسئله نگاشت بین دنباله‌ای در نظر می‌گیریم و با استفاده از شبکه‌های عصبی بازخوردی تعدیل شده اقدام به ساخت روشی هوشمند و یکپارچه برای این منظور می‌نماییم. شبکه‌های عصبی بازخوردی به نحوی تعدیل شده‌اند که علاوه بر دوطرفه بودن به واحدهای حافظه LSTM نیز مجهز هستند تا از اطلاعات بافتی دنباله جهت تصمیم‌گیری و نگاشت، بیشترین استفاده را کنند. آزمایش‌های انجام شده در این مقاله نشان می‌دهند که شبکه‌های بازخوردی تعدیل‌شده (BRNN-LSTM) علاوه بر داشتن ساختاری یکپارچه و منظم دارای عملکرد بسیار مناسبی در تشخیص تلفظ صحیح عبارت‌های فارسی با دقتی بیش از 98 درصد هستند.