انجمن کامپیوتر ایران

امروزه نیاز پیشرفت تکنولوژی امری قطعی به حساب میآید. یکی از لوازم حیاتی برای دستیابی به این نوع از پیشرفت در صنایع میکروالکترونیک، کوچکتر و سریعتر شدن افزاره های الکترونیکی است. با توجه به پیش بینی های موجود روند کوچک سازی افزاره های کنونی که مبتنی بر ماده ی سیلیکون هستند، با چالش جدی و غیرقابل گریز روبرو است. بنابراین برای رهایی از مشکلات پیش بینی شده سازندگان تراشه ها و موسسات تحقیقاتی به صورت فعال در حال جستجوی راه حل های جدید هستند. از میان راه حل های موجود، افزاره های مبتنی بر کربن توانسته اند جایگاه ویژهای در این عرصه پیدا کنند. در این مقاله سعی شده است تا با استفاده از یکی از ساختارهای معرفی شده ی مبتنی بر کربن، به نام گرافن، طراحی و مشخصه یابی یک بلوک منطقی قابل پیکربندی (CLB)، که در تراشه های FPGA مورد استفاده است، صورت پذیرد. البته ساختار داخلی این واحد به گونه ای است که طراحی افزاره های متداول و پرکاربرد در طراحی دیجیتال، همچون: فلیپفلاپ نوع-D (DFF) و لچ (Latch) را نیز در پی دارد. سرعت حدود 58 برابری در مقایسه DFF مبتنی بر سیلیکون و طراحی و استخراج پارامترهای زمانی مدار CLB و المان های داخلی تمام گرافنی آن نتایجی است که در این مقاله به آن پرداخته خواهد شد.

مهمترین چالش در شبکه‌های حسگر بی‌سیم، مسئله مصرف انرژی است. راهکارهای مختلفی برای حل این مسئله وجود دارد یکی از مهمترین راهکار، بهبود روش مسیریابی در این شبکه ها است. من در این مقاله با ناحیه بندی شبکه و ساختن خوشه درون آن ناحیه‌ها، سعی نمودم علاوه بر کاهش مصرف انرژی، پوشش بهتر شبکه را بدست آورم. همچنین با استفاده از خوشه‌بندی پویا و استفاده کردن از معیار مانند انرژی باقیمانده گره، انرژی کل شبکه و فاصله گره، سعی نمودم گره مناسب‌تر را به عنوان سرخوشه انتخاب کنم. در بررسی انجام شده در این تحقیق، نتایج شبیه سازی نشان می‌دهند خوشه بندی و تعداد خوشه‌های طرح پیشنهادی در مقایسه با چند پروتکل دیگر بهبود یافته است و همچنین کارایی، طول عمر گره‌ها و پایداری شبکه افزایش یافته است.

چنانکه فناوری‌ها تکامل پیدا می‌کنند‏، تهدیدات امنیتی نیز پیچیده‌تر می‌گردند. شبکه‌های موبایل شاید یکی از سریع‌ترین فناوری‌های در حال تکامل باشد که با تغییراتی نظیر ایجاد شبکه‌های کاملاً مبتنی بر پروتکل اینترنت‏ و بکارگیری از فناوری‌های مجازی‌سازی‏، قابلیت‌های مدیریتی و عملیاتی جدیدی را برای اپراتورها مهیا ساخته است. در میان ازدیاد فناوری‌هایی که در ایجاد شبکۀ سیّار آینده نقش دارند‏، اپراتورها باید به روش‌های کاهش تهدیدات پیشرفتۀ امنیت اطلاعات نیز مجهز باشند. تحلیل ریسک اولین گام به منظور شناسایی این روش‌ها برای تضمین دارایی‌های امنیتی این شبکه‌ها است. ارزیابی ریسک این شبکه‌ها یک مسئلۀ چالش‌برانگیز است که می‌تواند منجر به نتایج کامل و دقیقی نگردد. اما با این وجود‏، تخمین ریسک وظیفه‌ای مهم به منظور کاهش سوءاستفاده از آسیب‌پذیری‌های امنیتی و تحمیل خسارت به شبکه‌های ارتباطی است. منطق فازی یک روش کارآمد برای مقابله با این موضوع است. در این مقاله‏، ریسک‌های امنیتی موجود در شبکه‌های ارتباطی نسل چهارم با بکارگیری این منطق ارزیابی شده‌اند و نتایج با روش‌های دیگر مقایسه شده است. هدف از این ارزیابی‏، بررسی این است که آیا شبکه در حین عملیات‏، امن و دسترس‌پذیر باقی می‌ماند. همچنین‏، ارزیابی ریسک مبنایی برای انتخاب و پیاده‌سازی روش‌های کاهش مانند سیستم‌های تشخیص نفوذ شکل می‌دهد.

با رشد فزاینده ی داده های ویدئویی در سه دهه ی اخیر، بازیابی ویدئو یکی از حوزه های مهم در زمینه ی پردازش ویدئو شده است. با توجه به گستردگی ویدئوها از نظر محتوا، در این مقاله به بازیابی ویدئوهای حاوی رفتارهای انسانی پرداخته شده است که در سیستم هایی نظیر مراقبت و نظارت، امنیتی و بازیابی کاربرد گسترده ای دارد. در این مقاله با استفاده از دو بردار ویژگی تعریف شده برای ویدئوها، دور و شکلی برای بازیابی معرفی شده است. در روش اول بازیابی، ابتدا با کمک دو بردار ویژگی برمبنای ویژگیهای SIFT، فریمهای کلیدی ویدئو تعیین شده است. سپس با توجه به اهمیت بُعد زمانی ویدئو، ویژگی های مجموعه ای از فریم های حول هر فریم کلیدی ترکیب شده و بردار ویژگی نهایی برای هر کدام از ویدئوهای موجود در دادگان بدست آمده است. در فرایند بازیابی بردارهای ویژگی برای ویدئوی پرسمان محاسبه شده و با هر یک از بردارهای ویژگی ویدئوهای دادگان به طور مجزا، مقایسه می شود و سپس با استفاده از معیارهای سنجش شباهت، نتایج شبیه تر به کاربر نمایش داده می شود. در روش پیشنهادی دوم، از SVM برای طبقه بندی ویدئوهای دادگان استفاده شده و سپس با تعیین نوع ویدئوی پرسمان، بازیابی ویدئوها انجام شده است. نتایج حاصل از این دو روش با هر کدام از بردارهای ویژگی با یکدیگر مقایسه و ارزیابی شده اند. مقدار بازخوانی با استفاده از بردار ویژگی پیشنهادی جدید در تمام روش های بازیابی مورد ارزیابی، به طور میانگین 51% بهبود یافته است.

یکی از چالش‌های اساسی در حوزه‌ی محاسبات ابری، توازن بار است، به این معنا که حجم کار پویا باید به‌صورتی در تمامی گره‌ها توزیع شود که در هیچ گره‌ای سربار محاسباتی اتفاق نیفتد. توازن بار این امکان را فراهم می‌کند که به‌صورت بهینه از منابع موجود در سیستم استفاده شود که از این طریق سبب افزایش عملکرد سیستم می‌شود. در واقع، هدف توازن بار به حدّاقل رساندن مصرف منابع است به‌طوری‌که بتوان سبب کاهش مصرف انرژی، زمان اجرا و زمان پاسخ شد. در این مقاله، با بررسی الگوریتم‌های موجود و پارامترهای مؤثّر در حوزه‌ی توازن بار، روش جدیدی برای برقراری توازن بار در محیط ابر با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی مبتنی بر جغرافیای زیستی پیشنهاد شده است. این روش با روش‌های توازن بار مبتنی بر الگوریتم‌های تکاملی مقایسه می‌شود که نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهد که ترکیب الگوریتم BBO با الگوریتم‌های MMT و IQR بهترین نتیجه را دارد و میزان توان مصرفی در مقایسه با الگوریتم‌های GA،PSO و MBFD تا 25% بهبود یافته است در حالی‌که مقدار SLA در بالاترین سطح خود حفظ‌ شده است.

در رشته‌های مهندسی از جمله مهندسی نرم افزار، اندازه‌گیری کیفیت به عنوان یک فعالیت ضروری جهت تعیین کارایی فرآیند ساخت، قابلیت استفاده و استحکام محصول نهایی به شمار می‌رود. اندازه‌گیری کیفیت سبب فهم بهتر، کنترل، ردیابی مسیر تغییرات و در نهایت بهبود کیفیت محصول نهایی خواهد شد. امروزه استفاده از آنتولوژی در سیستم‌های هوشمند جهت بازنمایی و اشتراک دانش دامنه در حال افزایش است. آنتولوژی نیز مانند هر محصول مهندسی دیگر، نیاز به روشی جهت اندازه‌گیری و ارزیابی کیفیت دارد. در طول سال‌های اخیر، روش های زیادی برای اندازه‌گیری و ارزیابی کیفیت آنتولوژی ارائه شده است که اکثر آن‌ها سعی در ارائه متریک و روش اندازه‌گیری بعد کیفی ساختاری آنتولوژی داشته اند. مساله‌ای که کمتر در اندازه‌گیری این بعد مورد توجه قرار گرفته است در نظرگرفتن معنا و دانش ضمنی آنتولوژی است. در این مقاله از تکنیک نقشه کشی دانش، جهت بازنمایی دانش ضمنی استفاده شده است. سپس بر مبنای این روش بازنمایی و مدل کیفی ساختار آنتولوژی، متریک‌هایی جهت اندازه‌گیری زیرفاکتور کیفی دقت ساختاری پیشنهاد شده است. در پایان متریک‌های پیشنهادی امکان سنجی شده اند و اعتبار و صحت آن‌ها نیز مورد بررسی قرار گرفته شده است.

استخراج آزاد اطلاعات بر خلاف روش‌های پیشینِ استخراج اطلاعات، از معماری‌هایی که نیاز به مشخص کردن روابط از قبل دارند جلوگیری میکنند و محدود به روابط خاصی نیستند. بنابراین قادر به استخراج روابط دلخواه بطور مستقیم از مجموعه داده‌های بزرگ و دامنه‌های غیرهمگن مانند وب هستند. یک چالش اصلی برای سامانه‌های استخراج آزاد اطلاعات این است که روابط استخراج شده نمونه‌های درستی از روابط بین موجودیتها باشد. نیاز به استخراج‌گری که بتواند با اطمینان بالا به کشف اطلاعات بپردازد، از جمله اهداف استخراج آزاد اطلاعات است. در این راستا، در این مقاله روشی مبتنی بر قاعده پیشنهاد شده است که با کمک ویژگی‌های جمله و درخت تجزیهی وابستگی، منجر به افزایش خروجی‌های درست و کاهش خروجیهای نادرست و در نتیجه افزایش دقت و بازخوانی میشود. روش پیشنهادی به خروجی چندین سامانه استخراج آزاد اطلاعات اعمال شده و دقت نتایج تحت تاثیر آن بررسی شده است. ارزیابی‌ها نشان میدهد که روش پیشنهادی امید بخش است و معیارهای کارایی خروجیها با اعمال این روش بالاتر از حالت پایه است.

هدف این مقاله، پیش‌بینی نرخ ارز با استفاده از سریهای زمانی فازی پس از خلاصه‌سازی داده‌های ورودی میباشد که مبتنی بر مدل ارائه شده توسط Chen 2011 است. مدل ارائه شده توسط Chen در سال 2011 یکی از روش‌های مهم پیشبینی نرخ سهام است که نسبت به دیگر روش‌های موجود دقت بالاتری دارد. ازنقاط ضعف این روش در نظر گرفتن طول ثابت در تعیین طول بازه‌ها، امکان عدم یافتن قانون پیشبینی و توقف الگوریتم در برخی از طول بازه‌ها و همچنین مسأله سرعت الگوریتم با افزایش حجم داده‌ها میباشد. در این راستا با اصلاح نواقص ذکر شده، علاوه بر کاهش حجم داده‌های عددی، دقت پیشبینی نیز افزایش یافته است. مدل پیشنهادی برای داده‌های بازار بورس (TAIEX) و داده‌های نرخ ارز آزمایش شده و نتایج حاصله از پیاده سازی این روش نشان میدهد که در عین کاهش حجم داده‌ها از دقت پیشبینیها کاسته نمیشود.

در این مقاله، نوعی مکانیزم برای دفاع در مقابل حمله تک تیرانداز تشریح می‌شود. حمله تک تیرانداز، یک نوع حمله ممانعت از سرویس هدف‌گذاری شده است که حمله‌کننده بی‌نام با صرف هزینه بسیار کم می‌تواند هزینه جدی به رله‌های شبکه Tor وارد نماید. در راه حل فعلی، اگر مصرف حافظه از یک حد آستانه بیشتر گردد، به منظور مقابله با این حمله مدارهای مظنون از بافر قربانی حذف می‌شوند. ما در این مقاله راه‌حل فعلی را مورد بررسی قرار داده و نقاط ضعف آن را بیان می‌کنیم. سپس پروتکل جدیدی را برای مقابله با این حمله پیشنهاد می‌کنیم. حمله تک تیرانداز از دو نقطه ضعف مهم شبکه Tor بهره‌برداری می‌کند که عبارتند از: یکی، نداشتن هیچ محدودیتی روی صف‌های لایه کاربرد و دیگری، نداشتن هیچ مکانیزم کنترل انباشتگی. پروتکل پیشنهادی ضعف فقدان کنترل انباشتگی را جبران کرده و جلوی حمله را می‌گیرد. تشویق کاربران به استفاده از شبکه Tor یکی از اصول مهم این شبکه است. برای بهتر نمودن تجربه استفاده کاربران، یک پرچم جدید در سرورهای متولی-راهنما در Tor معرفی شده است. این پرچم نشان‌دهنده میزان انباشتگی یک رله است و در الگوریتم انتخاب مسیر کاربر در کنار پهنای باند رله‌ها نقش مهمی را ایفا خواهد کرد، به طوریکه کاربرانی که درجه پایین‌تری از بی‌نامی را نیازمندند می‌توانند با انتخاب رله‌هایی که خلوت‌تر هستند، ارتباط سریع‌تری را تجربه کنند. همچنین، این پرچم از کاهش کیفیت سرویس کاربران به علت حملات ممانعت از سرویس پیش‌گیری می‌کند. روش پیشنهادی را روی شبکه شبیه‌سازی شده بررسی کرده و نشان می‌دهیم که هزینه ادامه حمله با بکارگیری این روش مقابله زیاد می‌گردد.

ترجمه ماشینی مبتنی بر قاعده از مجموعه‌ای از قواعد که دربردارنده اطلاعات زبانی هستند در فرایند ترجمه استفاده می‌کند. نتایج تولید شده توسط این مترجم‌ها معمولاً از نظر دستورزبان و ترتیب کلمات بهتر از نتایج مترجم‌های آماری هستند. ولی تحقیقات نشان داده است که این ترجمه‌ها از نظر روانی و انتخاب کلمات مناسب، ضعیف‌تر از مترجم‌های آماری هستند. در این مقاله هدف، بهبود انتخاب لغات در مترجم مبتنی بر قاعده است. این کار با استفاده از مجموعه‌ای از قواعد نحوی-لغوی مبتنی بر گرامر درخت-پیوندی انجام می‌شود. این قواعد احتمالاتی به‌صورت آماری از یک پیکره موازی با اندازه بزرگ استخراج شده‌اند. در سیستم ارائه شده، کلمات با ترتیب پیشنهادی مترجم مبتنی بر قاعده در زبان مقصد قرار می‌گیرند و به همین دلیل در ترجمه جملات از یک رمزگشای یکنواخت مبتنی بر برنامه‌ریزی پویا استفاده شده است. در این سیستم بهترین ترجمه با استناد به احتمال قواعد استفاده شده و امتیاز مدل زبانی انتخاب می‌شود. آزمایش‌ها روی ترجمه انگلیسی به فارسی نشان داد که کیفیت نتایج به دست آمده از روش پیشنهادی حدود 3/1+ واحد بلو از کیفیت ترجمه به دست آمده توسط مبتنی بر قاعده پایه بالاتر است.

امروزه از مدلهای تحلیل تصادفات متفاوتی در دنیا استفاده می گردد که یک نمونه از آنها مدل پیشگیرانه برای معابری که هنوز افتتاح نشده اند صورت می پذیرد اما در این مطالعه از این مدل برای مشخص کردن میزان بحرانی بودن معابر از منظر تصادفات استفاده شده است. در این تحقیق سلسله مراتب شبکه معابر، شیب و روسازی از جمله معیارهای اصلی بودند که با استفاده از فرآیند تحلیل سلسله مراتبی AHP، الگوریتم آنالیز مکانی SA، با توابع همپوشانی OVERLAY در سیستم اطلاعات جغرافیایی GIS تحلیل صورت پذیرفت. نتایج بدست آمده از این تحقیق حکایت از وضعیت نامطلوب شبکه معابر و یا مطلوبیت نسبی آن دارد بخصوص معابر شمالی جنوبی این منطقه. خروجی نهایی در دو گروه ارائه گردیده است. 1- وضعیت کل شبکه منطقه مورد مطالعه 2- تحلیل به تفکیک معابر منطقه و در نهایت نیز معابر بحرانی و خیلی بحرانی منطقه مشخص گردیده است

پروژه‌هايي كه توسط مؤسسات خدماتي كه داراي ماهيت غيرانتفاعي مي‌باشند (از جمله شهرداری‌ها) انجام مي‌گردند، به دو دليل از اهميت ويژه‌اي برخوردار هستند: اولاً اغلب محصولات و پروژه‌هاي اين سازمان‌ها كه به شهروندان ارائه می‌گردند، قبل، حين و بعد از اجرا اثرات ناملموس در زندگي ‌آنها دارند. ثانياً به دليل احساس مالكيت شهروندان نسبت به اين پروژه‌ها، مديريت شهري بايد با رفتار مناسب، رابطة مؤثر و پاسخگويي به هنگام، نسبت به جلب مشاركت آنان اقدام نمايد. به علاوه، پروژه را مي‌توان تعاملي دوسويه ميان كارفرما و پيمانكار تلقي نمود كه دراين ميان مهم‌ترين عاملي كه باعث مي‌گردد تا اين تعامل مثبت، سازنده و در جهت تأمين منافع ذينفعان پروژه باشد، تفاهم طرفين بر روي ميثاقي مشترك است. در این میان پروژه‌های فناوری اطلاعات در مدیریت شهری از ضروریات حرکت به سمت سازمان و شهر هوشمند بوده و استفاده از فناوری اطلاعات به دلیل تاثیر آن بر سرعت و دقت گردش کارها، افزایش شفافیت، رضایت بیشتر شهروندان و ایجاد سیستم‌های پشتیبان تصمیم، ضرورتی اجتناب ناپذیر می باشد. در این مقاله با توجه به بررسی‌های انجام شده و درس آموخته های سازمان فناوری اطلاعات و ارتباطات شهرداری مشهد، آسیب‌هایی که پروژه‌های نرم افزاری را تحت تأثیر قرار داده بررسی و راهکارهای مقابله با آنها پیشنهاد شده است.

امروزه یکی از راهکارهای اصلی افزایش کارایی سیستم‌های غیرمتمرکز، استفاده از چندین سرویس‌دهنده و پخش بار میان آن‌ها است. با استفاده از این روش، نه تنها میزان کارایی سیستم افزایش می‌یابد، بلکه دسترس‌پذیری سیستم نیز به طور قابل توجهی افزایش خواهد‌یافت. در حال حاضر الگوریتم‌ها و روش‌های زیادی به منظور پیاده‌سازی یک پخش‌کننده بار ارائه شده‌است که هریک بر بخشی از نیازمندی‌ها غلبه کرده‌است. نکته‌ای که در میان روش‌های ارائه شده دور از چشم مانده‌است، هزینه‌ انتقالی است که سیستم (یا کاربر انتهایی) به ازای افزایش کارایی متحمل می‌شود. همانطور که در [1] اشاره شده‌است، همواره مصالحه‌ای1 میان هزینه و کارایی سیستم وجود دارد. در این مقاله از الگوریتم کلونی زنبور عسل [2] به منظور پخش بار استفاده می‌کنیم. در الگوریتم ارائه شده علاوه بر توزیع بار، پارامتر هزینه نیز در نظر گرفته‌شده و در انتها نشان می‌دهیم که به منظور کاهش هزینه و کارایی به صورت هم‌زمان، استفاده از این الگوریتم نسبت به الگوریتم‌های ارائه شده در [1] نتایج بهتری داشته و هم چنین سربار کنترلی کم‌تری به سیستم تحمیل خواهد‌کرد.

بازشناسی احساس و حالت چهره یکی از زمینه‌های تحقیقاتی مورد توجه در سال‌های اخیر بوده است که در کاربردهایی چون شبیه‌سازی حالت چهره در ارتباط انسان با ماشین و پویانمایی مبتنی بر داده‌ها مورد استفاده قرار گرفته است. با پیدایش و گسترش یادگیری عمیق هم این شاخه بیشتر مورد توجه قرار گرفته است. در اين مقاله، دو روش برای بهبود استخراج ویژگی استخراجی از چهره برای بازشناسی حالت آن مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق ارائه شده است. در روش اول با استفاده از شبکه‌های خود رمزگذار فشرده‌سازی و کاهش بعد ویژگی بر روی مجموعه ویژگی‌های الگوی دودویی محلی و هیستوگرام جهت دار اعمال شده است تا به این ترتیب بردار ویژگی به دست آید که علیرغم کاهش بعد اطلاعات این ویژگی ها را به همراه داشته باشد. بردار حاصل برای دسته‌بندی در اختیار دو دسته‌بند ماشین بردارپشتیبان و پرسپترون چند لایه قرار داده شده است. در روش دوم ساختاری جدید برای معماری شبکه‌های درهم‌پیچش با در نظر گرفتن حذف تصادفی نورون‌ها در حین آموزش پیشنهاد شده است که به نوعی به وزن‌دهی ویژگی‌های استخراجی از لایه‌های درهم‌پیچش و بهبود وزنهای شبکه در حین آموزش می‌پردازد. نتایج ارزیابی روش‌ها بر روی دادگان CK+ نشان می‌دهد که روشهای پیشنهادی به ویژه روش پیشنهادی دوم نسبت به دیگر روش‌های ارائه شده نتیجه بهتری ارائه کرده‌اند و در بهترین حالت، روش دوم به درصد بازشناسی 97.4% دست یافته است.

در سال‌های اخیر، پیشرفت فناوری در زمینه ترجمه ماشینی منجر شده است تا سامانه‌های مترجم ماشینی در زبان‌های مختلف با کیفیتی بهتر از قبل به وجود آیند. به همین دلیل ارتباط بین انسان و ماشین به‌عنوان یک قسمت مهم از ترجمه، توسعه و اهمیت بیشتری یافته است. یک نمونه از این ارتباط، استفاده از پس‌ویرایش است. پس‌ویرایش به تصحیح و ویرایش متن ترجمه‌شده‌ توسط‌ سامانه مترجم ماشینی، توسط کاربر گفته می‌شود. استفاده از ابزار‌های پس‌ویرایش ترجمه ماشینی سبب می‌شود که بتوان از داده‌های ویرایش شده توسط کاربر پس از اطمینان نسبت به صحت و کیفیت مناسب، از آن‌ها در جهت بهبود کیفیت مترجم ماشینی نیز بهره برد. در این پژوهش یک روش به منظور اعتبارسنجی ویرایش کاربران ارائه شده است. خصوصیت اصلی روش ارائه شده، قابل اعمال بودن بر انواع ترجمه‌ها و همبستگی بالای آن با معیار Translation Edit Rate به عنوان یک معیار ارزیابی با ناظر است. در این پژوهش ابتدا ویژگی‌هایی که فقط با داشتن جمله مبدأ و مقصد می‌توان به آن‌ها دست یافت را استخراج می‌کنیم، سپس با بهره‌گیری از این ویژگی‌ها به تخمین کیفیت ترجمه‌های انجام شده یا ویرایش شده توسط کاربران می‌پردازیم. آزمایش‌های انجام شده نشان داده است که استفاده از ویژگی‌های استخراج شده از جفت جمله انگلیسی-فارسی ترجمه شده توسط کاربران و اعمال رگرسیون با روش جنگل‌ تصادفی به نتیجه‌ی همبستگی ۰.۹۱ با معیار Translation Edit Rate منجر می‌شود.

یکی از پرچالش‌ترین مسائل در حوزه شبکه‌های اجتماعی، مسأله بیشینه‌سازی تأثیر است. هدف از این مسأله، شناسایی زیرمجموعه‌ی کوچکی از گره‌ها به نام هسته‌های اولیه می‌باشد که می‌توانند منجر به بیشینه‌سازی گسترش تأثیر در شبکه‌های اجتماعی شوند. تاکنون روش‌های زیادی در زمینه مسأله بیشینه‌سازی تأثیر ارائه شده‌اند که از آن جمله می‌توان به روش تخفیف-درجه اشاره کرد. روش تخفیف درجه می‌تواند به طور مؤثر هسته‌های اولیه را شناسایی کند و این موضوع باعث شده که این روش به عنوان یک روش معیار در نظر گرفته شود. با این حال فرضیه‌های اولیه در روش تخفیف درجه کافی نمی‌باشد چرا که این روش با تمام گره‌های موجود در همسایگی یک گره به طور یکسان برخورد می‌کند و بین آنها هیچ تفاوتی قائل نمی‌شود. از این‌ رو در این مقاله، یک روش جدید تحت عنوان روش تخفیف تک‌درجه به عنوان یک تعمیم مؤثر از روش معیار تخفیف‌ درجه پیشنهاد شده است. در روش پیشنهادی بر اساس معیار درجه با گره‌های موجود در همسایگی یک گره رفتار می‌شود به این صورت که برای گره‌های تک‌درجه تخفیف بیشتری درنظر گرفته می‌شود. آزمایش‌های انجام شده بر روی تعدادی از شبکه‌های اجتماعی موجود در دنیای واقعی نشان می‌دهد هسته‌های اولیه انتخاب شده توسط روش تخفیف تک‌درجه نسبت به روش‌های معیار دیگر تأثیرگذارتر هستند.

شناسایی مرجع ضمیر یکی از جنبه‌های مهم پردازش متون به شمار می‌رود که در زمینه‌های مختلفی همچون استخراج اطلاعات از متن و خلاصه‌سازی متن، کاربرد فراوان دارد. روش‌های متفاوتی برای شناسایی مرجع ضمیر وجود دارد که می‌توان این روش‌ها را به‌طور کلی به دو دسته اصلی مبتنی بر قاعده و یادگیری ماشین تقسیم نمود. در روش مبتنی بر قاعده، نیازمند تعیین قواعدی هستیم که بتوان به کمک آن‌ها مرجع ضمیر را به‌درستی تعیین نمود. بنابراین می‌بایست این قواعد به‌گونه‌ای استخراج شوند که در تمامی موارد، عملکرد مناسبی داشته باشند. اما در روش یادگیری ماشین از تکنیک‌های مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌شود تا شناسایی مرجع ضمیر به‌صورت خودکار انجام شود. برای استفاده از این‌گونه روش‌ها، وجود داده‌های آموزشی مناسب اهمیت بسیار دارد تا بتوان به کمک داده آموزشی، یک دسته‌بندی‌کننده مناسب را آموزش داد. استفاده از هر کدام از روش‌های مبتنی بر قاعده و یادگیری ماشین مزایا و معایب خاص خود را دارد. در این مقاله سعی داریم تا با ترکیب این دو روش، سیستم شناسایی مرجع ضمیر را بهبود دهیم. نتایج به‌دست آمده نشان‌دهنده عملکرد بهتر سیستم پیشنهادی در مقایسه با سیستم‌هایی است که تنها از متدهای یادگیری ماشین استفاده نموده‌اند.

Energy consumption is an important issue in designing embedded systems and the emerging Internet of Things (IoT). The use of non-volatile memories instead of SRAM in these systems improves their energy consumption since nonvolatile memories consume much less leakage power and provide better capacity given the same die area as SRAM. However, this can impose significant performance overhead because the write operation latency of non-volatile memories is more than that of SRAM. In this paper we presented an NVM-based data memory architecture for embedded systems which improves the performance of the system at the cost of a slight energy consumption overhead. The architecture employs multi-banking techniques to parallelize the write operations and adds a write buffer which masks the latency of some write operations and reduces the average write latency of the memory subsystem. Compared to a system which uses a single-bank NVM, the proposed architecture can improve the performance by 38% at the cost of 9% increase in the energy consumption.

Recent trends in real-time systems are towards multicores and parallel processes in the form of directed acyclic graphs. The scheduling aspect of such systems has been worked on and many methods are developed. Nevertheless, the need for more efficient approaches which can use fewer number of cores has not vanished. Semi-partitioned scheduling of hard real-time parallel tasks in multicores is studied in this paper. Since there is no benefit in completing a task much before its deadline, after scheduling a parallel task, if it is beneficial for other tasks, the execution of this task is further moved towards its deadline, i.e., stretching, to make room for tasks with closer deadlines. A new concept, prior+, load of tasks is used to rank all tasks of each directed acyclic graph and order them for scheduling. The scheduler is offline and the schedule map is used during run time. One benefit of this is the reduction of the scheduling overhead during run time which helps to safely accept loads. The comparative evaluations show the algorithms performance is superior to the state of the art ones. It also confirmed that the new concept of prior+ load of a task is very effective in scheduling real-time directed acyclic graphs and suggests that it can as well be useful in scheduling workflows.

تخمين ترافيک جاده‌اي در نواحي شهري، به دليل وابستگي به زيرساخت‌هايي مانند دوربين و حلقه شناساگرها اغلب پرهزينه هستند. سنجش جمعي خودرويي يک راه‌حل در حال ظهور براي جمع‌آوري داده‌ها از خودروهاي هوشمند است. در برنامه‌هاي کاربردي سنجش جمعي خودرويي، مقدار زيادي داده‌هاي ترافيکي بين خودروها جمع‌‌آوري‌شده و سپس روي شبکه‌ي LTE ارسال مي‌شود که اين عمل منجر به افزايش بار شبکه‌هاي LTE شده است. در اين مقاله استفاده‌ي مشترک از ارتباطات شبکه‌ي سلولي LTE و ارتباطات DSRC شبکه‌ي اقتضايي خودرويي به‌عنوان راه‌حلي براي حل اين مسئله در نظر گرفته‌شده است. بدين منظور يک روش خوشه‌بندي براي جمع‌آوري داده‌هاي سنجش جمعي خودرويي، به‌منظور بارگذاري اين داده‌ها روي شبکه‌ي LTE ارائه‌شده است. پروتکل پيشنهادي شامل يک پروتکل جمع‌آوري داده‌هاي FCD است که به‌طور کامل توزيع‌شده است، در اين پروتکل داده‌هاي FCD به‌صورت دوره‌اي توسط زيرمجموعه‌اي از خودروها تحت عنوان گره نماينده جمع‌آوري مي‌شود و با يک روش مناسب توسط اين گره‌ها تجميع شده و پس‌ازآن به شبکه‌ي LTE ارسال مي‌شود. دستاوردهاي حاصل از پروتکل پيشنهادي، کاهش هزينه‌ي جمع‌آوري داده، کاهش استفاده از پهناي باند، کاهش انتقال‌هاي انجام‌شده بر روي شبکه‌ي LTE و کاهش تعداد کانال‌هاي LTE مورداستفاده در زمان بارگذاري داده‌ها است.