انجمن کامپیوتر ایران

از مهمترین ویژگی های شبکه های موردی متحرک خاصیت متحرک بودن گره¬هاست که نقش بسزایی در پارامترهای شبکه ایفا می¬کند. این شبکه ها هیچ زیرساخت از پیش تعریف شده ای ندارند اما بوسیله ساختارخوشه می توان برای آن یک ساختار ایجاد کرد. در این خوشه ها یک گره مرکزی و اصلی بنام سرخوشه وجود دارد که دارای نقش اساسی در نگهداری ساختار خوشه، مسیریابی و کارایی شبکه دارد. در این مقاله یک روش خوشه بندی جدید دو مرحله¬ای بر اساس وزن گره ها ارائه شده است. برای محاسبه وزن اولیه از پنج پارامتر چگالی، پایداری، تعداد گره های همگرا ، میانگین فاصله و انرژی استفاده شده است. وزن نهایی نیز بر اساس تحرک نسبی حال و پیش بینی تحرک نسبی آینده گره ها نسبت به همدیگرمحاسبه شده است. هدف این روش کاهش تعداد تغییرات سرخوشه ها و بیشینه کردن طول عمر شبکه است. با نتایج حاصل از شبیه سازی و مقایسه با روش¬های WCA ،MOBIC و Lowest-id مشاهده می کنیم که روش بیان شده اهداف ما را محقق می¬سازد.

There has been a big revolution in electronic commerce since the advent of recommender systems. Most of the current recommender systems are designed for B2C e-commerce sites. But this paper focuses on building a recommendation algorithm that increases volume and speed of forming trades between users by considering special features of C2C e-commerce sites. In this paper, we consider users and transactions between them as a network in which nodes represent users and edges represent transactions between them. By this mapping, link prediction approaches could be used to build the recommender system. The proposed model, rather than topology of the network, uses nodes’ features like: category of items, ratings of users, and reputation of sellers. The results show that the proposed model can be used to predict future trades between users in a C2C commercial network

پيش‌بيني صحيح بار علاوه بر صرفه جويي در هزينه هاي سرمايه گذاري ، امكان برنامه ريزي بهتر براي توسعه نيروگاه‌ها و شبکه‌های انتقال و توزيع را فراهم مي آورد. در ایران بدلیل وجود دو تقویم شمسی و قمری در موارد خاصی همچون روزهای بین تعطیل ، تعطیلی های پیاپی بارمصرفی متفاوت دارند .در فصل بهار و پائیز که درجه حرارت محیط در اغلب نقاط کشور معتدل می باشد بار شبکه نسبت به فصول تابستان و زمستان به مراتب پایین‌تر است، به همین دلیل در این 2 فصل، توزیع بار اغلب دارای خطای زیاد خواهد بود. خطای زیاد در پیش‌بینی بار ،نیاز به روشهای دیگر برای افزایش دقت و بهبود خطا را نشان می دهد. بررسی روش‌های قبل نشان می دهد که دسته بندی بار با توجه به تقویم شمسی و قمری در بهینه سازی مسئله ازاهمیت بالایی برخوردار است. در این تحقیق پس از دسته بندی داده‌های بارمصرفی، بردار ورودی مناسب برای سری زمانی انتخاب گردید وخروجی سری زمانی به ورودی شبکه عصبی که توسط بیزین آموزش داده شده اعمال میگردد. توانسته است با استفاده از بار روزهاي قبل در آموزش شبكه، در مقایسه با سایر روش‌ها دقت پيش‌بيني را تا حد زيادي بهبود بخشد.

در این مقاله روش تازه‌ای برای تشخیص لبه در تصاویر دیجیتال معرفی‌شده است. برای این منظور مسأله‌ی تشخیص لبه به عنوان یک مسأله‌ی بهینه‌سازی در نظر گرفته شده است که در آن به هر تصویر از لبه‌ها یک مقدار هزینه اختصاص می‌یابد. در واقع در این روش ما با تابع هزینه‌ای روبرو هستیم که می‌بایست کمینه شود. این تابع هزینه با توجه به معیار‌های موجود برای یک لبه‌ی ایده‌آل تعریف شده است. پیکر‌بندی تصویر لبه‌ها به صورت یک ماتریس دو بعدی است که به هر پیکربندی یک کشور در فضای راه حل مسأله اطلاق می‌‌شود و هر کشور هزینه‌ی متناظر با پیکربندی خود را دارد. با استفاده از سازو‌کار‌های موجود در الگوریتم رقابت استعماری یعنی Assimilation و Revolution که در ادامه توضیح داده می‌‌شوند، تابع هزینه کاهش داده شده و بهترین جواب مسأله‌ که بهترین تصویر لبه‌های تصویر اصلی‌است به دست آورده می‌شود. تصاویر لبه به دست آمده از این روش نشان دهنده‌ی کیفیت لبه‌های به دست آمده می‌‌باشد. در واقع این موضوع بیانگر این است که الگوریتم رقابت استعماری، ابزار قدرت‌مندی برای جستجو در فضای راه حل مسائلی‌با پیچیدگی ‌و گستردگی زیاد می‌‌باشد.

به منظور بهبود دسته‌بندی اسناد چندین رویکرد مختلف وجود دارد که یکی از مهم‌ترین آن‌ها استفاده از بردار ویژگی مناسب است. در دسته‌بندی اسناد معمولاً کلمات، اجزای بردار ویژگی را تشکیل می‌دهند. از آن‌جایی که در هر مجموعه‌ی اسناد تعداد بسیار زیادی کلمه وجود دارد؛ در این مقاله روشی نوین برای تولید بردار ویژگی مناسب، به منظور بهبود دسته-بندی اسناد علمی فارسی ارائه می‌شود. روش پیشنهادی ارتباطات معنایی بین کلمات هر سند را با استفاده از اصطلاح‌نامه استخراج می‌کند. سپس به منظور انتخاب ویژگی‌های دسته‌بند، روش نوین و کارآمد گروه‌بندی کلمات سند از لحاظ ارتباطات معنایی را، بکار می‌گیرد. برای ارزیابی و مقایسه روش پیشنهادی از مجموعه پایان‌نامه‌های ایران‌داک (پژوهشگاه علوم و فناوری اطلاعات ایران) استفاده می‌شود. نتایج آزمایشات نشان می‌دهد، عملکرد دسته‌بندی با بکارگیری این روش نسبت به انتخاب ویژگی بدون استفاده از اصطلاح‌نامه به صورت قابل توجهی افزایش می‌یابد.

امروزه عملیات تست مدارات دیجیتالی از بخش‌های اصلی فرایند ساخت هر قطعه دیجیتالی می‌باشد. به منظور تسریع و کاهش هزینه‌ی تست مدار، از شبیه‌ساز اشکال استفاده می شود. هدف این مقاله ارائه‌ی روشی برای تسریع این عملیات شبیه‌سازی با استفاده از GPU می‌باشد. در این روش ابتدا توصیف مدار در قالبی شبیه‌ به VHDL به برنامه داده شده و پس از تبدیل این توصیف به ساختاری قابل ذخیره‌سازی و انتقال این ساختار داده به حافظه‌ی GPU الگوریتم شبیه‌سازی موازی توسط پردازنده‌ی GPU که دارای معماری CUDA می‌باشد به صورت چند هسته‌ای برروی مدار ورودی اجرا می‌شود. از بین الگوریتم‌های موجود برای پیاده‌سازی شبیه‌ساز اشکال، الگوریتم شبیه‌سازی موازی انتخاب گردید. زیرا برای مدارهای ترکیبی که تاخیر گیت‌های آن صفر و یا یکسان فرض شود و همچنین سیگنال‌های مدار همگی دودویی باشند، الگوریتم شبیه‌سازی موازی، بیشترین بازده را از نظر سرعت دارا می‌باشد. نتایج حاصل نشان می‌دهد که برای مداری با تعداد n اشکال پیاده‌سازی شبیه‌ساز اشکال موازی بر روی k هسته‌ی GPU شبیه‌سازی را نسبت به شبیه‌سازی سریال بر روی پردازنده‌ی تک هسته‌ای، با مرتبه‌ی O(kn) تسریع می‌بخشد. که برای k» n مرتبه‌ی تسریع O(n2) می‌شود.

کاهش مصرف انرژي يکي از چالش‌هاي اساسي در مراکز داده است. در ميان مولفه‌هاي مختلف مرکز داده، ذخيره‌سازي يکي از بزرگترين مصرف‌کنندگان انرژي است. در اين مقاله، يک الگوريتم جايگزيني حافظه نهان ارائه کرده‌ايم که مصرف انرژي و در عين حال ميانگين زمان پاسخ را کاهش مي‌دهد. روش ارائه شده با سربار زماني و حافظه‌اي کمتري نسبت به روش‌هاي مشابه به اين هدف مي‌رسد. نتايج شبيه‌سازي قابليت کاربرد روش ارائه شده در سيستم‌هاي واقعي و همچنين بهبود در معيارهاي ذکر شده را نشان مي‌دهد.

کنترل توپولوژی، روش مهمی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی و افزایش طول عمر در شبکه‌های حسگر بی‌سیم با چگالی بالا است. هدف از کنترل توپولوژی ساده‌سازی گراف شبکه است که موجب کاهش مصرف انرژی می‌شود اما ممکن است کنترل توپولوژی افزایش تاخیر و کاهش ظرفیت شبکه را بهمراه داشته باشد.اکثرکارهای ارائه شده در این زمینه برای تامین معیارهایی نظیر تاخیر، تداخل و ظرفیت شبکه روشی را ارائه نموده‌اند. در این مقاله روشی پیشنهاد شده است که توانسته با توجه به انرژی مصرفی، انرژی باقی مانده گره‌ها و محاسبه میزان انحراف معیار انرژی مصرفی، به طور توام تاخیر، تداخل و توزیع مصرف انرژی را برای ایجاد یک معیار جدید در نظر گیرد و یک توپولوژی با تامین محدویت تاخیر ارائه دهد.نتایج شبیه سازی نشان می‌دهد که روش پیشنهادی در مقایسه با کارهای موجود در عین تامین محدودیت تاخیر، مصرف انرژی را کاهش داده و موجب افزایش طول عمر شبکه می‌شود.

ردیابی هدف عملیاتی مهم در شبکه‌های حسگر، بخصوص حسگر متحرک است. از کنترل توده برای ردیابی یک هدف متحرک در یک شبکه‌ی حسگر متحرک استفاده می‌شود. کم و بیش مشکلاتی در این روش کنترل وجود دارد؛ یکی از آنها طراحی کنترل توده‌ی بهینه با پارامترهای توده‌ی بهینه است تا حسگرهای متحرک با بهترین سرعت به هدف همگرا شوند و بخوبی زمان ردیابی را کاهش دهند. این مقاله، بهینه‌سازی الگوریتم کنترل توده را برای ردیابی یک هدف پویا در یک شبکه‌ی حسگر متحرک ارائه می‌کند. روش بهینه‌سازی براساس الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات است. هدف کلی این مقاله پیدا کردن پارامترهای بهینه برای الگوریتم کنترل توده بدون مانع است تا رفتارهای گروهی خواسته شده را برای کم کردن تابع برازندگی انجام دهد. هر چه انطباق موقعیت مرکز توده بر هدف بیشتر باشد، حسگرها توانایی ردیابی بهتر و ذخیره انرژی بیشتری دارند. نتایج حاصل از شبیه‌سازی کارایی الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات را در بهینه‌سازی الگوریتم کنترل توده نشان می‌دهند.

روش‌های محتوا محور و فیلترینگ اشتراکی از راهکارهای موفق در سیستم‌های پیشنهادگر می‌باشند. روش محتوا محور بر اساس ویژگی‌های اقلام تعریف می‌شود. این روش بررسی می‌کند که اقلام مورد علاقه کاربر دارای چه ویژگی‌هایی بوده‌اند، سپس اقلام دارای ویژگی‌های مشابه را به او پیشنهاد می‌کند. روش فیلترینگ اشتراکی بر اساس تعیین اقلام مشابه یا کاربران مشابه کار می‌کند که به ترتیب فیلترینگ اشتراکی مبتنی بر اقلام و مبتنی بر کاربران نامیده می‌شود. روش پایه فیلترینگ اشتراکی مبتنی بر کاربر، به منظور پیش‌بینی امتیاز قلم هدف، هیچ تمایزی بین اقلام قائل نمی‌شود. به عبارت دیگر امتیازهای تمامی اقلام به طور یکسان در انتخاب همسایگی (کاربران مشابه) و پیش‌بینی تاثیر می‌گذارند. در این مقاله یک سیستم پیشنهادگر فیلترینگ اشتراکی مبتنی بر کاربر، مجهز به مکانیزم تخصیص پویای وزن به اقلام، ارائه شده است. مبنای این مکانیزم، تخصیص وزن به اقلام بر اساس میزان شباهت آنها با قلم هدف می‌باشد. میزان شباهت اقلام توسط یک روش محتوا محور سنجیده می‌شود. از آنجا که پایگاه داده مورد استفاده در این مقاله مربوط به فیلم است، برای بالا بردن کارایی این روش علاوه بر استفاده از ویژگی ژانرها، از ویژگی‌های دیگری از جمله کارگردانان و بازیگران به عنوان داده‌های مکمل استفاده شده است. سیستم ارائه شده توسط معیار استاندارد میانگین خطای مطلق، روی پایگاه داده‌های MovieLensوEachMovie سنجیده شده است. نتایج به‌دست آمده، نشانگر عملکرد قابل ملاحظه روش پیشنهادی در مقایسه با سایر روش‌های ارائه شده می‌باشد.

با ایجاد هر تغییر در کد نرم‌افزار، آزمون رگرسیون نرم‌افزار بر روی آن صورت می‌گیرد تا اطمینان حاصل شود این تغییر باعث بروز خطاهای ناخواسته در دیگر بخش‌های نرم‌افزار نشده است. اولویت‌دهی به موارد آزمون ِمورد استفاده در آزمون رگرسیون، از جمله روش‌هایی است که به منظور کشف هرچه سریع‌تر این خطاها، مورد استفاده قرار می‌گیرد. الگوریتم‌های موجود برای اولویت‌بندی موارد آزمون، از اطلاعات پوشش موارد آزمون بر روی کد به صورت دودویی (پوشش یا عدم پوشش) استفاده می‌کنند، حال آنکه استفاده از اطلاعات تعداد دفعات پوشش واحدهای کد توسط موارد آزمون برای اولویت‌بندی آن‌ها، با توجه به در دسترس بودن اطلاعات فراوانی پوشش، می‌تواند بسیار سودمند باشد. در این مقاله ما با تمرکز بر تکنیک Additional به عنوان یکی از بهترین و پر کاربردترین تکنیک‌های موجود در زمینه اولویت‌بندی موارد آزمون، برای اولین‌بار شش روش مختلف را برای بسط این الگوریتم به منظور استفاده از اطلاعات فراوانی پوشش ارائه داده‌ایم. نتایج آزمایش های ما بر روی هفت برنامه استاندارد به زبان C (موسوم به برنامه‌های زیمنس) نشان می‌دهد که استفاده از اطلاعات فراوانی پوشش و روش‌های ارائه شده در این مقاله، توانسته‌اند کارایی این تکنیک معتبر را بهبود بخشند.

انتخاب ذره بهینه سراسری از جبهه پارتو به عنوان راهنما در الگوریتم MOPSO، یک مرحله اساسی در این الگوریتم بوده و روی همگرایی و گوناگونی جواب‌ها نقش به سزایی دارد؛ طوریکه یک زمینه تحقیقاتی را در حوزه مربوط به این الگوریتم گشوده است. این امر در حل مسائل بهینه‌سازی پیوسته توسط این الگوریتم به طور گسترده مورد بررسی قرارگرفته است و هر یک سعی در ارائه روشی بوده‌اند که تا حد ممکن توزیع جواب‌ها در جبهه پارتو یکنواخت گردد. اما تأثیر آن روی مسائل بهینه‌سازی گسسته، به ویژه طبقه‌بندی داده‌ها که توسط MOSPO حل شده است، مورد بررسی قرارنگرفته است. طبقه‌بندی داده‌ها توسط MOPSO با استفاده از قاعده‌های طبقه‌بندی استنتاج شده بوسیله این الگوریتم صورت می‌گیرد و مدل پیش‌بینی توسط قاعده‌های استنتاج شده حاصل می‌گردد. در طبقه‌بندی داده‌ها توسط MOPSO علاوه بر گوناگونی و همگرایی جواب‌ها، می‌بایست عملکرد مدل طبقه‌بندی ایجاد شده نیز مورد توجه قرارگیرد. در این مقاله با پیاده‌سازی MOPSO برای استنتاج قاعده‌های طبقه‌بندی از مجموعه داده‌های خطای ناسا برای پیش‌بینی پیمانه‌های مستعد خطای نرم‌افزار و استفـاده از سه روش انتخاب راهنمـا، تأثیر آن‌ها روی کیفیت قاعده‌های استنتاجی مورد بررسی قرارداده شد و این نتیجه حاصل گردید که انتخاب راهنما روی نرخ FP قاعده‌های طبقه‌بندی، تأثیر عمده‌ای دارد.

مدل‌سازی همواره نقش مهمی در مهندسی نرم‌افزار داشته، اما در روش‌های مدل‌رانده این نقش جنبه حیاتی پیدا کرده‌است. آنچه در مهندسی مدل‌رانده اهمیتی برابر یا حتی بیشتر از مدل دارد، تبدیل مدل است. با پیچیده شدن سیستم‌ها و زبان‌های مدل‌سازی، حجم تبدیل‌ها بزرگ‌تر شده و انجام آنها سخت‌تر می‌شود. بنابراین تبدیل‌ها نیز باید همانند هر محصول نرم‌افزاری با اصول دقیق و بیان مهندسی انجام شوند. هدف از این مقاله افزایش خودکارسازی مهندسی تبدیل مدل است که ضمن آن نیازمندی‌ها در سایر مراحل دیده شده و به طراح در توسعه تبدیل کمک می‌کند. این هدف با ایجاد پیوستگی بین همه مراحل کامل‌ترین چرخه حیات توسعه تبدیل موجود انجام می‌شود و چرخه توسعه تبدیل خودکاری شامل مراحل نیازمندی، تحلیل، معماری، طراحی، پیاده‌سازی و آزمون بدست می‌آید. پیوستگی و ارتباط کامل ایجاد شده بین همه مراحل این چرخه، سبب افزایش خودکارسازی و سهولت ایجاد تبدیل می‌شود و ردیابی نیازمندی‌ها در سایر مراحل را ممکن می‌سازد.

آنالیز مستندات دست‌نویس فارسی یکی از زمینه‌های پردازش تصویر است که هدف آن تبدیل مستندات تصویری به فرم نمادین است. این تبدیل جهت تسریع و راحتی انجام اصلاحات دخیره‌سازی، بازیابی، استفاده مجدد، جستجو و انتقال مستندات انجام می‌گیرد. آنالیز مستندات در پنج مرحله: پیش‌پردازش، قطعه‌بندی، بازنمایی، بازشناسی، پس‌پردازش انجام می‌پذیرد. در این مقاله، در مرحله اول پیش‌پردازش مورد نیاز برای نرمالیزه کردن تصویر صورت می گیرد. در مرحله بازشناسی، جهت استخراج ویژگی حروف دست‌نویس فارسی، روش مبتنی بر ممان‌های زرنیک معرفی شده است. خروجی ممان‌های زرنیک برای تصمیم‌گیری در مورد حروف، در خوشه‌بندی ترتیبی قرار می‌گیرد. نتایج این تحقیق نشان می‌دهد که استخراج ویژگی به کمک ممان‌های زرنیک روش مناسبی است که با تعداد کمی از ویژگی‌های مستقل از چرخش سروکار دارد که این موضوع باعث کمتر شدن محاسبات و افزایش سرعت بازشناسی و پایداری در برابر چرخش می‌گردد. مستقل از اندازه بودن با استفاده از محاسبه تفاضل و حداقل فاصله تصویر به دست می‌آید. هم‌چنین به‌دلیل مراحل پیش-پردازش که در این پژوهش انجام شده است الگوریتم نسبت به انتقال نیز مستقل است. طی آزمایشات انجام شده مرتبه معتبر ممان‌های زرنیک برای استخراج ویژگی بین 4 تا 38 است. استفاده از خوشه‌بندی باعث کاهش هزینه الگوریتم به log(n) شده و یکی از مزایای این الگوریتم پیشنهادی است.

طی چند دهه‌ی اخیر کوچک‌سازی ادوات نیمه‌هادی CMOS به چگالی مجتمع سازی و کارایی بالاتر منجر شده است. با این حال عوامل مختلف باعث کند شدن این روند شده است، به طوری که ادامه این روند برای همیشه ممکن نخواهد بود. نانولوله‌های کربنی به عنوان یک فناوری امیدوار کننده برای غلبه بر این محدودیت، ساخت ترانزیستورهای اثر میدانی نانولوله‌کربنی را تحقق بخشیده‏ است. با وجود حجم بالای پژوهش در زمینه ادوات و مدارهای نانولوله‌ی کربنی، وجود کتابخانه‌ای از سلول‌های استاندارد برای این فناوری برای طراحی خودکار مدارهای منطقی با این فناوری ضروری به نظر می‌رسد. در این مقاله، یک مجموعه سلول استاندارد برپایه‌ی فناوری نانولوله‌ی کربنی طراحی شده و مشخصات آنها استخراج شده است. در روند انجام این پژوهش، سلول‌های پایه طراحی و مشخصات آن‌ها با شبیه‌سازی دقیق استخراج شده است و در ادامه یک سیستم دیجیتال با این کتابخانه سنتز شده است. با وجود این کتابخانه صنعتی، امکان سنتز خودکار سیستم‌های دیجیتال با فناوری نانولوله کربنی فراهم شده و باب جدیدی در تحقیقات این حوزه گشوده می‌شود.

حملات کانال جانبی، حملاتی هستند که با استفاده از مصرف توان سخت افزار، زمان اجرای الگوریتم رمز، تشعشعات الکترومغناطیسی و غیره می توانند اطلاعات مخفی الگوریتم رمز را بدست آورند. حملات الگو نیز حملاتی هستند که بر اساس تشکیل الگوی یک داده میانی عمل می کنند. ولی با توجه به نویزی بودن اطلاعات بدست آمده از کانال جانبی میزان موفقیت در دست یابی به مقدار میانی در هنگام مخفی بودن کلید، کاهش می یابد. یکی از مراحل آشکار سازی کلید رمز، بدست آوردن وزن همینگ یک مقدار میانی از الگوریتم رمز در حین انجام عمل رمزنگاری است که با کلید رمز نیز ترکیب شده است. یکی از روشهای بدست آوردن کلید رمز استفاده از تکنیکهای یادگیری ماشین می باشد. این مقاله با ارائه یک طبقه بند مبتنی بر ماشین بردار پشتیبان و بهره گیری از الگوی توان برای وزن همینگ خروجی S-Box در حضور نویز با هدف تشخیص وزن همینگ یک مقدار میانی می پردازد. نتایج نشان می دهد که این طبقه بند با نرخ بازشناسی بالایی می تواند وزن همینگ یک مقدار میانی از الگوریتم را تشخیص دهد.

تولید چندضلعی‌های تصادفی از مسائل مهم هندسه محاسباتی است که در تحقیقات روان‌شناختی، گرافیک کامپیوتری و از همه مهمتر برای بررسی درستی الگوریتم‌ها به کار می‌رود. نوع خاصی از چندضلعی‌های تصادفی، چندضلعی‌های متعامد می‌باشند که در آن‌ها هر دوضلع مجاور بر هم عمود می‌باشند و اضلاع پشت سر هم به صورت متناوب افقی و عمودی هستند. در این مقاله ابتدا مفهوم جدیدی به نام ضربه تعریف می‌گردد و سپس الگوریتمی از مرتبه و با استفاده از تکنیک ضربه‌ای ارائه می‌شود که در آن تعداد ضربات و تعداد اضلاع چندضلعی است، یعنی ورودی مسئله یک چندضلعی ساده مربع یا مستطیل شکل، در قالب چهار نقطه در فضای دوبعدی و نیز تعداد ضربات وارده به این چندضلعی توسط یک چکش مجازی است و خروجی مسئله یک چندضلعی ساده متعامد تصادفی می‌باشد. این الگوریتم روشی جدید در تولید چندضلعی محسوب می‌شود و می‌تواند مبنای کار روشهای دیگری محسوب شود.

سیستم‌های سازمانی نسبت به سایر سیستم‌هایی که با قوانین کسب‌وکار سروکار دارند، پیچیدگی بیشتری داشته و حجم اطلاعاتی که باید به‌صورت پایدار در این سیستم‌ها نگهداری شده و به‌شکل همروند و یکپارچه توسط کاربران قابل‌دستیابی باشند، بسیار زیاد است. این ویژگی‌ها موجب شده که طراحی معماری سیستم‌های سازمانی از اهمیت بسیاری برخوردار شود. بدین منظور، الگوهای معماری سیستم‌های سازمانی مجموعه‌ایی مناسب از ایده‌های طراحی است که توسط خبرگان تدوین گشته و طراح می‌تواند از آن‌ها استفاده کند. مجموعه‌ای از این الگوها توسط مارتین فاولر تعریف شده است که بر اساس این الگوها، در این مقاله زبانی خاص قلمرو برای طراحی معماری سیستم‌های سازمانی مبتنی بر وب ارائه ‌شده است. ابتدا، این زبان بر اساس مجموعه الگوهای معماری سیستم‌های سازمانی، با استفاده از یک نمایه‌ی یوام‌ال تعریف شده است. سپس افزونه‌ایی در ابزار RSA (Rational Software Architect) ایجاد شده است که با استفاده از استریوتایپ‌های نمایه‌ی مذکور ، ساختار و رفتار الگوهای انتخاب‌شده، پیاده‌سازی شده‌اند. درنهایت، از این زبان و ابزار برای طراحی یک سیستم خرید الکترونیکی استفاده شده است تا کاربردی بودن آن‌ها مشخص شود.

مسأله‌ی پوشش، یکی از بنیادی‌ترین مسائل مطرح در شبکه‌های حسگر بی‌سیم است که با گسترش روزافزون این فناوری، از جهات مختلفی طبقه‌بندی شده و مطالعات گسترده‌ای روی آن انجام شده است. یکی از انواع دسته بندی‌های مسائل پوشش، پوشش‌های مبتنی بر مسیر هستند که هدف آنها معمولاً نظارت بر مسیر حرکت یک عامل متحرک یا مرز محیط تحت نظارت بوده و چالش‌های متنوعی در این حوزه وجود دارد. در این مقاله به مسئله‌ی یافتن کوتاهترین مسیر پوششی در یک محیط تحت نظارت حسگرها پرداخته شده است. مسیر پوششی، مسیری است که ضمن اجتناب از برخورد با موانع، همواره برای حسگرها قابل رؤیت ‌باشد. با بهره‌گیری از تکنیک‌های هندسه‌ی محاسباتی و تعمیم گراف دیداری، در این مقاله الگوریتمی برای مسئله ارائه شده است.

در سال‌های اخیر، فناوری اطلاعات و ارتباطات، بیشترین تأثیر را در زندگی انسان داشته و فرصت‌های جدیدی را پیش روی صنایع و شرکت‌ها قرار داده است. در گردشگری الکترونیکی محصولات و خدمات متنوعی می‌تواند به صورت مستقیم یا غیرمستقیم توسط ارائه‌دهنده خصوصی یا دولتی ارائه شود. مطمئنا شکل‌گیری هر نوع نظام جامع متمرکز گردشگری الکترونیکی به دلیل تنوع و تعدد ارائه‌دهندگان خدمات، به دلیل عدم درک اطلاعات سامانه‌های دیگر می‌تواند از پایداری و انعطاف‌پذیری پایینی برخوردار باشد. در این مقاله تلاش شده است تا با ارائه یک معماری و ساختار معناگرا و افزودن مفهوم به دادگان، به نیازهای پیشرو در نسل آینده سامانه‌های گردشگری الکترونیکی پاسخ داده شود. در این نظام پیشنهادی از معماری سرویس‌گرای معنایی، ابزارها و فناوری‌های مورد نیاز استفاده شده است.