انجمن کامپیوتر ایران

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.

امروزه یکی از رایج‌ترین فعالیت‌ها در سیستم‌های محاسباتی جهت افزایش قدرت پردازش و همچنین کاهش زمان پاسخگویی به درخواست‌ها، ایجاد اتصال و ارتباط میان کامپیوترهای رومیزی و تقسیم وظایف میان آن‌ها می‌باشد. در این مقاله زمان‌بندی بار محاسباتی تقسیم‌پذیر در یک سیستم محاسباتی که دارای شبکه‌ی ارتباطی درختی تک‌سطحی می‌باشد بررسی شده است. راه حل پیشنهادی، با هدف کاهش زمان پاسخ کل سیستم از الگوریتم رقابت استعماری آشوبی استفاده می‌کند. نتایج آزمایشات نشان‌دهنده برتری روش پیشنهادی نسبت به سایر روش‌های مطرح از نظر میانگین درصد خطای نسبی می‌باشد.

در اين مقاله سبک‌های معماری پیاده‌سازی مدیریت داده‌های کلیدی سازمان (MDM) با استفاده از معماری سرویس‌گرا مورد بررسی قرار می‌گیرد و پس از تحلیل آن‌ها سبک جدیدی با نام «هاب تراکنشی توزیع‌شده» معرفی می‌گردد که به سیستم‌های راهبر دامنه‌های داده موجود در سازمان اتکا می‌نماید و از ایجاد یک انباره مرکزی در سیستم MDM جلوگیری می‌کند. بر اساس سناریوهای حاصل از معرفی چارچوب‌های ارائه‌شده برای معماری MDM، برخی قابلیت‌های معماری استخراج و نسبت به انواع سبک‌ها (پیشنهادی و سه سبک قبلی) مقایسه شده است. نتایج نشان می‌دهد این سبک می‌تواند در ویژگی‌های کیفیتی معماری قابلیت عملکرد و قابلیت استفاده امتیاز خوبی به‌دست آورد. همچنین با استفاده از ارزیابی قابلیت‌های مختلف، سناریوهای استفاده از این سبک به دست آمده است.

با رشد روزافزون مستندات متنی در وب، انتخاب اطلاعات مطلوب در زمان محدود کار مشکلي است. با استفاده از ابزارهایی نظیر خلاصه‌سازها، می‌توان این حجم انبوه اطلاعات را با توليد خلاصه پیش‌نویس‌ مدیریت نمود. تا‌کنون رویکردهای متنوعی برای زبان‌های مختلف ارائه شده‌اند که قدمت برخی به شصت سال نیز میرسد. در این مقاله، روشی نوین برای خلاصه‌سازی متون خبری فارسی با دقتی بالاتر از سیستم‌های موجود معرفی شده است. اين خلاصه‌ساز با بهره‌گیری از دانش موجود در فارس‌نت، جملات را بر اساس میزان شباهت و ارتباط آنها به یکدیگر، خوشه‌بندی می‌نماید. سپس با استفاده از خوشه‌های حاصل، خلاصه نهایی به گونه‌ای تولید می‌گردد که جملات آن دارای کمترین میزان افزونگی و بیشترین ارتباط است. همچنین در صورت نیاز، با بهره‌گیری از خوشه‌های هم‌وقوع، ابهامات موجود در متن خلاصه نیز رفع می‌گردند.

حذف نویز از تصاویر دیجیتال یکی از مهم‌ترین مسائل مورد بحث در پردازش تصویر می‌باشد. تمرکز اصلی در این مقاله بر روی حذف نویز تصاویر سیاه و سفید می‌باشد. روشی را که برای این منظور مورد استفاده قرار می‌دهیم استفاده از الگوریتم تطبیق بلوک و فیلتر سه بعدی برای حذف نویز می‌باشد. در ادامه روشی برای بهبود الگوریتم حذف نویز تطبیق بلوک و فیلتر سه بعدی ارائه می‌شود. در این روش نشان داده می‌شود که با استفاده از الگوریتم sub pixel و تغییر ماهیت تطبیق بلوک می‌توان در سطوح مختلف نویز به عملکردی بهتر از روش تطبیق بلوک و فیلتر سه بعدی دست یافت. با توجه به سطح نویز اضافه شده به تصویر، علاوه بر بهبود نسبت پیک سیگنال به نویز، کیفیت تصویر نیز افزایش می‌یابد.

استاندارد 802.15.4e به تازگی برای کنترل دسترسی شبکه‌های ارتباطی بیسیم در تجهیزات اتوماسیون صنعتی ارائه شده و با استقبال فراوانی از طرف کمپانی‌های سازنده مواجه گردیده است. این استاندارد با استفاده از کانال‌های چندگانه‌ی غیرهمپوشان، احتمال رخداد تصادم بین ایستگاه‌ها را کاهش می‌دهد که این امر به نوبه خود موجب افزایش پارامترهای متعدد کارایی شبکه می‌گردد. مکانیسم TSCH در این استاندارد، با تکیه بر روش FTDMA، هر گره را قادر می‌سازد تا ارسال بسته داده خود را در یک اسلات زمانی معین و بر روی یک کانال خاص زمانبندی کند. با این حال جزئیات نحوهی تخصیص کانال/اسلات در TSCH مشخص نشده است. در بسیاری کاربردهای صنعتی، مانیتورینگ برخی تجهيزات اهميت بالاتري نسبت به سایرین دارد و به همین دلیل ترافيك ارسالي از حسگرهاي مرتبط با این تجهیزات از اولویت بيشتري برخوردار است. از طرف دیگر روش‌های زمانبندی متمرکز نیز به دلیل پویایی قابل توجه در این شبکه‌ها کارآمدی لازم را ندارد. بر همین اساس، در این مقاله یک الگوریتم زمانبندی اسلات/کانال توزیع شده ارائه می‌دهیم که در تخصیص سلول به جریان‌های ترافیکی، اولویت ترافیک مذکور را نیز مد نظر قرار میدهد. نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهد که روش پیشنهادی، در مقایسه با روش‌های پیشین، ترافیک با اولویت بالاتر را با تاخیر کمتری به مقصد رسانده و سایر جنبه‌های کارایی شبکه مانند نرخ تحویل بسته را نیز در حد قابل قبولی بهبود می‌بخشد.

سرویس‌های شبکه‌ اجتماعی مکان‌مبنا علیرغم کاربردهای فراوان، ممکن است حریم مکانی کاربران را به خطر بیندازند. یکی از امکاناتی که در این سرویس‌ها وجود دارد این است که کاربران، می‌توانند اطلاعات دلخواه خود را برچسب‌‌گذاری کنند. خطر، هنگامی ممکن است رخ ‌دهد که کاربران، اطلاعات هم‌مکانی خود با کاربران دیگر را اعلام می‌کنند. حتی در صورتی که اطلاعات مکان کاربر به صورت مبهم شده باشد، به کمک حمله استنتاج می‌توان حریم مکانی وی را از مقداری که به عنوان حریم مکانی کمینه خود انتخاب کرده است تنزل داد. ما در این تحقیق، روشی ارائه می‌کنیم که توسط آن، سرور مکان‌مبنا با تغییر مساحت و موقعیت محدوده مبهم شده مکان برخی کاربران، حریم مکانی همه کاربران را حفظ می‌کند.

در اين مقاله، ما از روش غیرپارامتریک برای تشخیص اشیا و تجزیه‌ تصاویر شامل انواع ساختمان‌ها استفاده می‌کنیم. هدف ما این است که یک تصویر را به ناحیه‌های ساختمان، درب، زمین، آسمان و اشیای دیگر (مانند ماشین، انسان، درخت و ...) تجزیه کنیم. در روش غیرپارامتریک، ابتدا تصاویر مشابه تصویر تست از مجموعه تصاویر آموزشی برچسب‌گذاری ‌شده بازیابی می‌شوند. سپس انتقال برچسب از ابرپیکسل‌های تصاویر بازیابی‌شده به ابرپیکسل‌های مشابه در تصویر تست انجام می‌شود. همچنین از مدل مفهومی میدان تصادفی مارکوف برای افزایش دقت برچسب‌گذاری ابرپیکسل‌ها استفاده می‌گردد. در نهایت، با استفاده از خط، رنگ و بافت، دقت تشخیص درب را افزایش می‌دهیم. در این روش، پس از استخراج خطوط و حذف خطوط اضافی، ناحیه‌‌ی بین خطوط عمودی را تشکیل می‎دهیم و از محدودیت‌های زمینه‌ای مانند اختلاف رنگی و بافتی ناحیه‌ی‌درب نسبت به اطراف و همچنین وجود درب بر روی ساختمان و نزدیک به زمین برای تشخیص درب استفاده می‌کنیم. ما 3۰۹۳ تصویر از ۴۰ نوع ساختمان از مجموعه تصاویر LabelMe و Sun شامل آسمان‌خراش، فروشگاه، منزل، آپارتمان، کلیسا، مسجد، هتل، کتابخانه، بیمارستان و ... جمع‌آوری کرده‌ایم و نتایج قابل قبولی به دست آورده‌ایم.

با گسترش فناوری اطلاعات و تعاملات برخط، شاهد رشد چشم‌گیر اجتماعات مجازی و انجمن‌های الکترونیکی هستیم. فراوانی و توسعه انجمن‌های مجازی در عین ایجاد مزیت‌های بسیار زیاد، ما را با چالش‌های امنیتی متعددی از جمله فعالیت عوامل فریبکار و مخرب، مواجه کرده است. یکی از راه‌حل‌های کاهش چنین مسائلی بکارگیری مکانیزم‌های شهرت است که وظیفه تجمیع سوابق موجودیت‌های درون انجمن‌ها و عمومی کردن شهرت را برعهده دارند، با اینحال گردآوری و استفاده از بازخوردها و اطلاعات موجودیت‌های داخلی تک‌تک انجمن‌ها همیشه به تنهایی کافی نیست و همین امر ما را به ارائه روش‌هایی با قابلیت بکارگیری سایر منابع اطلاعاتی سوق می‌دهد. در این مقاله یک مکانیزم توزیع شده برای مدیریت شهرت در محیط انجمن‌های مجازی ارائه شده که قابلیت استفاده از بازخوردهای انجمن‌های مختلف را به عنوان منابع اضافه اطلاعات، فراهم می‌نماید. این مکانیزم برای جمع‌آوری و تجمیع اطلاعات شهرت بین انجمنی از عامل‌های واسط یا مراکز میانی گردآوری اطلاعات استفاده می‌کند و مدل محاسباتی آن بر پایه میزان اعتماد انجمن‌ها به یکدیگر می‌باشد. ارزیابی‌های صورت گرفته نشان می‌دهد که مکانیزم پیشنهادی، دقت محاسبات شهرت رابه نسبت سایر روش‌های مشابه افزایش داده است.

مسئله پوشش در شبکه‌های حسگر جهت‌دار با توجه به ویژگی‌های خاص حسگرهای بکار رفته در آن مانند زاویه دید، کارکرد جهتی و خط دید، از اهمیت خاصی برخوردار است. یکی از مدل‌های پوشش در شبکه‌های حسگر جهت‌دار، مدل پوشش بیشینه زمانی است که در این نوع پوشش از گره‌های حسگر جهت‌دار گردان استفاده می‌شود. این حسگرها دارای این قابلیت هستند که جهت‌گیری خود را تغییر داده و بعد از یک دوره زمانی جهت‌گیری‌های خود را تکرار نمایند؛ اما مسئله مهم در پوشش بیشینه زمانی، انتخاب جهت‌گیری اولیه برای این حسگرها است. ثابت می‌شود که پیچیدگی انتخاب جهت‌گیری اولیه برای این مسئله از نوع غیر چندجمله‌ای سخت است. ما در این مقاله ابتدا مدل پوشش بیشینه زمانی خود را بیان می‌کنیم. سپس مسئله انتخاب جهت‌گیری اولیه در پوشش بیشینه زمانی را به صورت یک مسئله برنامه‌ریزی خطی صحیح (ILP) فرمول‌بندی می‌کنیم و در ادامه این مدل را با مدل پوشش بیشینه اهداف، مقایسه کرده و برترهای پوشش بیشینه زمانی را نشان خواهیم داد. نتایج حاصل از شبیه‌سازی‌ها نشان می‌دهد که مکانیسم پیشنهادی می‌تواند پوشش زمانی مطلوب را نسبت به الگوریتم‌های موجود فراهم آورد.

مدیریت جریان داده های ورودی و استفاده از عملگر الحاق، در ایجاد پایگاه دادة تحلیلی نیمه آنی از اهمیّت زیادی برخوردار می باشد. برای اینکه بتوان تغییرات رخ داده در سمت منابع داده را به قالب مورد نیاز در پایگاه دادة تحلیلی تبدیل نمود، باید از عملگر الحاق استفاده کرد. جریان دادة ورودی با رابطة موجود بر روی دیسک، الحاق شده و تغییر شکل می یابد و یا در بعضی موارد، فیلدهایی به آن افزوده می شود. الگوریتم های مختلفی برای پیاده سازی الحاق وجود دارند که یکی از آنها الگوریتم Semi-Stream Cache Join (S.S.C.J) نام دارد. این الگوریتم در فضای محدودی اجرا می شود؛ لذا نمی تواند تمام رابطة R را وارد حافظه نماید. باید در هر دور اجرا، پارتیشنی ازآن را، برای الحاق انتخاب نموده و وارد حافظه نماید. الگوریتم، برای انتخاب پارتیشن مذکور از شناسة جریان داده های ورودی که درون صف قرارداده می شوند؛ استفاده می کند. در این روش، پارتیشن مذکور بطور بهینه انتخاب نمی شود. در الگوریتم پیشنهادی این مقاله، روشی ارائه می شود که در هربار اجرا، پارتیشنی را انتخاب می کند که شامل بیشترین رکورد برای الحاق می باشد. برای مقایسه کارایی الگوریتم، آزمایش هایی انجام شده است. نتایج بدست آمده، نشان می دهد که الگوریتم پیشنهادی نرخ سرویس بهتری نسبت به سایر الگوریتم ها دارد.

روش ردگیری پویای جریان اطلاعات یکی از قوی‎ترین تکنیک‎های تحلیل نرم‎افزار است که برای ردگیری داده‎های مورد علاقه در هنگام اجرای برنامه برای استفاده می‎شود. با این وجود ردگیری پویای جریان اطلاعات به دلیل سربار زمانی عظیم، وجود نتایج کاذب و پیچیدگی پیاده‎سازی غیر عملی است. برای مقابله با این مسائل، در این مقاله یک چارچوب پویای ردگیری اطلاعات ارائه شده است که به تحلیل‎گر نرم‎افزار کمک می‎کند تا بتواند فرآیند ردگیری پویای جریان اطلاعات را با دقت، سرعت و سهولت بیشتر با استفاده از تکنیک ابزارمندی پویای باینری در سطح برنامه انجام دهد. چارچوب ارائه شده باید قادر باشد جریان اطلاعات را شناسایی کند، مقادیر آلودگی را ذخیره نماید و بر ورودی/خروجی نرم‎افزار هدف نظارت نماید. در این مقاله ما PCDIFT را ارائه کرده‎ایم؛ یک چارچوب ردگیری جریان اطلاعات جامع و شتابدار باینری که می‎تواند بدون در اختیار داشتن کد منبع یا هرگونه وابستگی به سخت‎افزار خاص جریان اطلاعات نرم‎افزار هدف را سریع و دقیق ردگیری نماید. این چارچوب دوهسته‎ای از ردگیری جریان ضمنی اطلاعات، که در نظر نگرفتن آن مهمترین دلیل نتایج کاذب منفی در فرآیند ردگیری جریان اطلاعات است، پشتیبانی کرده و با ارائه‎ی روش‎هایی برای کاهش نتایج کاذب و افزایش سرعت، ردگیری جریان ضمنی اطلاعات را عملا ممکن می‎سازد. ما یک ابزار ردگیری جریان اطلاعات نیز براساس چارچوب ارائه شده ایجاد کردیم تا میزان سادگی، سرعت و دقت کار با چارچوب ارائه شده را نشان دهیم. نتایج ارزیابی ما براساس SPEC2000 و برخی نرم‎افزارهای معروف ارائه شده‎ است که نشان‎گر 2.9 برابر سربار برای ردگیری جریان صریح اطلاعات و 9.6 برابر سربار برای ردگیری جریان صریح و ضمنی اطلاعات است.