انجمن کامپیوتر ایران

نخستین گام برای ایجاد بسیاری از سیستم‌های خودکار تحلیل تصویرهای شبکیه چشم، جداسازی رگ‌ها است. در این مقاله روشی مبتنی بر تبدیل مورفولوژی تاپ‌هت برای جداسازی رگ‌ها ارائه می‌دهیم که با استفاده‌ی مناسب از خطی بودن شکل رگ‌ها در تصویر شبکیه، رگ‌ها را تقویت و درعین‌حال پس‌زمینه را یکنواخت‌تر می‌کند. درنهایت روش پیشنهادی را روی مجموعه تصویرهای استاندارد آزمایش و با سایر روش‌ها مقایسه می‌کنیم. نتایج الگوریتم پیشنهادی، هم به‌صورت کمی و هم به‌صورت کیفی بررسی‌شده‌اند. کد برنامه نیز برای بازتولید نتایج در دسترس قرار داده‌ شده است.

در این مقاله، به‌منظور پرس و جو از یک دیتاست تصویری از یک شبکه عصبی پس انتشار خطا، استفاده می‌شود. پس از آموزش شبکه عصبی، کلمه مورد پرس و جو دریافت شده و شبکه عصبی تمام تصاویر موجود را پویش می‌نماید و میزان تطابق آن‌ها را با متن مورد پرس و جو مشخص می‌نماید. سپس به‌کمک مفاهیم مجموعه‌های فازی، مواردی که دارای بیشترین تطابق با متن پرس و جو باشد بعنوان نتیجه پرس و جو برگردانده می‌شود. به‌منظور تعیین ویژگی از یک الگوریتم ابتکاری قابل رقابت با SVM استفاده شده است.

در تیم‌های رباتیک خودمختار در کاربردهای دنیای واقعی لازم است عامل‌ها برای رسیدن به بیشترین سود باهم همکاری کنند. تصمیم‌گیری و چگونگی عملکرد و همکاری آنان با هم به دلیل پویا بودن محیط، پیوستگی برخی از پارامترها، غیرقطعی بودن محیط و ناشناخته بودن هم‌تیمی‌ها فرایندی پیچیده محسوب می‌شود. در این مقاله مأموریت نظارت پهپادها به عنوان یک سیستم چندعامله در دنیای واقعی و مسأله تصمیم‌گیری برخط عامل‌ها در شرایطی که اعضای تیم و محیط به طور کامل شناخته شده نیستند، مطرح شده و با کمک مدل مارکوف به صورت متمرکز روشی برای تصمیم‌گیری بهینه عامل‌ها در تیم ارائه شده است. آزمایش‌های انجام شده نشان می‌دهند این روش تصمیم‌گیری که مبتنی بر دانش آموخته شده قبلی عامل‌ها است، عملکرد تیم را در محیط ناشناخته بهبود می‌دهد.

در سال‌های اخیر و با رشد روز افزون داده‎ها، حجم انبوهی از داده‎ها ذخیره و نگه‎داری می‌شوند که تمام این داده‌ها جهت استفاده مجدد مورد نیاز نخواهند بود. یکی از روش‎های کاهش حجم داده‎های تکراری و کم اهمیت، روش انتخاب ویژگی‎های مهم می‌باشد. این مقاله با استفاده از الگوریتم بهینه‎سازی کلونی مورچگان که به عنوان یک روش ابتکاری مطرح است، به دنبال کاهش ابعاد مجموعه‎داده‎ها با حفظ عملکرد اولیه داده‎ها می‌باشد. از روش Wrapper و شبکه عصبی برای انتخاب ویژگی‎ها استفاده شده است. در این مقاله محاسبه فاصله ویژگی‎ها (η) با دو روش SUFC و SUFF انجام خواهد شد. نتایج نشان‏ دهنده عملکرد مناسب الگوریتم در مجموعه ‎داده‎های بزرگتر می‌باشد.

خطاهای حاصل از بازشناسی گفتار عامل مهمی در کاهش کارایی خلاصه‌سازی گفتار است. هدف این مقاله انجام خلاصه‌سازی بدون استفاده از سیستم بازشناسی خودکار گفتار (ASR) است. با توجه به مفید بودن واحدهای مبتنی بر واج در خلاصه‌سازی بی‌نظارت در تحقیقات گذشته، به‌جای ویژگی‌های مبتنی بر کلمه از ویژگی‌های مبتنی بر n-گرم واجی برای خلاصه‌ساز بانظارت استفاده شد که نیازی به سیستم بازشناسی گفتار ندارند. همچنین تاثیر استفاده از ویژگی‌های مستقل از ASR برای خلاصه‌سازی بانظارت در حوزه اخبار مورد بررسی قرار گرفت و کارایی ویژگی‌های مختلف مقایسه و سپس ویژگی‌هایی با بیشترین کارایی برای آموزش طبقه‌بندی کننده انتخاب شدند. نتایج ارزیابی روی پیکره اخبار فارسی نشان‌دهنده‌ی موثر بودن ویژگی‌های مستقل از ASR و فرآیند انتخاب ویژگی است.

مدل‌های احتمالاتی ابزاری موفق در تخمین حالت بدن هستند. دو دسته عمده مدل‌های مورد استفاده در این زمینه مدل‌های گرافی و درختی هستند. مدل‌های گرافی به واسطه قیود بیشتری که در نظر می‌گیرند امکان تخمین بهتری از ساختار بدن را فراهم می‌کنند اما استنتاج دقیق در آنها پیچیده است. از طرفی ساختارهای درختی علیرغم سرعت بالا در استنتاج به دلیل عدم در نظر گرفتن برخی از قیود با مشکلاتی نظیر دوبارشماری اندام‌هایی نظیر دست و پا مواجه هستند که در آن یک دست یا پای انسان به عنوان هر دو دست یا پای فرد در نظر گرفته می‌شود. برای رفع این مشکل در روش پیشنهادی در این مقاله ابتدا ساختار کلی بدن با استفاده از یک مدل درختی تخمین زده می‌شود و سپس از یک مدل گرافی به منظور اعمال قیود بیشتر و تخمین بهتر موقعیت بدن استفاده می‌شود. برای غلبه بر پیچیدگی استنتاج در مدل‌های گرافی، در هر مرحله یک بخش از ساختار تخمین زده شده اولیه ثابت در نظر گرفته می‌شود و موقعیت سایر بخش‌های بدن بروزرسانی می‌شود. آزمایشهای تجربی بر روی پایگاه داده LSP نشان دهنده موفقیت روش پیشنهادی در حل مشکل دوبارشماری اندام‌ها است.

به علت مقیاس بندی روزافزون فناوری CMOS، خطاهای نرم ناشی از برخورد ذرات پرانرژی یک نگرانی جدی برای قابلیت اطمینان مدار‌های مجتمع امروزی به شمار می‌روند. طراحان مدار‌های دیجیتال قصد دارند تا مدار را از لحاظ کارایی، مساحت و نرخ خطای نرم به طور همزمان بهینه نمایند. اما بهینه‌سازی مدار برای نرخ خطای نرم به طور بالقوه با هزینه و کارایی در تناقض می‌باشد، یعنی کمینه‌سازی نرخ خطای نرم با افزایش سربار مساحت و تأخیر همراه است. بنابراین، رویکردهای بهینه‌سازی باید موازنه‏ بین نرخ خطای نرم، مساحت و کارایی را مدنظر قرار دهند. در این مقاله، یک رویکرد اندازه‌گذاری دروازه مبتنی بر برنامه‌ریزی خطی دو هدفه ارائه شده است تا ضمن کنترل سربار مساحت و تأخیر، نرخ خطای نرم مدار را کمینه نماید. نتایج حاصل از شبیه‌سازی‌ها بر روی مدارهای محک ترکیبی ISCAS’85 نشان می‌دهد که الگوریتم پیشنهادی بدون از دست دادن کارایی و با سربار مساحت ۱۲٪ نرخ خطای نرم را به طور میانگین ۴۳٪ کاهش داده است.

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.

امروزه شرکت‏ها، سازمان‏ها، مؤسسات و ارگان‏های مختلف بعضاً خدمات یکسانی را از طریق درگاه‏های مختلف ارائه می‏دهند تا شهروندان با توجه به دسترسی‏های دلخواه خود، از سرویس‏ موردنظر استفاده نمایند. با توجه به گسترش فناوری‏های نوین در عرصه‏ ارتباطات و رشد جمعیت کلان‏شهرها و همچنین آسان‏سازی جهت استفاده شهروندان از خدمات شهری، لزوم ایجاد بسترهای مختلف در ارائه خدمات شهری با صرف کمترین هزینه زمانی و کاهش سفرهای درون‌شهری همواره از مهم‌ترین دغدغه‏های مدیریت کلان‏شهرها بوده است. در این بین نقش خدمات الکترونیک در رفاه حال شهروندان و همچنین کنترل، مدیریت و نظارت دقیق نهاد مسئول بر خدمات ارائه‌شده بسیار مهم بوده که در سال‏های اخیر به این امر توجه بیشتری شده است. معرفی شهر هوشمند، آشنایی با خدمات الکترونیک، توسعه صنعت پرداخت، سرویس‏های الکترونیکی شهرداری تهران و نگاهی بر آمار و ارقام میزان استفاده شهروندان از خدمات غیرحضوری از مهمترین مواردی است که در این مقاله به آن خواهیم پرداخت.

اینترنت اشیا یکی از فناوری‌های جدید است که کاربرد‌های سامانه‌های کامپیوتری را به کوچک‌ترین اشیای دنیای پیرامون گسترش خواهد داد. این کاربرد‌ها همگی بر پایه‌ی اتصال اشیا به شبکه‌ی جهانی اینترنت و ارتباط آن‌ها با یکدیگر میسر خواهند شد. حجم عظیم دستگاه‌ها در کاربرد‌هایی هم‌چون هوشمند‌سازی محیط شهری، مدیریت ترافیک، نظارت بر مصارف خدمات شهری و ... نیاز جدی این زمینه به چارچوب‌هایی برای مدیریت و هماهنگی دستگاه‌های حاضر در شبکه را آشکار می‌کند. پیش‌نیاز ایجاد ارتباط خودکار بین دستگاه‌ها در اینترنت اشیا، کشف و شناسایی دستگاه‌های حاضر در شبکه است. بر این اساس، دستگاه‌ها و برنامه‌های کاربردی باید قادر باشند نیازمندی‌های خود را در قالبی استاندارد به اطلاع دیگر دستگاه‌ها رسانده و نتیجه‌ی درخواست خود را به درستی دریافت کنند. به این منظور، سکوهای اینترنت اشیا، همگی نیازمند چارچوبی برای کشف دستگاه‌های شبکه هستند. در این مقاله، ابتدا یک دسته‌بندی‌ برای چارچوب‌های کشف منابع ارائه می‌شود و سپس با مروری بر کار‌های انجام شده، نقاط قوت و ضعف موجود در این زمینه آشکار می‌گردند.

استفاده از پردازش ابری در فناوری اینترنت اشیا، سهم به‌سزایی در گسترش این فناوری داشته است. در حال حاضر کاربردهایی نظیر واقعیت مجازی و افزوده وجود دارند که تاخیر پردازش به واسطه استفاده از ابر مرکزی، حداقل نیازمندی‌های آنها را در برخی شرایط ارضا نمی‌کند. پردازش لبه رویکرد جدیدی در اینترنت اشیا است که در سال‌های اخیر برای کم کردن بار پردازشی ابر مرکزی، کاهش تاخیر زمان پاسخ، کاهش ازدحام شبکه گسترده، کاهش توان مصرفی و در برخی از کاربردها برای کاهش هزینه‌های اقتصادی ارائه شده است. در این مقاله برآنیم برخی رویکردهای مختلف برای پیاده‌سازی پردازش لبه اعم از تکه‌ابر، پردازش مه و پردازش لبه‌ای متحرک را بررسی نماییم. همچنین معماری، مزایا، چالش‌ها و مسائل امنیتی در پژوهش‌های اخیر در حیطه پردازش لبه بررسی می‌شود.

در این مقاله، تشخیص نویزهای ضربه‌ای کلیک به عنوان یکی ار رایج‌ترین نویز ها در صداهای ضبط شده‌ی قدیمی مورد توجه قرار گرفته است. با توجه به ماهیت نویز های ضربه‌ای و مولفه‌های فرکانس بالایی که در محل وقوع این نوع نویز به وجود می‌آیند، در روش پیشنهادی از تبدیل موجک پیوسته به منظور بهره‌گیری از اطلاعات زمانی و فرکانسی در راستای تشخیص نویز کلیک استفاده شده است. پس از محاسبه ضرایب تبدیل موجک پیوسته، از روش آستانه‌یابی اتسو به عنوان یکی از روش‌های استانه یابی بدون پارامتر برای تعیین بخش‌های آلوده به کلیک استفاده شده است و در نهایت با تکنیک گسترش کلیک، دقت تشخیص افزایش می‌یابد. نتایج آزمایش‌های عینی، مانند درصد تشخیص های نادرست و درصد تشخیص‌های از دست رفته، نشان دهنده عملکرد بهتر روش پیشنهادی در مقابل یکی از بهترین روش های موجود می‌باشد.

با پیشرفت تکنولوژی و استفاده از شبکه جهانی اینترنت، حجم داده‌های الکترونیکی به شدت رو به افزایش است. در چنین فضایی کاربران قادر به بررسی همه داده‌های موجود نیستند و نیاز به سامانه‌های پیشرفته تحلیل اطلاعات برای کمک به کاربران می‌باشد. سامانه‌های توصیه‌گر با تلاش در راستای ارائه پیشنهاداتی مطابق با سلیقه کاربر ایجاد شده‌اند. معیار اصلی این سیستم‌ها یافتن کاربران مشابه به هر کاربر هدف و ارائه کالای مورد علاقه آن‌ها به کاربر هدف می‌باشد. در این مقاله به ارائه مدلی جهت بهبود محاسبه شباهت کاربران در سامانه های توصیه‌گر می‌پردازیم. در مدل پیشنهادی جهت محاسبه شباهت کاربران علاوه بر در نظر گرفتن امتیازدهی آن ها در ماتریس کاربر-کالا، نظرات نگارش شده توسط کاربران نیز مورد توجه قرار گرفته است. برای این منظور در مقاله حاضر با استفاده از روش‌های پردازش زبان طبیعی به محاسبه شباهت میان متون نظرات کاربران پرداخته شده است تا با کمک آن معیار شباهت کاربران در سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر پالایش مشارکتی ارتقاء یابد. برای شباهت متون چهار روش مختلف مورد بررسی قرار گرفته است. ارزیابی سیستم بر روی داده‌های سایت دیجی‌کالا مبین تاثیر 24 درصدی مدل پیشنهادی در کاهش خطای سیستم توصیه‌گر می‌باشد.

پیاده‌سازی الگوریتم‌های رمزنگاری به صورت ذاتی توأم با نشت اطلاعات در مورد عناصر مخفی سیستم (همچون کلید) است. نشت اطلاعات در قالب امواج الکترومغناطیس، توان مصرفی و موارد مشابه صورت می‌گیرد و معمولا تحت عنوان کانال‌های جانبی شناخته می‌شوند. با توجه به آنکه هسته اصلی پیاده‌سازی عملیات رمزگشائی الگوریتم الجمال تابع توان‌رسانی است، برهمین اساس نحوه پیاده‌سازی تابع توان، نقشی کلیدی در (عدم) امنیت این سیستم رمزنگاری دارد. در سال‌های اخیر طیف وسیعی از محققین بر روی نحوه پیاده‌سازی امن تابع توان‌رسانی کار کرده و روش‌هائی را برای مقابله با حملات کانال جانبی پیشنهاد داده‌اند. الگوریتم Square and Multiply Always یکی از روش‌های مطرح پیاده‌سازی تابع توان‌رسانی است که برای مقابله با حملات کانال جانبی پیشنهاد شده است. محققین در سالیان گذشته نشان داده‌اند که اجرای عملیات رمزگشائی متن رمزشده خاص p-1 می‌تواند منجر به شکسته شدن سیستم رمزنگاری الجمال توسط حملات کانال جانبی شود. یک راهکار بدیهی برای مقابله با این حمله، عدم اجرای رمزگشائی متن p-1 است. در این مقاله، با معرفی یک تمایزگر جدید بر مبنای یک متن رمزشده، نشان می-دهیم که صرف مراقبت از متن رمزشده p-1 نمی‌تواند سیستم رمزنگاری الجمال را در مقابل حملات کانال جانبی امن نگاه دارد.

مدیریت ریسک به‌عنوان بخش جدایی‌ناپذیری از فرایندهای اصلی هر سازمان، با توجه به شرایط و متناسب با رویکردهای اصلی آن سازمان، انجام میشود. استاندارد ISO/IEC 27005 دستورالعمل‌هایی را برای مدیریت ریسک امنیت اطلاعات فراهم مینماید و نیاز به انجام فرایند مدیریت ریسک را تعریف میکند؛ اما درعین‌حال روشی را برای انجام آن ارائه نمیدهد. ازاین‌رو، نوآوري ما در اين مقاله، ارائه‌ي متدولوژی مدیریت ریسک جامع امنیت اطلاعات، بر اساس این استاندارد برای سازمان‌های مبتنی بر فناوری اطلاعات است. روش پیشنهادی شامل یک گردش کار هفت مرحله‌ای است که با استفاده از آن میتوان مدیریت ریسک را روی منابع درون سازمان انجام داد. این گردش کار دارای مراحل شفاف و قابل‌انعطافی است که با مشارکت ذینفعان سازمان در تکمیل اطلاعات آن، به‌طور منظم امنیت منابع را مورد پایش و نظارت قرار میدهد. به عنوان مطالعه‌ی موردي، يک کتابخانه براي انجام اين مراحل، انتخاب شده و از ابزارهای BIZAGI Studio براي مدل‌سازي و Alloy براي ارزیابی آن استفاده نموده‌ايم. ازآنجایی‌که در هر سازمان ممکن است تغییراتی در تمرکز و اهداف، قوانین، منابع سازمان و سطح اهمیت آن‌ها ایجاد شود، روش پیشنهادی ما سعی دارد با توجه به این تغییرات مدیریت ریسک مداومی را برای تمامی منابع، در طول حیات سازمان، انجام دهد.

Usually real-time control systems are designed by periodic con-trollers with conservative period selection to guarantee the plant stability and control performance. However, in resource-constrained systems, the performance may temporarily degrade due to disturbances, a matter which could be better managed if there were sufficient resources to select smaller control periods. In this paper, we present a dynamic resource management ap-proach to efficiently distribute the processing power among con-current control tasks to improve the overall system control per-formance. The key idea is to use the self-triggered control ap-proach to postpone the trigger of control tasks for non-disturbed plants and allocate the freed resources to run addi-tional instances of the control tasks of the disturbed plants. We show that this idea improves the overall control performance of the disturbed plants in different scenarios.

به وجود آمدن اينترنت اشياء يا IoT بسياري از مسائل مربوط به شبکه‌هاي بي‌سيم را تحت تأثير قرار داد. با توجه به تعدادِ زياد تجهيزات بي‌سيم، همچنين کاربردهاي متنوع اينترنت اشياء در زندگي روزمره انسان‌ها، روش‌هاي کنترل دسترسي به رسانه انتقال MAC و مسيريابي کارآمد نقش مهمي در تضمين دست‌یابي به اهداف نهايي شبکه، که در نهايت موجب رضايت کاربران مي‌شود، ايفا ميکند. در اين مقاله، يک الگوريتم مسيريابي شناختي آگاه از وضعيت رسانه و آگاه از انرژي پيشنهاد شده‌است. در اين روش، يک شبکه از اتوماتاي يادگير با مجموعه اعمال متغير براي ساختن مسير از مبدأ به مقصد به کار گرفته مي‌شود. انتخاب مسير در هر گام به صورت توزيع شده و خود-تطبيقي، و با در نظر گرفتن قابليت اطمينان اتصال (پارامتر کنترل دسترسي به رسانه)، انرژي گره (پارامتر فيزيکي مؤثر)، و فاصله گره تا مقصد (پارامتر مسيريابي) انجام مي‌شود. به اين ترتيب، روش پيشنهاد شده قابليت‌هاي اصلي يک روش شناختي را دارا مي‌باشد. نتايج حاصل از شبيه سازي و مقايسه با پروتکل‌هاي کارآمد و رايج پيشين نشان مي‌دهد، که اين روش قادر است معيارهاي مهم کارآيي شبکه، يعني قابليت اطمينان انتها به انتها، تآخير انتها به انتها، و ميزان مصرف انرژي را بهبود بخشد

شهر هوشمند مبتني بر فناوري اطلاعات و ارتباطات يکي از راه‌حل‌هاي موفق براي مقابله با مشکلات و پيچيدگي‌هاي سيستم‌هاي مختلف شهري، مانند حمل و نقل، خدمات اداري و شهري، محيط زيست، سلامت شهروندان ... است. افزايش کيفيت در ارائه خدمات در هر يک از اين سيستم‌ها از اهداف هوشمندسازي است که با گسترش فناوري‌هاي ارتباطي مانند اينترنت اشيا تا اندازه‌اي محقق شده است. اين مقاله وضعيت شهر تبريز را بر اساس شاخص‌هاي مدل‌هاي مرجع ارزيابي شهر هوشمند بررسي و هدف آن کمک به برنامه‌ريزان شهري براي شناخت چالش‌ها و فرصت‌ها در بستر شهر هوشمند است. به اين منظور، شاخص‌هاي ارزيابي مرتبط از چندين مدل مرجع استخراج، سپس داده‌هاي مورد نظر هر شاخص جمع‌آوري، و بعد از تحليل دادهها ميزان کيفي هر کدام براي شهر تبريز استنتاج شده است. نتايج تحليل داده‌ها نشان مي‌دهد که شهر تبريز يکي از شهرهاي در حال توسعه سيستم‌هاي هوشمند شهري است، اما ضعف سيستم‌هاي ارتباطي به عنوان بستر توسعه شهر هوشمند و نيز عدم برنامه‌ريزي کلان و هماهنگي در سطح مديريت شهري، باعث کندي اين حرکت شده است.

امروزه انرژي به‌عنوان يكي از مهم‌ترين اركان عوامل توليد و اقتصاد هر كشور محسوب مي‌گردد و تأثير مستقيم و يا غيرمستقيم بر بخش‌هاي مختلف اقتصادي، اجتماعي، سياسي، زيست‌محيطي و غيره دارد. عرضه انرژي به‌صورت امن، قابل‌اطمينان، قابل حصول و پاك، جهت رشد اقتصادي و بهبود استانداردهاي زندگي مردم، از چالش‌هاي بزرگ قرن اخير مي‌باشد. حوزه‌هاي کاربردي زنجيره‌بلوکي در صنعت انرژي با توجه به جديد بودن اين فناوري، به‌طور عمومي شامل تبادلات همتا به همتاي انرژي ، کنترل اپلاينس هاي هوشمند و پرداخت‌هاي صورتحساب با رمزارزها مي‌شود‎. با توجه به اين‌که منابع تأمين انرژي به دو دسته منابع تجديد ناپذير و تجديد پذير تقسيم مي‌گردند، با بررسي نتايج پژوهش‌هاي شرکت‌هاي بزرگ جهان ، مي‌توان نتيجه گرفت که تمرکز و پيشرفت استفاده از فناوري زنجيره‌بلوکي در اين صنعت، در حال حاضر بر روي انرژي‌هاي تجديد پذير و به‌خصوص برق بوده است. پژوهش پيش رو با عنوان مروري بر کاربردهاي زنجيره‌بلوکي در حوزه انرژي، در سه بخش ارائه شده است. بخش اول اين مقاله به ارائه کلياتي در حوزه زنجيره‌بلوکي و انرژي مي‌پردازد. در بخش دوم کاربردهاي زنجيره‌بلوکي در صنعت انرژي بررسي شده است. در اين بخش،سه کاربرد مطرح شامل تبادلات همتا به همتاي انرژي و کنترل اپلاينس هاي هوشمند و پرداخت‌هاي صورتحساب با رمزارزها و موارد کاربردي و محصولات آن‌ها در بازار شرح داده شده است.

شبکه‌هاي حسگر بي‌سيم شامل تعداد زيادي گره حسگر با انرژي محدود مي‌باشند که در مناطق جغرافيايي خاص پراکنده مي‌‌شوند. مهمترين مسئله در اين شبکه‌ها افزايش طول عمر شبکه است. با توجه به محدوديت‌هاي موجود در آرايش و طراحي گره‌ها در شبکه‌‌هاي حسگر، خوشه‌بندي يکي از مناسب‌‌ترين راه حل‌‌ها براي بهبود در استفاده از انرژي و غلبه بر اين محدوديت انرژي مي‌باشد. در اين مقاله يک مدل برمبناي الگوريتم بهينه‌‌سازي قلب براي خوشه‌بندي شبکه‌هاي حسگر بي‌سيم ارائه شده است. در مدل پيشنهادي، سرخوشه‌ها برمبناي انرژي باقيمانده و فاصله انتخاب مي‌شوند. در هر خوشه، يک گره به عنوان سرخوشه انتخاب مي‌‌شود که گره‌‌هاي زير مجموعه‌‌ي اين سرخوشه اطلاعات خود را به آن ارسال کرده و گره سرخوشه، داده‌‌هاي دريافتي، را به چاهک ارسال مي‌‌کند. اين سرخوشه در دورهاي بعدي تغيير مي‌‌کند تا تمامي گره‌‌هاي زير مجموعه يکبار سرخوشه شوند. نتايج شبيه‌سازي نشان داد که مدل پيشنهادي در مقايسه با LEACH عملکرد بهتري دارد. تعداد بسته‌‌هاي دريافت شده توسط چاهک در مدل پيشنهادي در مقايسه با LEACH بيشتر است. با بررسي نمودارهاي مربوط به تعداد بسته‌‌هاي دريافت شده توسط چاهک، تعداد گره مرده و تعداد گره زنده مشهود است که مدل پيشنهادي کارايي بالايي دارد. مدل پيشنهادي برمبناي پارامترهاي فاصله و انرژي باقيمانده در مقايسه با LEACH عملکرد بهتري دارد و توانسته طول عمر گره‌‌ها را بهبود دهد.