انجمن کامپیوتر ایران

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.

گریدهای محاسباتی امکان دسترسی فراگیر به منابع محاسباتی پویا و ناهمگن عظیمی را که در موقعیت های جغرافیایی مختلف قرار گرفته اند و از لحاظ اجرايي داراي مالكیت جداگانه‌اي می باشند، فراهم می آورد. از جمله برنامه‌های کاربردی که برای اجرا بر روی گرید مناسبند BoTها (Bag-of-Tasks) هستند. BoT شامل وظایف مستقلی است که هریک می توانند به طور جداگانه و موازی بر روی منابع مختلف اجرا شوند. کاربران گرید ممکن است برای کل وظایفBoT نیازمندی‌های کیفیت سرویس مانند مهلت و بودجه داشته باشند. از سویی صاحبان منابع در محیط‌های سودمندی تمایلی به افشای اطلاعات خصوصی منابع خود - همچون میزان بار محلی، ظرفیت منابع و استراتژیهای زمانبندی - ندارند. هدف مقاله حاضر ارائه یک الگوریتم زمانبندی برای BoT با اعمال محدودیت‌های مهلت و بودجه و بدون نیاز به افشای اطلاعات تامین‌کنندگان منابع است. الگوریتم ارائه شده مبتنی بر مذاکره - در راستای عدم افشای اطلاعات خصوصی و تامین محدودیت بودجه- و تخصیص همزمان منابع (Co-allocation) - برای افزایش سرعت اجرا و تامین نیازمندی مهلت زمانی- می‌باشد. شبیه سازی در محیط GridSim انجام و کارایی روش با الگوریتم DBC، که اطلاعات کاملی ازتمامی منابع دارد، ارزیابی و مقایسه شده است. رویکرد ارائه شده علاوه بر رفع ایرادات وارد بر الگوریتم های موجود، نتایجی مشابه الگوریتم DBC دارد.

‏در یادگیری تقویتی از آنجایی که کل پاداش دریافتی عامل در طول زندگی نه در پایان آن اهمیت دارد، یافتن روش‌هایی که بتواند مقدار پشیمانی را کاهش و سرعت همگرایی به سیاست بهینه را افزایش دهد، حائز اهمیت است. اگر عامل مدل محیط را از قبل بداند با کاوش در آن مانند روش‌های برنامه‌ریزی پویا، می‌تواند سیاست بهینه را بدون تقبل خسارتی بیاید، ولی در مسائلی که در این زمینه با آن روبه رو هستیم این فرض تقریبا غیرممکن است و عامل باید با کسب تجربه از محیط، یادگیری خود را بهبود بخشد. ما در این پژوهش توسط الگوریتم یادگیری مبتنی بر مدل تخمینی‏، از تجربه‌های عامل برای تخمین مدل محیط استفاده می‌کنیم و این مدل که رفته رفته به دقت آن افزوده می‌شود جهت تصمیم‌گیری بهتر در حین زندگی عامل به کار گرفته می‌شود. سیاست تصمیم‌گیری عامل را در دو حالت ε-greedy‏وgreedy‏ براساس مقدار خوش‌بینانه ارزش‌های تخمینی قرار دادیم. نتایج نشان دادند که ‎‏الگوریتم مبتنی بر مدل تخمینی با سیاست ε-greedy علاوه بر این‌ که ‏سرعت یادگیری بیشتری در مقایسه با سیاست greedy براساس مقدار خوش‌بینانه ارزش‌های تخمینی دارد‏، زمان اجرای آن نیز به شدت کمتر است‏. همچنین در مقایسه با یادگیری ‎TD‎(‎λ)هم سریع‌تر است.

در پي گسترش روزافزون شبکه‌هاي رايانه‌اي، محققان به فکر طراحي راهکارهاي نوين براي بهينه‌سازي اين ارتباطات افتاده‌اند؛ در اين زمينه، به‌علت وجود بخش کنترلي پيچيده روي سوئيچ‌ها و مسيرياب‌ها، نبود مکانيسم‌هاي بهينه کنترلي به چالش بزرگي تبديل‌ شده است. بدين منظور، بخش انتقال داده و کنترل در شبکه‌هاي سنتي جدا شده و هر گونه عمليات کنترلي به يک کنترل‌کننده منطقاً متمرکز داده‌ شده است. به اين شبکه‌ها، شبکه‌های نرم‌افزارپذیر گفته مي‌شود. براي طراحي توپولوژي بخش کنترلي، دو نوع کنترلر متمرکز و توزيع‌شده بکار مي‌رود. وجود خرابي فروپاشی در این نوع شبکه‌ها منجر به بروز اختلال در ارتباط اجزاء با کنترلر مي‌گردد. به همين دليل، بهبود قابلیت اطمینان و به‌خصوص تحمل‌پذيري خطا بسيار حائز اهميت مي‌باشد. در این پژوهش، کنترل کننده‌های توزیعی کامل و سلسله‌ مراتبي مورد بررسي قرار گرفته و یک مدل قابلیت اطمینان بهبود‌یافته ارائه گردیده است. شبکه نرم‌افزار پذیر توزیع‌شده با استفاده از نرم‌افزار ONOS طراحی گردیده و مدل قابلیت اطمینان براساس توابع توزیع وایبول و نمایی با استفاده از نرم‌افزار SHARPE محاسبه شده‌ است. نتایج حاصل از شبیه‌سازی بیانگر بهبود قابلیت اطمینان در کنترل کننده‌های توزیع‌ شده بوده و مدل پیشنهادی برای تشخیص خرابی‌هایی مانند بیزانتین نیز می‌تواند بکار برده‌ شود.

شبکه‌های عصبی با معماری عمیق یکی از موفق‌ترین ابزارهای تشخیص الگو ازجمله بازشناسی دست‌نوشته هستند. در این مقاله یک شبکه‌ی عصبی مصنوعی با معماری عمیق به‌منظور بازشناسی دست‌نوشته فارسی معرفی می‌شود. برای این منظور، مجموعه‌ای از نمونه‌های دست‌نوشته‌ فارسی در قالب داده‌های برداری جمع‌آوری گردید و بر اساس استروک‌های رایج در رسم‌الخط فارسی برچسب‌گذاری شد. سپس در آموزش یک شبکه‌ی عصبی عمیق سه سطحی مورداستفاده قرار گرفت. نتایج روش پیشنهادی با روش قدس و همکاران در تشخیص دست‌نوشته فارسی مورد مقایسه قرار گرفت. همچنین برای اولین بار، سیستم تشخیص دست‌نوشته‌ی فارسی گوگل برای مقایسه‌ی نرخ تشخیص سامانه مورد استفاده قرار گرفت و روش پیشنهادی کارایی مطلوبی به نمایش گذاشت.

ویژگی همه‌پخشی رسانه بی‌سیم باعث افزایش تداخل فرکانسی بین گره های مجاور شده و در نتیجه موجب نرخ گذردهی کمتر در مقایسه با شبکه‌های سیمی می‌شود. یک رویکرد مهم برای بهبود ظرفیت در این شبکه‌ها، کدینگ شبکه برون جریانی است که بسته‌های متعلق به نشستهای متفاوت را با یکدیگر ترکیب کرده و اطلاعات بیشتری را در قالب بسته های کد شده در لینک‌های گلوگاه شبکه ارسال می‌کند. در این مقاله کدینگ شبکه با وجود یک MAC غیر ایده‌آل (لینک‌های خطادار) مورد توجه قرار گرفته است. هدف از این کار بررسی حساسیت کدینگ به کیفیت ارسال لینک‌هاست. در واقع با اینکه فرآیند کدینگ تعداد ارسال‌ها را کاهش می‌دهد اما به طور شهودی به نظر می‌رسد که حساسیت گره ها را نسبت به گم شدن بسته‌ها افزایش دهد زیرا بسته‌های کد شده‌ی حاوی اطلاعات بیشتری نسبت به بسته‌های معمول هستند. نتایج ارزیابی نشان می‌دهد که بعضی از ساختارهای کدینگ نظیر آلیس-باب در حالت خطادار بودن شبکه هم از مسیریابی معمول عملکرد بهتری دارند. اما در مورد دیگر ساختارها مشخص شد که کدینگ برای خطای پایین‌تر از 0.1 عملکرد بهتری از مسیریابی دارد و در حالت خطای بالا عملکرد مسیریابی استاندارد بهتر از کدینگ است.

روش‌های انتخاب نمونه به دنبال کاهش نیازمندی‌های حافظه، بهبود عملکرد دسته‌بندها و کاهش زمان محاسباتی برای الگوریتم‌های یادگیری مبتنی بر نمونه هستند. اکثر این روش‌ها، تلاش می‌کنند بهترین زیرمجموعه از نمونه‌ها را برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین، انتخاب کنند. ما در این مقاله، یک روش انتخاب نمونه را معرفی می‌کنیم که FFP-IS نام دارد. این روش مبتنی بر الگوهای فازی نادر است که در نمونه‌های مرزی قرار دارند. هدف اصلی این الگوریتم این است که نمونه‌های نزدیک به مرز تصمیم‌گیری بین کلاس‌ها حفظ و سایر نمونه‌ها حذف شوند. ما روش پیشنهادی را با تعدادی از معروف‌ترین الگوریتم‌های انتخاب نمونه مورد مقایسه قرار داده‌ایم. برای ارزیابی عملکرد روش پیشنهادی از الگوریتم دسته‌بند KNN استفاده شده است. در آزمایش‌های انجام‌شده، تعدادی از مجموعه داده‌های موجود در مخزن داده‌ای UCI را مورد بررسی قرار داده‌ایم. نتایج به‌دست‌آمده نشان می‌دهد که روش پیشنهادی حدود 90 درصد از نمونه‌های هر مجموعه داده را کاهش می‌دهد و دارای بهترین میانگین دقت نسبت به سایر روش‌ها است. در واقع می‌توان گفت این روش، نمونه‌های مرزی مناسب را انتخاب می‌کند.

بسیاری از کاربردهای پردازش زبان طبیعی مانند سیستم‌های پرسش و پاسخ، استخراج اطلاعات و خلاصه سازی متن با پدیده بیان معنای یکسان در قالب جملات متفاوت و بیان غیرمستقیم معنا در متون روبرو هستند. حوزه پژوهشی استلزامات متنی به شناسایی، استخراج یا تولید جملات قابل نتیجه گیری از متن اختصاص دارد. در این مقاله یک روش جدید برای شناسایی استلزامات متنی ( RTE) معرفی می‌گردد. در این روش رابطه استلزام متنی به صورت مسئله دسته بندی دوکلاسه در نظر گرفته شده و یک سیستم یادگیری ماشین با استفاده از ویژگی‌های معنایی برای حل آن آموزش داده شده است. این ویژگی‌ها به صورت عمده از بازنمایی معنایی زوج متن و فرضیه استخراج شده اند. نتایج ارزیابی نمایانگر عملکرد قابل قبول سیستم معنایی ارائه شده است که در آن مقدار 62 برای معیار f بر روی مجموعه ای ترکیبی از دادگان رقابت‌های RTE بدست آمده است. صرف نظر از این موضوع که سیستم پیشنهادی نسبت به سیستم‌های شرکت کننده در رقابت‌های RTE سال‌های مختلف عملکرد خوب و قابل قبولی ارائه نموده است، در مقایسه با سیستم پایه پیاده سازی شده که بر اساس یک معیار ترکیبی شباهت سنجی طراحی شده است، کارایی بهتری داشته است.

با توجه به گسترش روزافزون شبکه‌های کامپیوتری، نیاز به استفاده از روش‌های گوناگون و کارا برای مدیریت یکپارچه و متمرکز شبکه‌ها نیز افزایش می‌یابد. درواقع راه‌کاری که بتواند با هزینه معقول و مناسب و بر اساس شرایط مختلف، شبکه را مدیریت و کنترل نماید، مدنظر می‌باشد. شبکه‌های مبتنی بر نرم‌افزار یکی از راهکارهای ارائه شده براساس این نیاز می‌باشند که پیاده‌سازی این نوع شبکه‌ها بر اساس سخت افزارهای کمتر و افزایش روش‌های نرم‌افزاری میباشد. در این شبکه‌ها قسمت کنترل از قسمت ارسال یا انتقال داده مجزا شده و به صورت نرم‌افزاری طراحی و پیاده سازی می شوند. یکی از مسائل و چالش‌های اصلی در این نوع شبکه‌ها، کنترلرها و عملکرد آن‌ها برای کنترل سخت‌افزارها و مدیریت یکپارچه و بهینه شبکه میباشد. در این مقاله چالش مهم « پیچیدگی عملکرد کنترلرها» مورد بحث و بررسی قرارگرفته و با ارائه الگوریتمی جدید درصدد بهینه‌سازی عملکرد کنترلرها برآمده است. چالش پیچیدگی بر اساس نحوه برخورد کنترلر با جریانهای عبوری و مدیریت آن‌ها در نظر گرفته میشود. این جریانها به دو دسته عظیم و کوچک تقسیم میشوند که کنترلر وظیفه مدیریت این جریانها را بر اساس پهنای‌باند مورد نیاز هر جریان بر عهده دارد. در این مقاله الگوریتم ارائه‌شده اقدام به تشخیص نوع جریانها، تفکیک جریان‌ها در شبکه و مدیریت کارای آن‌ها برای مسیریابی مینماید. این الگوریتم در شبیهساز NS3 بر اساس توپولوژی مشخصی پیادهسازی شده و نتایج آن با نتایج کنترلرهای اصلی و بدون تغییر در این شبکه‌ها مقایسه شده است. نتایج نهایی حاصل از این مقایسه حاکی از بهبود عملکرد کنترلر با استفاده از روش ارائه‌شده نسبت به الگوریتم اصلی کنترلرها در شبکه‌های مبتنی بر نرم‌افزار میباشد. این بهبود شامل «بهبود گذردهی» روش ارائه شده بین 5 تا 8 درصد و «بهبود استفاده از مسیر» بین 6 تا 8 درصد نسبت به الگوریتم اصلی کنترلرها میباشد. علت این بازه بهبود به دلیل مقدار درصد خطای لحاظ شده در شبیهسازی و محاسبه میانگین مقادیر و نتایج به‌دست‌آمده در شبیهسازیهای متعدد میباشد.

با افزایش روزافزون حجم داده‌های موجود در اینترنت، پیدا کردن مطلب موردنظر دشوارتر می¬شود. اغلب کاربران دنبال روشی هستند که بتوانند با سرعت بالایی مطالب دلخواه خود را مشاهده کنند. با گسترش استفاده از شبکه‌های اجتماعی و به اشتراک گذاشتن مطالب در آن‌ها پیدا کردن مطالب موردعلاقه از بین سیل عظیم اطلاعات دشوار به نظر می¬رسد. وظیفه¬ی سیستم‌های توصیه¬گر، توصیه¬ی مطالب یا کالاهایی به کاربر است که احتمال می¬دهد مورد دلخواه او باشد. در این مقاله سعی می‎کنیم تا با استفاده از دانش پردازش زبان طبیعی، اطلاعات معناداری را از کامنت‎های کاربران در شبکه‎های اجتماعی ویدئویی استخراج کنیم و از این اطلاعات برای بهبود سیستم‎های توصیه‎گر این شبکه‎های اجتماعی استفاده کنیم. این اطلاعات را با استفاده از معیارهای شباهت و از شباهت بین کامنت‎های ویدئوها به‎دست می‎آوریم. نتایج به‎دست آمده نشان دهنده تاثیر مثبت استفاده از این روش در سیستم توصیه‎گر و وجود ارتباط مناسب بین محتوای کامنت‎های کاربران با محتوای ویدئوها است.

صرع شایع‌ترین اختلال عصبی است که افراد زیادی در سراسر جهان به آن مبتلا هستند. تشنج‌های مکرر و ناگهانی ناشی از صرع خطرناک هستند و ممکن است زندگی فرد را تهدید کنند، به همین دلیل پیاده‌سازی سیستم‌هایی که بتوانند وقوع تشنج را قبل از روی دادن آن پیش‌بینی کنند به بیماران صرعی کمک شایانی خواهد کرد. جهت تشخیص تشنج صرع، تجزیه و تحلیل الگوهای سیگنال EEG (Electroencephalogram) رویکردی بدون مداخله است. برای این تجزیه و تحلیل به منظور استخراج یک سری ویژگی از سیگنال EEG و بکارگیری در سیستم‌های خودکار پیش‌بینی تشنج، روش‌های مختلفی وجود دارد. در این مقاله تمرکز آزمایش‌ها بر روی آن است که آیا مجموعه ویژگی‌های انتروپی طیفی، بعد فراکتال هایوچی، مدل رگرسیو خودکار، و قدرت باند که در تشخیص بیماری اسکیزوفرنی صحت خوبی داشته‌اند (در کنار ویژگی‌های ساده‌ای مثل واریانس و ضریب همبستگی) در پیش بینی وقوع تشنج صرع هم خوب عمل می‌کنند؟ در این تحقیق به جای استفاده از مجموعه داده‌های مرسوم دانشگاه‌های بُن و فرایبورگ، از مجموعه جدیدتر در سایت کگل استفاده شده است. آزمایش‌ها نشان دادند که این ویژگی‌ها در شناسایی حمله صرع موثر بوده و بالاخص به صورت مجزا، ویژگی رگرسیو خودکار و در ترکیبات دوتایی، ترکیب رگرسیو خودکار با قدرت باند، و در ترکیبات سه تایی نیز ترکیب رگرسیو خودکار، قدرت باند و ضریب همبستگی بهترین نتایج را می‌دهند اما افزودن دیگر مجموعه ویژگی‌های فوق به این سه مجموعه سازگار نبوده و باعث کاهش صحت تشخیص می‌شوند.

تجهیزات الکتریکی و الکترونیکی بطور فزاینده‌ای به یک محصول اقتصادی و فردی از جامعه تبدیل شده‌اند. در نتیجه، حفاظت از سلامت انسان و محیط‌زیست از اثرات مضر مرتبط با حمل نامناسب و دفع چنین محصولات و تجهیزاتی، از چشم‌اندازهای چالش‌برانگیز در مدیریت شهری محسوب می‎‌گردد. مدیریت پایان عمر تجهیزات فناوری اطلاعات و ارتباطات به منظور حمایت از محیط‌زیست، حفظ تامین مواد اولیه و نیز لزوم توجه به پتانسیل اقتصادی فراوان چرخه بازیافت در اشتغال زایی و سودآوری، امری ضروریست که در کشورهای خاورمیانه نادیده گرفته شده است. در این تحقیق به بررسی روش‌های مختلف مدیریت هوشمند ضایعات الکترونیک در راستای توسعه استاندارها، بالا بردن سطح آگاهی و همکاری با صنعت فناوری اطلاعات و ارتباطات در جهت مقابله با مشکلات روبه رشد وابسته به ضایعات الکترونیکی پرداخته شده است. در همین راستا با معرفی و امکان سنجی پیاده سازی اینترنت اشیا گامی مهم در حل راهبردی چالش‌های مدیریتی ضایعات شهری برداشته شده است.

هدف پژوهش حاضر، بررسی تأثیر استفاده از ابزارهای نوظهور فناوری اطلاعات و ارتباطات بر کیفیت زندگی شهری در میان دانشجویان دانشگاه‌های شهر تهران است که با استفاده از شاخص‌های سنجش استفاده‌ی مؤثر از ابزارهای فناوری اطلاعات و نیز شاخص‌های کلیدی سنجش کیفیت زندگی شهری، به روش پیماشی و بر مبنای حجم نمونه‌ی استخراجی از فرمول کوکران، با جمع آوری 389 پرسشنامه به طور تصادفی از دانشجویان 22 دانشگاه شهر تهران بدست آمده است. همچنین برای سنجش همبستگی میان متغیرها از روش های تحلیل آماری پیرسون و اسپیرمن استفاده شده است. نتایج بدست آمده از تحقیق بیانگر عدم وجود رابطه معنادار میان استفاده از ابزارهای نوظهور فناوری اطلاعات و ارتباطات، و کیفیت زندگی شهری می‌ باشد. همچنین تحلیل های صورت گرفته روی داده‌ها، حکایت از همبستگی مثبت میان استفاده از ابزارهای نوظهور فناوری اطلاعات و ارتباطات، و احساس امنیت، رضایت و آسایش ناشی شده از استفاده‌ی آنها دارد. حسب یافته‌های پژوهش در خاتمه نیز پیشنهاداتی در مورد تغییر زاویه نگاه به مسئله‌ی استفاده‌ی روز افزون از ابزارهای نوظهور فناوری اطلاعات و ارتباطات مطرح شده است که می‌تواند به پیشبرد مطالعات آتی پیرامون این موضوع در ایران کمک نماید.

محدودیت انرژی و ازدحام بالای گره‌ها بر سر تصاحب کانال فرکانسی، دو مشکل عمده شبکه‌های حسگر بی‌سیم است. محدودیت طیف بدون مجوز باعث گردیده تا فناوری رادیوی شناختگر به منظور استفاده از طیف مجوزدار در شبکه‌های حسگر بی‌سیم مطرح شود. از سوی دیگر مسیریابی فرصت‌طلبانه در شبکه‌های حسگر بی‌سیم مورد توجه قرار گرفته است تا با استفاده از ذات همه‌پخشی رسانه‌های بی‌سیم، گذردهی بالاتر با مصرف انرژی کمتر را به ارمغان آورد. در این مقاله با ترکیب دو تکنولوژی مسیریابی فرصت‌طلبانه و رادیو شناختگر تلاش شده است تا یک پروتکل مسیریابی آگاه از انرژی با هدف بهبود نرخ تحویل و تعدیل مصرف انرژی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم ارائه شود. عملکرد پروتکل پیشنهادی با یک پروتکل پیشین مقایسه شده و نتایج آن در محیط شبیه‌سازی شده، حاکی از کاهش متوسط و واریانس مصرف انرژی شبکه در عین بهبود نرخ هدایت بسته‌ها نسبت به راهکار پیشین است.