انجمن کامپیوتر ایران

بررسی چالشهای سیستم دوچرخه شهر تهران در مقایسه با شهرهای کشورهای توسعه یافته و دارای این سیستم برگرفته از بازدیدهای میدانی و تجربه دوچرخه سواری نویسندگان از سیستم های 4 شهر اروپایی ( کلن، دورتموند، آمستردام و پاریس) و شهر تهران و همچنین انجام مطالعات در خصوص ابعاد مختلف این سیستم در دنیا می باشد. دراین مطالعه چالش¬های پیش¬روی سیستم دوچرخه شهر تهران در پنج قالب شامل، 1) ویژگی های جغرافیایی، کالبدی و شبکه معابر شهر تهران، 2) ساختار فرهنگی و اجتماعی شهروندان، 3) نواقص و کم و کاست قوانین دوچرخه ، 4) تسهیلات و تجهیزات دوچرخه سواری و 5) تاثیرات سایر شیوه¬های حمل و نقلی بر سیستم دوچرخه ارائه گردیده است. هریک از قالب ها دارای موارد جزئی می¬باشد که در همه آنها مقایسه توصیفی سیستم دوچرخه شهر تهران با شهرهای مطرح شده براساس بازدیدهای میدانی، مصاحبه باکاربران دوچرخه، استفاده از تجهیزات دوچرخه و مطالعات کتابخانه ای در شهرهای مذکور انجام پذیرفته و در هر قسمت پیشنهاداتی نیز جهت بهبود سیستم دوچرخه شهر تهران در راستای افزایش تقاضا شهروندان به استفاده از دوچرخه در سفرهای شهری ارائه گردیده است اما براساس این مطالعه اگر شهر تهران بخواهد دارای یک سیستم دوچرخه پویا گردد در قدم نخست باید مشکلات اجتماعی و فرهنگی موجود برطرف گردیده و همچنین ساختار کلی سیستم حمل و نقل شهر تهران دارای یک هماهنگی و سرانه مناسب در پهنه کلانشهری گردد و تسهیلات و تجهیزات مورد نیاز شبکه دوچرخه سواری در سطح شهر تهران به صورت یکپارچه ارائه گردد.

مجموعه‌های شهری نوع جدیدی از سکونتگاه‌های شهری هستند که در دهه‌های اخیر با رشد چشمگیر شهرنشینی به وجود آمده‌اند. مجموعه شهری، دربرگیرنده تعداد قابل‌توجهی خوشه شهری است که اطراف هسته اقتصادی یک یا دو کلان‌شهر تجمع یافته‌اند. رشد این مجموعه‌ها یکی از چالش‌های برنامه ریزان شهری در قرن ۲۱ است. تحقیق حاضر در نظر دارد رشد و توسعه مجموعه شهری تهران را از بعد زمانی و توزیع مکانی، مد‌لسازی نماید. بدین منظور ابتدا با استفاده از تصاویر ماهواره لندست، نقشه‌های کاربری اراضی برای سال‌های مورد مطالعه استخراج و در گام بعدی با بهره‌گیری از مدل رگرسیون لجستیک میزان تأثیر متغیرهای مؤثر در گسترش شهری شامل چهارده متغیر محاسبه و نقشه پتانسیل گسترش شهری با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات برای سال 1400 تولید گردید. ضرایب تحلیل رگرسیون لجستیک بیانگر وزن بالای متغیرهای فاصله از نواحی شهری، فاصله از شبکه راه‌ها و عامل شیب در توسعه شهری بودند. مقدار بدست آمده برای شاخص عامل نسبی برابر با 0.6448 و درصد تناظر سطوح 1.2579 می‌باشد که حاکی از دقت بالای مدل‌سازی می‌باشد. مطابق پیش‌بینی انجام شده، با ادامه روند موجود بخش‌های جنوب شرقی کرج و جنوب غربی تهران رشد قابل توجهی را تجربه خواهند نمود.

هوشمندسازی وسائط نقلیه و بهره‌گیری از فناوری‌های موجود در شبکه‌های خودرویی می‌تواند راه مناسبی برای بهبود سیستم‌های حمل‌ونقل باشد که علاوه بر کاهش حوادث و تلفات ناشی از خطای انسانی سبب بهبود امنیت، کاهش اتلاف وقت و مصرف مناسب سوخت شود. بهره‌گیری از معماری شبکه‌های محتوا محور به سبب نوع ساختار آن‌ مزایای زیادی برای شبکه‌های خودرویی به همراه دارد به‌طوری‌که می‌توان با چالش‌های موجود در این شبکه‌ها مانند تغییر دائمی توپولوژی شبکه، حرکت سریع خودروها و لینک‌های ارتباطی ناپایدار مقابله نمود. اغلب کارهای انجام‌شده در این حوزه، کاربردهایی را مدنظر قرار داده‌اند که با مدل مبنایی شبکه‌های محتوا محور کاملاً همخوانی دارند. در این مقاله راهکاری ارائه شده است تا با اعمال تغییراتی در مدل مبنایی بتوان از انواع کاربردها پشتیبانی نمود. از سوی دیگر در چنین شبکه‌ای که مبنای ارسال‌ها به‌صورت سیلابی و همه‌پخشی است، راهکاری برای مقابله با پدیده‌ی طوفان همه‌پخشی پیشنهاد شده است. در انتها راهکارهای ارائه شده از طریق شبیه‌سازی مورد ارزیابی قرار می‌گیرند.

در این مقاله جدول‌های چندی سازی جدید برای بهبود فشرده سازی تصاویر چهره با استفاده از روش JPEG با هدف حفظ یا بهبود دقت بازشناسی پیشنهاد شده است. این جدولها با استفاده از سه الگوریتم فرا مکاشفه‌ای تبرید تدریجی، ژنتیک و ازدحام ذرات بدست آمده اند. بهبود نسبت فشرده سازی با توجه به حفظ و در برخی مواقع افزایش نرخ بازشناسی چهره در مقایسه با جدول چندی سازی استاندارد حاصل شده است. آزمایشات در بازه مناسبی از نرخ بیت‌ها بروی تصاویر تست از پایگاه داده FERET با استفاده از الگوریتم مبتنی بر ظاهر انجام شده که نشان می دهد افزایش نسبت فشرده‌سازی نه تنها کارایی بازشناسی چهره را تقلیل نمی‌دهد بلکه در بعضی مواقع بهبود کمی هم به همراه دارد. بهترین افزایش ها نسبت به حالت استاندارد در نرخ 0.2 بیت بر پیکسل در مجموعه تست dup2 با استفاده از الگوریتم ژنتیک بدست آمده است، نرخ بازشناسی از 16.2 به 17.9درصد و در همان زمان نسبت فشرده‌سازی از 28.7 به 34.2 افزایش داشته است.

زیست نشانگرها موادی هستند که به صورت عادی در بافت‌ها و مایعات بدن وجود دارند و میزان بیان آن‌ها نسبت معناداری با شرایط پیشرفت بیماری‌های مختلف دارد. پژوهش‌های اخیر نشان داده که MicroRNA می‌تواند به عنوان یک زیست نشانگر قابل اتکا برای تشخیص بیماری‌هایی مثل عفونت های ویروسی و سرطان مورد استفاده قرار گیرد. روش‌های فعلی برای تشخیص میزان بیان MicroRNA مانند Real-time PCR به هزینه و زمان زیادی نیاز دارند و دقت تشخیص آن‌ها برای میزان بسیار کم این زیست-نشانگرها کافی نیست. نتایج پژوهش‌ها در سال‌های اخیر نشان داده که دروازه‌های منطقی مبتنی بر DNA می‌توانند بدین منظور مورد استفاده قرار گیرند. در این مقاله یک دروازه‌ی منطقی مبتنی بر DNA جهت تشخیص الگوی رخداد عفونت ویروسی هپاتیت C ارائه شده است. این دروازه قابلیت تشخیص هشت عدد MicroRNA با سطوح مختلف را فراهم می‌کند. نتایج شبیه‌سازی‌های انجام شده نشان می‌دهد که این دروازه می‌تواند الگوهای پیچیده با تعداد زیاد ورودی‌ها را با سرعت بالاتر و هزینه کمتر نسبت به سایر روش‌ها تشخیص دهد.

یکی از رفتارهای اجتماعی که موضوعی هسته‌ای در علوم اجتماعی است، موضوع هنجاراست. منظور از هنجار، استاندارد یا الگوی رفتاری است که در میان یک گروه یا جامعه‌ای پذیرفته شده است و عمل به آن مورد انتظار جمع است. هنجار ابزار مهمی است که توسط جوامع برای انتظام بخشی امور به خدمت گرفته شده و بدیل مهمی برای اقدامات قانونی و هزینه‌بر دولت‌ها در تنظیم جوامع است. ویژگی مهم هنجار که با بقیه‌ی رفتارهای اجتماعی متمایز می‌شود؛ موضوع تحریم است که به مثابه یک تضمین برای جلوگیری از نقض آن است. به‌علاوه هنجار در بین ساختارهای‌ کنش، تنها ساختاری است که منافع حاصل از آن، قابل تقسیم نیست و عمل به آن موجب ایجاد نفع یکسان برای عده‌ی زیادی می‌گردد. ما در این مقاله براساس این دو خصلت که متمایزکننده هنجار از بقیه عادات و رفتارهای بشری است، روش خود را ارائه می‌کنیم. نشان می‌دهیم که ساختار، نقش مهمی در مکانیسم ترویج هنجار ایفا می‌کند. این ساختار با ابتنا بر خاصیت بستار نشان می‌دهد استفاده از راس‌های با بستار بیشتر به عنوان نقش‌های هنجارآور، نیازمند تلاش و در نتیجه هزینه¬کمتری برای سرایت هنجار دریک شبکه‌های اجتماعی است. ترکیب نیروهای ناشی از ساختار ارتباطات بین افراد در جامعه و تاثیر بستار به تولید فشاراجتماعی بیشتر بر انجام‌دهندگان رفتارهای منفی، پیشتر توسط جیمزکلمن تبیین شده است، لیکن بهره‌گیری از این نظرات برای ارائه روشی که رابطه تلاش-ساختار را برای تکامل هنجار ازطریق بررسی خصوصیات ذاتی هنجار یعنی تحریم و منافع غیرقابل تقسیم، توضیح دهد، تاکنون صورت نگرفته و مقاله حاضر در صدد ارائه این روش است.

از اجرای پویا-نمادین برای آزمون نرم‌افزارهای مختلف استفاده می‌شود. آزمون برنامک‌های اندرویدی نسبت به برنامه‌های دیگر دارای چالش‌های جدید رخدادمحوربودن و وابستگی زیاد به SDK است که سربار آزمون را بالا می‌برد. در این مقاله روشی ارائه می‌شود که با اجرای پویا-نمادین همراه تحلیل آلایش به دنبال تشخیص آسیب‌پذیری تزریق SQL در برنامک‌های اندرویدی هستیم. در این کار با تحلیل ایستا، گراف فراخوانی توابع و پیمایش برعکس از تابع آسیب‌پذیر تا تابع منبع ، نقطه شروع برنامه را تولید کردیم و فرایند تحلیل را محدود به تابع‌های مسیرهای مطلوب یافته‌شده کردیم. همچنین در این کار با ایده استفاده از کلاس‌های Mock مسئله رخدادمحوربودن و سربار بالای آزمون برنامک‌ها را حل کرده‌ایم. برای ارزیابی راه‌کار ارائه شده، ابتدا 10 برنامک را خودمان پیاده‌سازی کردیم که 4تای آنها آسیب‌پذیر بودند و توانستیم همه را تشخیص دهیم. همچنین از مخزن F-Droid استفاده کردیم که شامل برنامک‌های متن‌باز است. 140 برنامک را به دلخواه از این مخزن انتخاب کردیم، که از این میان 7 برنامک را که آسیب‌پذیر به تزریق SQL بودند را توانستیم تشخیص دهیم.

ازدحام، یکی از مهم‌‏ترین چالش‌های مطرح در شبکه ‌برتراشه‌ها است. روش‏های مختلفی برای غلبه بر پدیده ازدحام در شبکه برتراشه تاکنون ارائه شده است که از اصلی‌ترینشان، استفاده از الگوریتم‌های ازدحام-آگاه است. در این مقاله یک روش مسیریابی ازدحام-آگاه جدید ارائه شده است. در این روش ابتدا شبکه ‌برتراشه به تعدادی زیرشبکه تقسیم می‏شود. سپس در داخل هر زیرشبکه از یک الگوریتم مسیریابی سراسری و بین زیرشبکه‏ها از الگوریتم مسیریابی محلی برای مسیریابی استفاده می‏شود. برای انتخاب مسیر در داخل زیرشبکه کلیه مسیرهای کمین از گره فعلی تا یکی از گره‏های مرزی بررسی شده و مسیری که کمترین ازدحام را دارد انتخاب می‏شود. این الگوریتم باعث کاهش میانگین تأخیر بسته‏ها در سیستم نسبت به کارهای پیشین شده است بدون آن‏که توان مصرفی سیستم را افزایش دهد. در آزمایشی که تحت ترافیک‏های ترانهاده و بیت معکوس انجام شد، مشخص شد که این الگوریتم نسبت به الگوریتم‏های DOR، DyAD و CATRA دیرتر به حالت اشباع می‏رود. همچنین در آزمایشی که تحت ترافیک‌های SPLASH 2 انجام شد، مشخص شد که تأخیر بسته‏ها به طور میانگین نسبت به سه الگوریتم فوق‌الذکر به ترتیب 19%، 13% و 3% بهبود پیدا کرده است.

In this paper, we present an online method in unidirectional IoT systems to synchronize the data streams of multiple sensors, including wearable and environmental. Our proposed method is based on information theory concepts. First we use an entropy-based method to find events on environmental sensors data stream. After that, we use mutual information matching algorithm to find corresponding event in wearable sensors data stream. Indeed, we use physical interactions between wearable and environmental sensors in order to find shared events. Our experiments demonstrate that our proposed method can improve the quality of sensors data stream and therefore it can be used for the monitoring task in unidirectional IoT systems.

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.

بات‌نته‌ا يکي از انواع بدافزارها در اينترنت مي‌باشند که در سال‌هاي اخير، بيش‌ترين تهديدات را متوجه سامانه‌هاي اينترنتي نموده‌اند. مجموعه‌اي از رايانه‌هاي آلوده به بدافزار، که به نوعي با يکديگر هماهنگ شده و در تهديد‌هاي گوناگون در فضاي مجازي به ‌کار گرفته مي‌شوند، يک شبکه از بات‌ها را تشکيل مي‌دهند. به سبب گستردگي شبکه‌هاي بات، توانايي تشخيص اين حمله‌ها، يک مسئله مهم براي سيستم‌هاي تشخيص نفوذ است. همچنين حفظ حريم خصوصي ارتباطات شبکه، همواره مورد توجه بوده است. بکارگيري روش‌هاي نوين براي شناسايي حمله‌ها و جمع‌آوري يک مجموعه ويژگي مناسب، مي‌تواند در بالا بردن دقت تشخيص، تاثير بسزايي داشته باشد. در اين مقاله تشخيص بات‌نت، با استفاده از شبکه‌ي عصبي حافظه کوتاه و بلندمدت (LSTM) و شبکه عصبي پيچشي (CNN) مورد بررسي قرار گرفته ‌است. رويکرد پيشنهادي، ايجاد يک مجموعه ويژگي جديد با استفاده از همبستگي ويژگي‌هاي پايه را معرفي مي‌کند. بعد از آموزش مدل‌هاي يادگيري عميق، دقت تشخيص داده‌هاي ديده نشده توسط مدل‌ ارزيابي مي‌شود. مجموعه ويژگي انتخاب شده فقط از قسمت سرآيند بسته‌هاي شبکه استفاده مي‌کند. اين کار باعث حفظ حريم خصوصي ارتباطات شبکه خواهد شد. نتايج نشان مي‌دهد روش معرفي ‌شده، دقت تشخيص را حدود 6 درصد در شبکه LSTM، و بيش از 4 درصد در شبکه CNN نسبت به روش پايه بهبود مي‌دهد.

از مسائل چالش برانگيز در چند سال اخير براي طراحان سخت افزار، مقابله با تروآهاي سخت افزاري است. عامل اصلي بروز اين مشکل، جدايي مراحل طراحي تراشه‌ها از فرايند ساخت است. به واسطه طراحي هوشمندانه تروآها در مدار، کشف آن‌ها از طريق روش‌هاي معمول آزمون ديجيتال تراشه بسيار مشکل است و غالباً از روش‌هاي تحليل مشخصات جانبي مدار استفاده مي‌شود. گره‌هاي با سطح فعاليت کم به دليل اثرات کمي که بر روي مشخصه‌هاي تراشه مي‌گذارند، نقاط مناسبي براي تعبيه تروآ هستند. از طرفي، در تکنولوژي‌هاي جديد، اندازه طول اتصالات تأثير قابل توجهي بر روي اثرات جانبي مدار دارد. ايده اين پژوهش نيز بر پايه دو بحث مطرح شده شکل گرفته، بدين صورت که با در نظر گرفتن گره‌هاي کم فعاليت، جايابي طرح را مي‌توان به گونه‌اي تغيير داد تا مهاجم هنگامي که قصد تعبيه تروآ دارد و از اين گره‌ها خروجي مي‌گيرد، اثر آن بر روي اثرات جانبي قابل ردگيري باشد. نتايج به دست آمده نشان مي‌دهد با تحميل مقدار کمي هزينه به تراشه مي‌توان احتمال کشف تروآهاي سخت افزاري و قابليت اعتماد تراشه را افزايش داد، ضمن آنکه خنثي سازي تغييرات به وجود آمده از سمت مهاجم بسيار دشوار خواهد شد.

مثلث‌بندي T با n رأس، m يال و f وجه در صفحه R^2را در نظر بگيريد. مسئله کدگذاري، مثلث‌بندي T را به رشته بيتي مانندS تبديل مي‌کند. هدف اين مسئله، ارائه روشي براي هر چه کوتاه‌تر ساختن رشته S همراه باقابليت بازسازي مثلث‌بندي از روي آن و حداقل پيچيدگي زماني الگوريتم‌هاي کدگذاري و کدگشايي است. در اين مقاله، يک روش کدگذاري براي مثلث‌بندي مجموعه نقاط داده شده در صفحه R^2 مطرح مي‌شود. اين روش کدگذاري، بر اساس توليد دوگان مثلث‌بندي و پيمايش DFS روي گراف دوگان طراحي‌شده است. الگوريتم کدگشايي يک الگوريتم بازگشتي است که قابليت بازسازي مثلث‌بندي از رشته S را دارد. با کمک اين روش مي‌توان طول رشته‌ي کد شده را به 4n-5 log⁡n-10+2n log⁡n بيت براي هر مثلث‌بندي داده شده، رساند که اين مقدار از کليه روش‌هاي ارائه شده تا به حال کمتر است.

در شبکه‌هاي حسگر بي‌سيم، زماني که گرهي رويدادي را دريافت مي‌کند بعد از پردازش، آن را به چاهک ارسال مي‌کند. به دليل محدوديت گره‌هاي حسگر، داده ‌پردازش شده بايد به صورت چند گامي به چاهک مسيريابي شود. بيشتر روش‌هاي مسيريابي موجود در شبکه‌هاي حسگر بي‌سيم بر اساس راهبرد مسيريابي تک-مسير طراحي شده‌اند که اين نوع روش‌ها داراي مشکلاتي هستند. به منظور مقابله با محدوديت‌هاي روش‌هاي مسيريابي تک-مسيري، يک نوع استراتژي مسيريابي وجود دارد که مسيريابي چند مسيري ناميده مي‌شود. در مسيريابي چند مسيري، مسيرهاي کشف شده مي‌توانند به صورت همزمان براي ارسال داده‌ها به کار گرفته شوند و يا هر گره منبع مي‌تواند فقط از يک مسير به منظور ارسال داده استفاده کند و در زمان خراب شدن يک گره، مسير ديگري را انتخاب کند. يکي از روش‌هايي که براي کشف مسيرهاي چند مسيري کاربرد دارند، استفاده از الگوريتم ژنتيک است. الگوريتم‌ ژنتيک براي جستجوي بهينه سراسري در فضاي پيچيده، قوي و کارآمد هستند. در اين مقاله، ما يک روش مسيريابي چند مسيري با استفاده از الگوريتم ژنتيک در شبکه‌هاي حسگر بي‌سيم ارائه کرده‌ايم. در روش پيشنهادي ما يک تابع برازش متفاوت نسبت به الگوريتم GAEMW ارائه شده است که موجب کاهش انرژي مصرفي نسبت به الگوريتم GAEMW شده است.

در دهه‏‌هاي ‏اخير شاهد افزايش چشمگير دستگاه‌‏ها ‏و تجهيزات هوشمند و بکارگيري آن‏ها ‏در فعاليت‌‏هاي ‏مختلف هستيم. همچنين با تمايل افراد به استفاده از اينترنت و دستگاه‏‌هاي ‏هوشمند، مفاهيم جديدي چون اينترنت اشيا شکل گرفته اند. از اين رو ساختار شبکه‏‌هاي ‏جديد از شبکه‏‌هاي ‏با توپولوژي‏‌هاي ‏شناخته شده و ساده به سمت شبکه‏‌هاي ‏با پيچيده گي بيشتر حرکت کرده و شبکه‌‏هاي ‏به نام شبکه‏‌هاي ‏جهان کوچک را پديد مي‏آورند. در اين شبکه‏‌ها ‏که تعداد نودها زياد و نحوه‏ي ‏ارتباطات نودها داراي پيچيدگي خاصي مي‏باشند ارزيابي دسترس پذيري نودها کار پيچيده‏اي ‏است و ديگر روش‏‌هاي ‏قديمي پاسخ گو نيستند. از سوي ديگر باتوجه به شرايط رقابتي موجود در ارائه‏‌ي ‏خدمات بلادرنگ و امن به کاربران در حوزه‌‏ي ‏فناوري اطلاعات از شرايط موفقيت کسب‏وکارها مي‏توان به ارائه خدمات فناوري اطلاعات به موقع و با قابليت اطمينان و دسترس‌پذيري بالا اشاره کرد. ازاين رو براي سازمان‌ها به خصوص سازمان‏‌هاي ‏با ماموريت‌‏هاي ‏حساس ايجاد زيرساخت‌هاي فني و ارائه خدمات با دسترس‌پذيري بالا اهميت بسزايي دارد که مستلزم آن است که بتوان با مدل‌هاي دقيق کمّي، ميزان دسترس‌پذيري و در نتيجه قابليت اطمينان خدمات و زيرساخت‌هاي حساس و بحراني را محاسبه نمود. تاکنون در اين زمينه تلاش‌هاي زيادي صورت گرفته است که اغلب آن‌ها دسترس‌پذيري را صرفاً براي تجهيزات زيرساختي و يا حداکثر با لحاظ ارتباطات اين تجهيزات با يکديگر يعني در لايه شبکه يا زيرساخت محاسبه نموده‌اند يا روش‏‌ها ‏به صورت کيفي و براساس نظر خبرگان بوده است. در اين پژوهش سعي بر آن است که با تبعيت از يک ديدگاه مبتني بر معماري سازماني، تمامي لايه‌هاي سه‌گانه يک خدمت فن‌آوري اطلاعات شامل لايه کسب و کار، نرم‌افزار و زيرساخت را در يک چارچوب يکپارچه و به‌هم پيوسته با هم مرتبط کرده و سپس دسترس‌پذيري کلي يک فرايند در لايه کسب‌‏وکار را با توجه به ارتباطات مدل‌سازي‌شده بين هر سه لايه، به صورت دقيق محاسبه و در اختيار ارائه دهندگان خدمت قرار داد. مزيت اين رويکرد فهم دقيق ارائه دهنده‏‌ي ‏خدمت از ميزان دسترس‌پذيري فرايندهاي کاري حساس سازمان خود مي‏‌باشد. نتايج شبيه‌سازي نشان داد که چگونه از دست رفتن يک جزء داراي اهميت بالاتر تاثيرات به مراتب منفي‌تري نسبت به يک جزء کم اهميت بر روي دسترس‌پذيري کلي فرآيند کاري کاربران دارد.

امروزه با پیشرفت روزافزون تکنولوژی و سیستم‌های پردازش گفتار، استفاده از گفتار علاوه بر تعاملات انسان‌ها با یکدیگر در تعاملات میان انسان و ماشین نیز ورود پیدا کرده است. یکی از نیازهای اولیه برای داشتن هر سیستم بازشناس گفتار، وجود دادگان غنی برای آموزش و ارزیابی آن می‌باشد. با توجه به در دسترس نبودن دادگان حاوی فرامین صوتی برای کنترل لوازم خانگی هوشمند به زبان فارسی، در این مقاله به بررسی روند طراحی، جمع‌آوری و ارزیابی یک مجموعه دادگان فرامین صوتی مستقل از گویشور برای کنترل لوازم خانگی هوشمند (تلویزیون، ضبط صوت، لامپ) مبتنی بر گفتار فارسی پرداخته شده است. این دادگان به دو بخش آموزش و آزمون تقسیم شده است. برای ارزیابی دادگان از روش مدل مخفی مارکف و روش حافظۀ کوتاه مدت ماندگار استفاده شده است. نتایج ارزیابی دادگان مبتنی بر مدل مخفی مارکف نشان می‌دهد که بازشناس کلمات آموزش یافته بر روی دادگان مذکور در بهترین حالت از صحت 94% و دقت 92% برخوردار بوده و میزان خطا در سطح کلمه تنها 8% است. همچنین نتایج ارزیابی مبتنی برحافظۀ کوتاه مدت ماندگارحاکی از آن است که دقت بازشناسی در سطح کلمه با بهترین تنظیمات از میان تنظیمات مختلف انجام شده، حدودا برابر با 98% است.

استاندارد IEEE 802.15.4 برای شبکه‌های حسگری بی‌سیم مشخصات لایه فیزیکی و لایه کنترل دسترسی رسانه تعریف می‌کند. با توجه به تک کاناله بودن ارتباطات در این استاندارد، IEEE 802.15.4e با معرفی مکانیزم TSCH به صورت اصلاحیه ای بر استاندارد پیشین منتشر گردید که در آن ضمن چندکاناله کردن ارتباطات، تکنیک پرش کانال را نیز برای افزایش قابلیت اطمینان فراهم نمود. با توجه به هم فرکانس بودن ارتباطات IEEE 802.11 با IEEE 802.15.4e، نیاز به تعبیه یک استراتژی هوشمند در گره‌ها برای پرش کانال در واکنش به این تداخلات است. این پرش وفقی، اصطلاحاً تشکیل «لیست سیاه» نیز نامیده می‌شود. راهکارهای تشکیل لیست سیاه موجود همگی با فرض اینکه الگوی تصادفی حضور یا عدم حضور تداخلات 802.11 به صورت مانا می‌باشد، ارائه شده‌اند. ما در این مقاله، مدل احتمالی حضور یا عدم حضور 802.11 تداخلگر بر روی 802.15.4e را به الگوهای غیر مانا تعمیم داده و همچنین، یک راهکار وفقی برای انجام پرش کانال فرکانسی مبتنی بر نظریه یادگیری اتوماتا ارائه می‌نماییم. نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهد که در سناریوهای تداخلی غیرمانا حدود 15 درصد نسبت به راهکار موجود درصد تحویل بسته بالاتری حاصل می‌شود.

همراه با رشد روزافزون دستگاه‌های هوشمند، مفهوم اینترنت اشیاء نیز توسعه پیداکرده است. افزایش تعداد این اشیا هوشمند سبب افزایش تولید حجم داده‌ها و بار‌های محاسباتی در مقیاس‌های وسیع شده است. به همین دلیل رایانش ابری، به‌عنوان راه‌حل اصلی جهت کنترل این بارها استفاده می‌شود. بااین‌حال، زمان‌بر بودن پردازش بار‌ها در ابر، هنوز به‌عنوان مسئله اصلی در حوزه شبکه‌های توزیع‌شده مطرح است. پردازش بار‌های کاری در لبه‌‌های شبکه می‌تواند موجب کاهش این زمان پاسخ شود؛ اما از سوی دیگر با آوردن پردازش بار‌ها از مراکز داده‌ها (متصل به برق) به سمت لبه‌های شبکه، منجر به محدودیت انرژی می‌شود. بنابراین لازم است بار‌های کاری به شکلی متوازن میان ابر‌ها و لبه‌های شبکه توزیع شوند. در این مقاله به‌منظور ایجاد تعادل میان مصرف انرژی در لبه شبکه و تأخیر بار‌های کاری در ابر‌ها، روشی مبتنی بر سیستم‌های دسته‌بند یادگیر ارائه‌شده‌ است. نتایج حاصل از شبیه‌سازی نشان می‌دهد که روش پیشنهادی در مقایسه با روش‌های پیشین، به شکل متعادل‌تری بارها را توزیع می‌کند. روش پیشنهادی سبب کاهش ۴۲ درصدی تأخیر بارهای کاری و همچنین کاهش مصرف انرژی در لبه شبکه می‌شود.

فرآیند‌های کسب‌وکار نقطه برآیند تمام موجودیت‌ها و دارایی‌های سازمان در جهت پاسخ به نیازمندی‌های کسب‌وکار است. از این رو مدیریت فرآیند‌های کسب‌وکار یکی از دغدغه‌های همیشگی سازمان است. با تغییر نیازمند‌ها و شرایط کسب‌وکار روش‌های سنتی مدیریت فرآیند‌های کسب‌وکار توانایی پاسخگویی خود را از دست داده‌اند و روند‌های جدید مدیریت فرآیند کسب‌وکار با بهره‌گیری از توانمندی‌های فناوری‌های جدید برای تطبیق بیشتر با نیاز‌های جدید شکل گرفته‌ است. فرآیندکاوی و روش‌های زیر مجموعه آن از قبیل رویکرد‌های مختلف پایش پیش‌بینی کننده فرآیند‌های کسب‌وکار از مهم‌ترین این روش‌ها هستند که در بهبود فرآیند‌ها و همراستایی آنها با کسب‌وکار از طریق تخمین‌‌های‏ برخط و برون خط نقش بسزایی ایفا می‌کنند. عملیاتی‌سازی روش‌ها و ابزارهای جدید مدیریت فرآیند‌ها در سازمان و توانمندی تجزیه و تحلیل عملیاتی مختلف فرآیند‌های کسب‌و‌کار نیازمند حمایت و بسترسازی معماری سازمانی است. از سوی دیگر روش‌های فرآیندکاوی و پایش پیش‌بینی کننده فرآیند‌ها برای به‌روز رسانی لایه‌های معماری سازمانی در جهت پشتیبانی از تحول در سازمان استفاده می‌شوند. از این رو این مقاله به تشریح تعامل و ارتباط روند‌های جدید مدیریت فرآیند‌های کسب‌وکار در تحول دیجیتالی با معماری سازمانی پرداخته است و در ادامه هشت ابزار از ابزارهای مهم حوزه فرآیندکاوی و پایش پیش‌بینی کننده فرآیند‌های کسب‌وکار را معرفی و مقایسه کرده است.

جهت افزایش کیفیت زندگی و کنترل منابع در دسترس و مورد استفاده‌‌ی بشر و با توجه به پیشرفت فناوری زندگی به کمک محیط، نیازمند بازشناسی فعالیت‌‌های انسانی در محیط‌‌های هوشمند هستیم. این‌‌گونه می‌‌توان به دنبال پیش‌‌بینی فعالیت، مکان، زمان و نوع حسگر بعدی مورداستفاده‌‌ی افراد را پیش‌‌بینی کرد. فعالیت‌‌های انسانی به‌‌وسیله‌‌ی شبکه‌‌های عصبی می‌‌توانند بازشناسی شوند و ما توسط شبکه‌‌های عصبی بازگشتی به انجام این کار پرداخته‌‌ایم. به‌‌منظور افزایش سرعت، تنظیم پارامترهای شبکه را به الگوریتم ژنتیک سپرده‌‌ایم. پس از ارزیابی روش پیشنهادی روی سه مجموعه داده‌‌ی معیار، به نتایج نسبتاً بهتری در مقایسه با بهترین روش‌‌های پیشین، آن‌‌هم در تعداد لایه‌‌ها و نورون‌‌های کمتری دست‌‌یافته‌‌ایم که این امر موجب کاهش زمان اجرای کلی الگوریتم نیز شده است.