انجمن کامپیوتر ایران

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.

در این مقاله روشی جدید برای بهبود کیفیت تصاویر آندوسکوپی به وسیلۀ تعدیل هیستوگرام فازی و توزیع ناهمسانگرد کنتراست ارائه می‌شود. تصاویر آندوسکوپی موجود در کشورمان از لحاظ نور و کیفیت وضعیت مناسبی ندارند و همین موضوع تبدیل به چالشی جهت تشخیص انواع بیماری‌های دستگاه گوارش شده است. برای غلبه بر این مشکلات و کمک به پزشکان برای تشخیص بهتر، در این مقاله یک روش وفقی با استفاده از تعدیل هیستوگرام فازی و توزیع کنتراست ارائه می‌شود. همچنین در روش پیشنهادی مفهوم جدیدی از توزیع کنتراست بر اساس آنالیز محلی تصاویر آندوسکوپی معرفی می‌شود. سپس به وسیلۀ انتخاب وفقی پارامتر هدایت که نقشی مهم در توزیع ایفا می‌کند، توزیع کنتراست به منظور بهبود کیفیت تصاویر آندسکوپی به تصویر اعمال می‌شود و در نهایت بعد از انتقال به سه فضای رنگ XYZ، YIQ و HSI به کمک روش تعدیل هیستوگرام فازی،تغییرات نامحسوس رنگ نمایان‌تر می‌شود. نتایج تجربی نشان می‌دهد که روش ارائه شده عملکرد قابل توجهی در افزایش قابلیت دیداری تصاویر آندوسکوپی از خود نشان می‌دهد.

از جمله رویکرد‌هایی که برای کشف آسیب پذیری برنامه‌ها استفاده می‌شود، تست فازینگ نام دارد. این تست با دادن ورودی‌های تصادفی به برنامه سعی در کشف آسیب پذیری‌های بالقوۀ برنامه را دارد. در اين مقاله، ما یک متدولوژی تست امنیتی به نام فازینگ توأمان ورودی و پیکربندی را ارائه می‌دهیم. در حقیقت در فازینگ توأمان ورودی و پیکربندی در حالی که ورودی برنامۀ در حال اجرا توسط ورودی‌های معتبر و نیمه معتبر مورد تست فازینگ قرار می‌گیرد، همزمان پیکربندی آن نیز با استفاده از یک الگوریتم آرایۀ پوششی تغییر داده می‌شود. بدین منظور ما بر اساس یک الگوریتم تکاملی ، رویکردی را برای تولید این ورودی‌ها به صورت پویا ارائه کردیم. در حقیقت این رویکرد بدون داشتن هیچ گونه دانشی در مورد قیود ورودی‌ها، ورودی‌هایی را تولید می‌کند که توانایی کشف آسیب پذیری‌ها را دارند. رویکرد فازینگ توأمان ورودی و پیکربندی توانایی کشف آسیب پذیری‌های انکار سرویس، عدم کنترل کافی مجوز، پیمایش غیرمجاز دایرکتوری و سرریز بافر را دارد. ما رویکرد پیشنهادی خود را توسط چند برنامه از یک مجموعه برنامۀ محک زنی ارزیابی کردیم و نتایج حاصل از آن را با نتایج حاصل از چند رویکرد فازینگ متداول مقایسه کردیم که نتایج به دست آمده نشان می‌دهد که رویکرد پیشنهادی ما در زمان کمتر و به طور کاراتری آسیب پذیری‌های موجود را کشف می‌کند.

در سال‌های اخیر مصرف انرژی در شبکه‌های بی‌سیم و به ویژه در شبکه‌های تلفن همراه، به دلیل افزایش قابل ملاحظه تعداد کاربران و افزایش چشمگیر تعداد دکل‌های مخابراتی، به شدت بالا رفته است به گونه‌ای که بهره‌وری انرژی به دلیل مسائل زیست محیطی و اقتصادی بعنوان یکی از اهداف عمده طراحی در شبکه‌های تلفن همراه بی‌سیم توجه تمام اپراتورهای شبکه و مراکز تحقیقاتی دانشگاهی و صنعتی را به این موضوع حیاتی جلب کرده است. در این مقاله ما حالت ارسال فروسوی یک شبکه سلولی با مدولاسیون OFDM (Orthogonal frequency-division multiplexing) را در نظر می‌گیریم. از لحاظ کاهش توان مصرفی شبکه، تعیین پویا و توأم حالت عملیاتی ایستگاه‌های پایه مخابراتی و تخصیص زیر حامل‌ها به کاربران، در حالی‌که کیفیت درخواستی خدمات برای تمام کاربران حفظ شود، بسیار مهم است. این مسأله بسیار پیچیده و از جمله مسائل غیر خطی است و برای حل نیاز به تکنیک‌های بهینه سازی بسیار قوی دارد. در این کار، یک راهکار نوآورانه با استفاده از تکنیک بهینه سازی مبتنی بر آموزش– یادگیری به منظور دستیابی به شبکه‌های مخابرات سلولی سبز ارائه شده و با راه حل‌های موجود مقایسه شده است. الگوریتم ارائه شده و شبیه سازی محیطی هر دو در نرم افزار Matlab اجرا شده است. نتایج ما نشان می‌دهد که تکنیک پیشنهادی به وسیله تعیین تعداد بهینه ایستگاه‌های پایه مخابراتی جهت خاموش شدن و اختصاص زیر حامل‌های بهینه به هر کاربر قادر به کاهش توان مصرفی کل شبکه است. همچنین نشان داده‌ایم که طرح پیشنهادی ما از نظر کاهش توان در شبکه، برتری قابل ملاحظه‌ای نسبت به طرح‌های مشابه موجود دارد.

پرس‌وجوهای تجمعی از مهم‌ترین پرس‌وجوهایی هستند که برای جمع‌بندی اطلاعات دریافتی حسگرها، مورد استفاده قرار می‌گیرند. روش‌های پردازش پرس‌وجوهای تجمعی به دو دسته روش‌های درخت-محور و روش‌های مسیر-محور تقسیم می‌شوند که با توجه به مزایای روش‌های مسیر-محور، پژوهش‌های جدید به سمت این روش‌ها سوق یافته‌اند. در مقالات اخیر، تمرکز الگوریتم‌های مسیر-محور ارائه شده برای پردازش پرس‌وجوهای تجمعی، بر کاهش مصرف انرژی حسگرها بوده است. یکی دیگر از پارامترهای مهم در پردازش پرس‌وجوهای تجمعی، افزایش سرعت اجرا و کاهش زمان اجرای پرس‌وجو است. هدف این مقاله، ارائه‌ی روشی مسیر-محور برای بهبود سرعت اجرای پردازش پرس‌وجوهای تجمعی با در نظر گرفتن محدودیت‌های انرژی است. در روش پیشنهادی برای افزایش سرعت پردازش پرس‌وجوها، از موازی‌سازی مسیرهای پرس‌وجو استفاده شده است. شبیه‌سازی الگوریتم پیشنهادی در محیط نرم‌افزار Matlab صورت گرفته است. نتایج شبیه‌سازی انجام شده نشان می‌دهد که زمان اجرای روش پیشنهادی به طور شاخصی از روش‌های پیشین کمتر بوده و مصرف انرژی آن تقریباً مشابه روش‌های گذشته است.

خوشه‌بندی توسط واگرایی برگمن اخیرا مطرح شده است. واگرایی برگمن دامنه‌ی گسترده‌ای از فاصله‌ها از جمله فاصله اقلیدسی، واگرایی KL، فاصله ماهالانوبیس و ... را در بر می‌گیرد. از این رو برای خوشه‌بندی با انواع فواصل بسیار مناسب می‌باشد. واگرایی برگمن به جهت محورهای مختصات وابسته است که این نقص توسط واگرایی برگمن کامل برطرف گردیده است. در این پژوهش، کیفیت عملکرد الگوریتم‌های خوشه‌بندی سخت و نرم برای خوشه‌بندی با واگرایی برگمن و برگمن کامل بررسی شده است. یکی از خصوصیات مهم واگرایی برگمن این است که یک رابطه نزدیک و یک به یک میان اعضای واگرایی برگمن با اعضای خانواده توزیع‌های نمایی وجود دارد که می‌توان از توزیع‌های نمایی به عنوان معیار فاصله برگمن در خوشه‌بندی استفاده کرد. این خصوصیت برای اعضای واگرایی برگمن کامل نیز وجود دارد. در بسیاری از مسائل خوشه‌بندی، دانشی در مورد توزیع زیربنایی مولد داده‌ها موجود است. در این پژوهش همچنین بررسی می‌شود که در شرایطی که توزیع مولد داده‌ها معلوم است، خوشه‌بندی با همان توزیع به عنوان معیار فاصله برگمن، می‌تواند در کیفیت خوشه‌بندی تاثیر مثبت داشته باشد.

در اين مقاله، یک الگوریتم جدید برای تشخیص مبلغ چک‌‌های بانکی دست‌‌نویس فارسی ارائه شده است. برای بالا بردن دقت بازشناسی از هر دو مبلغ حروفی و عددی استفاده شده است. در ابتدا به دلیل این‌‌که تعداد کلاس‌‌های موجود در مبلغ حروفی با وجود محدود بودن زیاد هستند و این مسئله در کارایی نرخ بازشناسی نقش منفی دارد سعی شده است تعداد کلاس‌‌ها را بر اساس شباهت کمتر کنیم. سپس با توجه به وجود و عدم وجود عدد صفر و مکان قرارگیری عدد در مکان یکان، دهگان و صدگان، تعداد کلاس‌‌های موجود برای مبلغ حروفی را نیز کمتر می‌‌کنیم. در نهایت با استفاده از نتایج بازشناسی مبلغ حروفی و عددی با ارائه قوانینی اقدام به پذیرش، تصحیح یا رد مبلغ چک می‌‌کنیم.

For real-time embedded systems, energy consumption and reliability are two major design concerns. We consider the problem of minimizing the energy consumption of a set of periodic real-time applications when running on a multi-core system while satisfying given reliability targets. Multi-core platforms provide a good capability for task replication in order to achieve given reliability targets. However, careless task replication may lead to significant energy overhead. Therefore, to provide a given reliability level with a reduced energy overhead, the level of replication and also the voltage and frequency assigned to each task should be determined cautiously. The goal of this paper is to find the level of replication, voltage and frequency assignment, and core allocation for each task at design time, in order to achieve a given reliability level while minimizing the energy consumption. Also, at run-time, we find the tasks that have finished correctly and cancel the execution of their replicas to achieve even more energy saving. We evaluated the effectiveness of our scheme through extensive simulations. The results show that our scheme provides up to 50% (in average by 47%) energy saving while satisfying a broad range of reliability targets.

اگر چه هدف سيستم‌هاي بازشناسي گفتار، تعيين دنباله كلمات است اما ويژگي‌هاي رايج استخراج شده از سيگنال گفتار مبتني بر واحدهاي قاب هستند. از طرف ديگر، اخيراً مدل‌هايي مبتني بر ميدان های تصادفی شرطی مقطعي (SCRF) ارائه شده‌اند كه محدوديت مدل‌سازي در سطح قاب را از ميان برداشته اند. در اين مقاله روشي براي بكارگيري ويژگي‌هاي مبتني بر كلمه براي بازشناسي گفتار تلفني فارسي با استفاده از قابليت‌هاي SCRF ارائه شده‌ است. براي اين منظور، ابتدا با انجام يك مرحله بازشناسي اوليه، گراف كلمات تهيه مي‌شود. سپس با استفاده از اين گراف، دو ويژگي طول كلمه و احتمال پسين كلمه محاسبه شده و به همراه دنباله كلمات بازشناسي براي تعليم SCRF به كار مي‌روند. آزمايش‌هاي بازشناسي انجام شده نشان داد كه با استفاده از اين مدل و ويژگي‌هاي ارائه شده دقت بازشناسي كلمه به ميزان 18/1 درصد بهبود مي‌يابد.

استخراج اطلاعات زمانی از متون یکی از زمینه های فعال در پردازش زبان طبیعی است، اما کارهای اندکی در این زمینه در زبان فارسی انجام شده است. سامانه PET یکی از معدود سامانه‌هایی است که برای «استخراج اطلاعات زمانی» در زبان فارسی توسعه یافته است. در سامانه PET از یک روش مبتنی بر قاعده برای تشخیص رویدادها و از روش «ماشین های بردار پشتیبان» برای تشخیص رابطه ی زمانی بین رویدادها استفاده شده است. در جهت ایجاد سامانه PET، یک پیکره اطلاعات زمانی به نام پرس تایم بنک گسترش یافت. در این پژوهش برای افزایش کارایی سامانه PET، علاوه بر گسترش پیکره پرس تایم بنک، سعی شده تا از روش هایی که برای تشخیص رویدادها و رابطه ی زمانی بین رویدادها در زبان انگلیسی موفق بوده اند، استفاده شود به همین منظور ابتدا با استفاده از یک روش مبتنی بر قاعده رویداهای متن اولیه برچسب زنی شد و سپس به صورت دستی اصلاح گردید. در ادامه برای تشخیص رویدادها، روش-های یادگیری با ناظر «میدان های تصادفی شرطی» و «ماشین های بردار پشتیبان» استفاده شدند. همچنین برای تشخیص روابط زمانی بین رویدادها، روش های «میدان های تصادفی شرطی» و «بی-نظمی بیشینه» مورد استفاده قرار گرفتند. نتایج آزمایشات، نشان می دهد که روش «میدان های تصادفی شرطی» در تشخیص رویدادها و روابط زمانی بین آن ها از دیگر روش ها بهتر عمل می‌کند.

داده های سری زمانی، مجموعه ای از مقادیر می باشند که به صورت متوالی و در زمان های مشخص ثبت شده اند. هدف از پیش بینی سری های زمانی ارائه ی یک مدل به منظور توصیف رابطه ی بین داده ها بر اساس مشاهدات گذشته است. بر اساس مدل به دست آمده، مقادیر متغیرها برای زمان های آینده پیش بینی میشود. در این مقاله روشی مطمئن به منظور تخمین سری های زمانی مالی مبتنی بر مدل رگرسیون بردار پشتیبان و جستجوی هارمونی بهبود یافته ارائه شده است. مدل رگرسیون بردار پشتیبان به دلیل قدرت یادگیری بالا و استخراج ساختاری مناسب از مجموعه داده، ابزار مناسبی به منظور تخمین سری های زمانی مالی است. یکی از مشکلاتی که در استفاده از مدل رگرسیون بردار پشتیبان وجود دارد، تعیین مقادیر پارامترها می باشد که در روش پیشنهادی به منظور تعیین مقادیر بهینه برای پارامترها از روش جستجوی هارمونی بهبود یافته استفاده شده است که با جستجو در فضای مسئله، بهینه ترین مقادیر را برای هر یک از پارامترها می یابد. بهبود جستجوی هارمونی شامل پیش پردازش جمعیت اولیه با استفاده از الگوریتم تکامل تفاضلی، بهبود پارامترهای کنترلی PAR و BW در جستجوی هارمونی و هدایت بردارهای هارمونی به سمت موقعیت بهترین بردار هارمونی می باشد. روش پیشنهادی بر روی دو مجموعه داده ی مالی معتبر مورد ارزیابی قرارگرفته است و بر اساس نتایج بدست آمده، روش پیشنهادی به میانگین خطای 228/2 بر روی دو پایگاه داده معتبر دست یافته است که در مقایسه با سایر روش های بهینه سازی که به منظور تنظیم پارامترهای رگرسیون بردار پشتیبان مورد استفاده قرار گرفته اند، کمترین میزان خطا را بین مقادیر تخمینی و مقادیر واقعی سری بدست آورده است.

اكثر پژ‍وهش‌هاي پيشين در تشخيص برجستگي، مبتني بر توجه پايين به بالا هستند و از ويژگي‌هاي سطح پايين استفاده مي‌كنند. اين روش‌ها تاثيرات بالا به پايين را در نظر نمي‌گيرند. در اينجا، ما يك روش برجستگي ديداري بالا به پايين ارائه مي‌كنيم كه علاوه بر ويژگي‌هاي سطح پايين مانند رنگ و بافت، از ويژگي‌هاي سطح بالا مانند تشخيص شي استفاده مي‌كند. در اين روش،‌ابتدا تصوير به سوپرپيكسل‌ها بخش‌بندي مي‌شود و ويژگي‌هاي سطح پايين و بالا براي هر يك از آن‌ها استخراج مي‌شوند. سپس، ‌نقشه برجستگي با يادگيري ويژگي‌ها از طبقه‌بندي‌ كننده AdaBoost ايجاد مي‌شود. استفاده از سوپرپيكسل، لبه‌هاي اشيا در تصاوير را حفظ مي‌كند و پيچيدگي محاسباتي را از هزاران پيكسل به چند صد سوپر پيكسل كاهش مي‌دهد. روش پيشنهادي بر روي پايگاه داده MSRA-1000 پیاده‌سازی شده و در قیاس با ساير روش‌ها ارزيابي گرديده است. دستیابی به منحني precision-recall بهتر و معيار F-measure با مقدار 70 % حاكي از عملكرد مناسب روش پيشنهادي است.

امروزه رایانش ابری به بازاری جهت مبادله ی منابع محاسباتی تبدیل شده است. تهیه کنندگان منابع محاسباتی خود را در قالب ماشین های مجازی به کاربران اجاره می دهند و در طی مدت اجاره، قیمتی از کاربران دریافت می کنند. یکی از مسائل موجود در این بازار، ارائه مکانیزمی جهت قیمت گذاری و تخصیص، به صورتی است که سود مناسب کاربران و تهیه کنندگان تضمین شود. در این مقاله با استفاده از حراج ترکیبی دوطرفه، بازاری متشکل از کاربران و تهیه کنندگان مدل سازی شده که براساس آن یک موجودیت واسط، عمل تخصیص ماشین های مجازی تهیه کنندگان براساس نیاز کاربران را انجام می دهد؛ در این راستا ابتدا مسئله ی تخصیص ماشین های مجازی با درنظرگرفتن چند نوع ماشین مجازی به‌صورت یک مسئله ی برنامه ریزی عدد صحیح مدل شده و در ادامه الگوریتمی جهت تخصیص مناسب پیشنهاد شده است. الگوریتم تخصیص پیشنهادی سعی در تخصیص ماشین های مجازی تهیه کنندگان به کاربران دارد به نحوی که سود مالی هردوطرف افزایش یابد. نتایج حاصل از حل مدل، حاکی از این است که مدل برنامه ریزی پیشنهادی دارای ویژگی های صادقانه بودن و عادلانه بودن است. همچنین نتایج شبیه سازی، کارا بودن الگوریتم تخصیص پیشنهادی در تأمین سود توأمان تهیه کنندگان و کاربران را تأیید می کند.

کاهش اندازه‌های ترانزیستورها در ابعاد نانو، مقابله با خطاهای گذرای چند بیتی (MBU) در حافظه‌ها را به دغدغه‌ی چالش برانگیز طراحان سامانه‌های مطمئن رقمی تبدیل نموده است. اگر چه روش افزونگی سه‌گانه‌ی اطلاعاتی قادر به پوشش این خطاهاست، مصرف توان بالای این روش در اغلب کاربردهای نوین قابل توجیه نیست. پیش بینی پژوهشگران بر جایگزینی کانال ترانزیستورهای اثرمیدان فن‌آوری CMOS با نانو ‌لوله‌های ‌کربنی (CNT) انگیزه‌ای شد تا این پژوهش به بررسی صرفه‌ی بکارگیری روش افزونگی سه‌گانه‌ی اطلاعاتی در فن‌آوری ترانزیستور‌هاي اثرمیدان مبتنی بر نانو ‌لوله‌های ‌کربنی (CNTFET) ‎بپردازد. بهره‌برداری از فضاهای بدون استفاده‌ی حافظه موجب مصرف عمده‌ی توان این روش در مدار رای گیر اکثریت دو از سه‌ی آن می‌‌شود. این پژوهش نشان داده است که پیاده‌سازی این رای گیر با فن‌آوری CNTFET، هزینه‌های مصرف توان و تاخیر را طوری کاهش می‌دهد که افزونگی سه‌گانه‌ی اطلاعاتی را به روشی مقرون به صرفه در سامانه‌‌های آینده تبدیل خواهد نمود. نتایج شبیه‌سازي در ابعاد 45، 32 و 22 نانو با ولتاژهای تغذیه 1، 9/0 و 8/0 ولت نشان دادند که پیاده‌سازی این مدار با فن‌آوری CNTFET نسبت به فن‌آوری CMOS تا 57% بهبود در متوسط توان مصرفی و تا 83% کاهش در تاخیر را به همراه خواهد داشت.

شبکه ی داده های نام گذاری شده، به عنوان الگوی جدیدی برای جایگزینی زیرساخت کنونی شبکه ی اینترنت در نظر گرفته شده است؛ با این تفاوت که در معماری این شبکه، به اشیای داده ای، آدرس تعلق پیدا می کند. این معماری شبکه ای از قابلیت ذخیره سازی درون شبکه ای پشتیبانی می کند تا عملکرد منابع شبکه ای بهبود یابند. یکی از مسائل کلیدی در این شبکه ها، مدیریت و تقسیم عادلانه ی منابع حافظه در شبکه است. در این پژوهش برای یافتن اهمیت هر گره جهت تخصیص حافظه، از دو دسته پارامترهای ایستا و پویای شبکه ای استفاده می شود. پارامتر ایستای مورد استفاده، که مرکزیت میانگی هر مسیریاب می باشد، با تعداد مسیرهای کوتاه بین دو مسیریاب قابل محاسبه است. دو پارامتر دیگر، از نوع پویا و لحظه ای هستند که به اطلاعات پویای شبکه نظیر درخواست های کاربران و ترافیک شبکه بستگی دارند. از این روی، با اعمال دو روش میانگین گیری متحرک وزن دار بر پارامترهای پویا، در ابتدا از کل نمونه های زمانی بدست آمده، متوسط گرفته و سپس با کمک روش تجمیع داده ی تحلیل مولفه ی اساسی، پارامترهای هر مسیریاب با یکدیگر ترکیب شده تا وزنی برای تعیین اندازه ی حافظه ی نهان آن تعیین شود. نتایج ارزیابی نشان دهنده ی بهبود 25 درصدی نرخ برخورد در حافظه ی نهان مسیریاب های میانی شبکه و همچنین کاهش 37 درصدی تعداد بسته های علاقه ی منتظر می باشد.

در روش‌های رایج زیست‌سنجی ثبت داده از اندام‌هایی از بدن صورت می‌گیرد که با چشم قابل دیدن هستند. به همین دلیل امکان تقلید آنها زیاد است. پیشنهاد شده است که به‌جای این‌گونه روش‌ها، از اندام‌هایی از بدن ثبت داده انجام شود که به‌طور ذاتی با چشم قابل دیدن نیستند. این نوع روش‌های زیست‌سنجی، دارای مقاومت ذاتی در برابر جاعلین هستند. هر نوع سیگنال زیستی مانند الکتروکاردیوگرام، الکتروانسفالوگرام، الکترومایوگرام، پتانسیل برانگیخته بینایی و شنوایی می‌تواند یک ویژگی زیست‌سنجی محسوب شوند. در این مقاله از 104 سیگنال الكتروانسفالوگرام فرد سالم در حالت استراحت و چشمان بسته، ویژگی های غیر خطی بعد هیگوچی و بعد پطروسیان استخراج شده و دو کانال بهینه با استفاده از الگوریتم ژنتیک تعیین شده اند. سپس با انتخاب بخش های مرجع از سیگنال هر فرد و تولید ویژگی های مصنوعی و نمونه های حقیقی و جعلی، طبقه بندی ویژگی ها با طبقه بند ماشین بردار پشتیبان انجام شده است و روش پیشنهادی با تغییر نسبت آموزش– آزمایش ویژگی ها از 10-90 درصد تا 90-10 درصد به صحت02/0± 92/79 درصد تا 00/0± 84/99 درصد دست یافته است.

در رده‌بندی متون می‌توان هر واژه را به‌عنوان یک صفت یا ویژگی در نظر گرفت. تعداد زیاد واژه‌ها باعث کاهش دقت و سرعت رده‌بندی می‌گردد. انتخاب زیرمجموعه‌ای از واژه‌های (ویژگی‌های) متون یکی از مراحل ضروری در پیش‌پردازش متون قبل از اعمال الگوریتم‌های رده‌بندی است. روش‌های پالایه و پوشانه، دو دسته اصلی انتخاب ویژگی است. در این مقاله سعی شده است روش ترکیبی انتخاب ویژگی در حوزه متون بررسی‌شده و با روش‌های جدیدتر انتخاب ویژگی خاص متون مانند DFS وGiniText مقایسه گردد. در این تحقیق تأثیر استفاده از ترکیب روش پالایه و پوشانه برای انتخاب ویژگی بر عملکرد رده‌بند نایوبیزی برای رده‌بندی متون فارسی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج نشان می‌دهد که روش ترکیبی انتخاب ویژگی روی پیکره همشهری، علی‌رغم کاهش تعداد ویژگی‌ها، باعث بهبود نتایج رده‌بند نایوبیز چند جمله‌ای، نسبت به روش‌های پالایه و یا پوشانه شده است.