انجمن کامپیوتر ایران

در اين مقاله تشخیص توده‌ای اشیاء از تصویر عمق و بدون استفاده از تصویر رنگی سنسور کینکت ارائه شده است. تصاویر عمق از سنسور کینکت دریافت شده و پس از کالیبراسیون دوربین و پروژکتور عمق، محدوده اجسام موجود در صحنه تشخیص داده می‌شوند. در روش پیشنهادی از الگوریتم‌های یادگیری استفاده نشده است و الگوریتم هیچ آگاهی از محیط ندارد. عدم استفاده از تصاویر رنگی موجب افزایش دامنه کاربرد الگوریتم در شرایط دشوار نوری می‌شود. در روش کانتور فعال با آستانه‌گیری چند هدفه از تصویر طیف خاکستری عمق، آن ناحیه رشد داده شده تا محدوده شیء تعیین شود. در این مقاله با استفاده از پیوستگی نواحی، تفکیک میان اشیاء واقع در یک عمق بررسی شده است. روش پیشنهادی در مسیریابی و تهیه نقشه‌های سه بعدی بلادرنگ که توسط ربات‌های خودکار در محیط‌های ناشناخته تهیه می‌شوند، می‌تواند مورد استفاده قرار گیرد. نتایج حاصل از شبیه‌سازی حاکی از عملکرد مناسب روش پیشنهادی در مقایسه با روش‌های متداول آن می‌باشد. نتایج تجربی از تصاویر واقعی گرفته شده سنسور کینکت به دست آمده و این روش قادر است با سرعت بالا و دقت مناسبی اشیاء محیطی را تشخیص داده و عوارض محیط را شناسایی نماید.

در دنیای امروز، مجموعه حجیمی از داده¬ها در سرتاسر دنیا در حال تولید شدن است. به این حجم عظیم داده که تولید می¬شود، کلان داده گفته می¬شود. تجزیه و تحلیل کلان داده می¬تواند بینش عمیقی به سازمان¬ها جهت تصمیم¬گیری در امور مختلف بدهد. استفاده از تجزیه و تحلیل کلان داده در نظام سلامت نه تنها چالش حجم زیاد داده¬ها را تسهیل می¬کند بلکه چالش تنوع داده¬ها شامل انواع مختلف داده¬های تولید شده و سرعت تولید آن را نیز حل می¬کند. با استفاده از تکنولوژی¬های کلان داده، اطلاعات می¬توانند از حجم وسیعی از داده¬های در دسترس استخراج شود. در حوزه سلامت، با بهره¬برداری درست و بهینه از اطلاعات خروجی، می¬توان بهترین سیستم تصمیم¬گیری را فراهم کرده تا بتواند موجب حفظ جان انسان¬ها گردد. در این مقاله سعی بر آن است که به کاربرد کلان داده در نظام سلامت شهری پرداخته شده، پزشکی کنش¬گرای P4 که پیش¬گویی کننده، پیش¬گیری کننده، فردگرایانه و مشارکت¬جویانه است، مطرح و پیوند کلان داده و پزشکی P4 تببین شود و فرصت¬ها و چالش¬هایی که وجود دارد، مورد بررسی قرار گیرند. اگرچه چالش¬هایی وجود دارند، اما می¬توان پیشرفت چشمگیری هم در حوزه سلامت و هم برای ابزار¬ها و زیرساخت¬های تجزیه و تحلیل¬های مرتبط با این حوزه متصور شد.

دستگاه‌های حسگر پوشیدنی برای بسیاری از برنامه‌های کاربردی در بهداشت و درمان استفاده می‌شود. ویژگی‌های آماری استخراج شده از سیگنال‌های فیزیولوژیکی توسط افراد، ممکن است منجر به تخلیه باتری شود که در این صورت باید ویژگی‌های بهینه انتخاب شوند. در این مقاله مفهوم انتخاب ویژگی با هدف به حداقل رساندن مصرف انرژی برنامه های کاربردی طبقه بندی شده معرفی می‌شود. مسئله با استفاده از الگوریتم ژنتیک برای انتخاب ویژگی به شیوه‌ای توان کارآمد و استفاده از دو معیار ارتباط و افزونگی به عنوان معیار ارزش‌گذاری ویژگی‌ها ارائه شده است. نتایج آزمایشی بر روی سی کانال داده فعالیت جمع‌آوری شده از افراد واقعی نشان می‌دهد که روش پیشنهادی به طور قابل توجهی می‌تواند باعث کاهش مصرف انرژی سنسورها گردد، در نتیجه باعث ذخیره بیش از 30% انرژی شود در حالی که دقت طبقه‌بندی به 95% می‌رسد.

شناسایی حالت چهره یکی از مسائل جالب و چالش‌برانگیز در بینایی ماشین است. استخراج ویژگی نقش بسیار مهمی در دقت الگوریتم‌های شناسایی حالت چهره ایفا می‌کند. یکی از روش‌های استخراج ویژگی در بینایی ماشین، استفاده از فیلتر گابور است، که عملکرد آن شباهت زیادی به سلول‌های پیچیده در سیستم بینایی انسان دارد. نقطه ضعف فیلتر گابور، هزینه محاسباتی و طول بردار ویژگی زیاد آن است. در این مقاله، با الهام از سیستم بینایی انسان، ماتریس‌های حاصل از کانولوشن فیلترهای گابور با تصویر، به نحو مناسبی براساس بیشترین و کمترین پاسخ، کدگذاری می‌شوند. در ادامه، با محاسبه هیستوگرام این کدها در تصویر، بردار ویژگی بدست می‌آید. طول این هیستوگرام به ازای 16 و 8 فیلتر گابور به ترتیب برابر با 240 و 56 بوده که بسیار کمتر از حفظ تمام ضرایب گابور است. روش پیشنهادی که از سیستم بینایی انسان الهام گرفته شده است، بر روی سه پایگاه داده شناسایی حالت چهره CK+، SFEW و MMI (به‌صورت مستقل از شخص) ارزیابی شده است. نتایج بدست آمده از این آزمایش‌ها نشان می‌دهد که روش پیشنهادی در مقایسه با سایر روش‌های مشابه موجود از دقت بالاتری در شناسایی حالت چهره در تصاویر کنترل شده و همچنین کنترل نشده برخوردار است.

مشکل تنگنای ابعاد در مجموعه داده‌های با ابعاد بالا از مسائل مهم در حیطه خوشه‌بندی داده‌ها است. در سال‌های اخیر برای حل این مشکل، روش‌های خوشه‌بندی زیر‌فضا مورد توجه بسیاری از محققان قرار گرفته است. هدف اصلی خوشه‌بندی زیر¬فضایی، یافتن تمام خوشه‌ها در تمام زیرفضاهای ممکن است. مشکل اصلی روش‌های پیشین خوشه‌بندی زیر‌فضایی، ایجاد تعداد بسیار زیادی زیرفضا است. این مشکل منجر به کاهش کارایی و افزایش زمان اجرای الگوریتم‌ها شده است. در این مقاله روشی کارا مبتنی بر چگالی برای ایجاد بهینه زیرفضاها ارائه شده است. این الگوریتم به صورت پایین به بالا عمل کرده و با استفاده از معیارهای مختلف شباهت، زیرفضاهای مشابه را با تکرار چندین باره الگوریتم پیدا و ترکیب می¬نماید. برای این منظور الگوریتم پیشنهادی در هر تکرار، پس از ترکیب و تشکیل زیرفضاهایی با ابعاد بالاتر، داده‌های موجود در این زیرفضاها را دوباره خوشه‌بندی می¬کند. این خوشه‌بندی به منظور، بدست آوردن ساختار جدید خوشه‌ها انجام می¬شود. در نهایت الگوریتم پیشنهادی، تمام زیرفضاهای ممکن در داده‌ها را تشخیص داده و همه‌ی خوشه‌های ممکن را می¬یابد. برای ارزیابی روش پیشنهادی از مجموعه داده‌های مصنوعی و واقعی مختلفی استفاده شده است. روش پیشنهادی در مقایسه با روش های پیشین از دقت و سرعت بهتری برخوردار است. روش پیشنهادی 34 درصد نسبت به الگوریتم CLIQUE و 6 درصد نسبت به DiSH دقت بالاتری دارد. همچنین روش پیشنهادی، برخلاف روش‌هاش پیشین، توانایی یافتن زیرفضاها در ابعاد مختلف را دارد.

شبکه‌های توری بی‌سیم یک تکنولوژی جدید به منظور ایجاد سرویس‌های ارتباطی پهن باند و با قابلیت توسعه را فراهم می‌سازند. با توجه به این موضوع، مدیریت دسترسی به منابع با هدف بهبود گذردهی، بعنوان یکی از مهمترین چالش‌های پیش رو در این شبکه‌ها مطرح می‌شود. در اين مقاله، ابتدا مسئله‌ی مدیریت دسترسی به منابع شامل: مدیریت کنترل توان، مدیریت تطبیق نرخ، مدیریت زمان‌بندی، مدیریت مسیریابی و مدیریت تخصیص کانال در گره‌های این شبکه فرمول‌بندی می‌شود. مسئله‌ی مطرح شده NP_hard می‌باشد و با افزایش تعداد گره‌های شبکه و تعداد تقاضاهای ترافیکی، مدت زمان پاسخگویی به صورت نمایی افزایش می‌یابد. برای حل این مشکل یک الگوریتم ترکیبی ابتکاری-فراابتکاری به منظور مدیریت دسترسی به منابع، ارائه می‌گردد. نتایج شبیه‌سازی عملکرد مناسب الگوریتم پیشنهادی را در مقایسه با رویکرد فرمول‌بندی شده بهینه نشان می‌دهد.

حمله منع سرویس تلاش برای خارج کردن ماشین و یا منابع شبکه از دسترس کاربران مجازش است. اگرچه منظور از حمله DOS و انگیزه انجام آن ممکن است متفاوت باشد، اما به طور کلی شامل تلاش برای قطع موقت یا دائمی و یا تعلیق خدمات یک میزبان متصل به اینترنت است. این حملات ممکن است با کمک سواستفاده از آسیب¬پذیری¬های مقصد یا تجهیزات بین راه اتفاق بیفتند و یا کاملا از مسیری که کاربران مجاز نیز از آن استفاده می¬کنند حمله کنند. روش ارائه شده در این مقاله، روشی مستقل از پروتکل و در لایه شبکه است که قادر به تشخیص رفتار حمله بدون نیاز به دانستن رفتار شبکه در حالات عادی است. ما از تجزیه و تحلیل دوبعدی موجک برای مدل کردن همزمان رفتار فرستنده و گیرنده برای تشخیص خارج از کنترل بودن/نبودن ترافیک استفاده کرده ایم.

With the expansion of embedded systems and the new applications of these computing systems in Internet of Things, smart homes and sensors, such systems are faced with a large amount of data. Therefore, designing an embedded system for Massive sensor data analysis for detecting a situation and making a decision is becoming more complex. Machine learning algorithms are a promising method for designing such systems. Neural networks are very popular learning systems to be used in data analysis. However, huge computations of the neural networks make them unsuitable for embedded systems which have strict limitations on energy consumption and execution time as the main design concerns. In this paper we propose an optimization for multi-layer perceptron neural networks based on neuron saturation states. Experimental results show that in average 89% of neurons are in saturated state for benchmark applications. Since in a saturated neuron, exact numerical value is not required, predicting the saturation state helps to perform the computation with less effort. The goal of the saturation prediction is to keep accuracy while minimizing the computations.

تشخيص جامعه در شبکه‌هاي اجتماعي از نظر محاسباتي کاري چالش برانگيز است و توجه محققان زيادي را در دهه اخير به خود جلب کرده است. بيشتر مقالات در اين حوزه بر مدل‌سازي ويژگي‌هاي ساختاري تمرکز کرده‌اند. در اکثر اين مقالات، روش‌ها جوامع را يکي پس از ديگري و به صورت سري يا نوبتي تشخيص مي‌دهند. با هدف افزايش سرعت محاسبات، الگوريتم‌هاي تشخيص جامعه موازي‌سازي شدند. الگوريتم انتشار برچسب (LPA) به دليل بازدهي زماني، روش مؤثري براي موازي‌سازي است. در اين مقاله، اين الگوريتم به صورتي بازنويسي شده است که جوامع همپوشان را تشخيص دهد؛ در جوامع همپوشان يک فرد/گره مي‌تواند همزمان به بيش از يک جامعه متعلق باشد. همچنين، مبتني بر مدل نگاشت - کاهش الگوريتم جديد پياده‌سازي شده است. آزمايش‌هاي طراحي شده نشان مي‌دهد که الگوريتم پياده‌سازي شده از الگوريتم‌هاي مشابه تشخيص جوامع همپوشان مانند LPA، SLPA و COPRA براساس معيار ماژولاريتي کارکرد بهتري دارد.

شبکه‌هاي حسگر بي‌سيم چندرسانه‌اي (WMSN) با چالش‌هاي خاص خود از جمله نياز به پهناي باند بالا، روشهاي فشرده‌سازي متنوع، تأمين کيفيت سرويس و محدوديت منابع در دسترس روبرو هستند. در اين شبکه‌ها، انتقال محتواي چندرسانه‌اي فشرده روي کانال‌هاي بي‌سيم مستعد خطا، احتمال بروز خطا را به شدت افزايش مي‌دهد. از سوي ديگر به دليل محدوديت پهناي باند کانال بي‌سيم و انرژي گره‌هاي حسگر، نمي‌توان به شکل دلخواه، حجم داده ارسالي را با داده‌هاي افزونه براي تشخيص و تصحيح خطا افزايش داد. از اين رو، کنترل خطا در WMSN از جمله مسائل چالش‌برانگيز و موضوع تحقيقات گسترده‌اي بوده است.مکانيزم‌هاي کنترل خطاي لايه‌اي به دليل محدوديت دسترسي به اطلاعات ساير لايه‌ها، عملکرد مناسبي در اين شبکه‌ها ندارند. در مقابل، مکانيزم‌هاي کنترل خطاي بين لايه‌اي موجود عليرغم بهبود کنترل خطا، محدوديت‌هاي ازدحام شبکه و مصرف انرژي را لحاظ نمي‌کنند. در اين مقاله يک روش کنترل خطاي بين لايه‌اي بهبوديافته پيشنهاد مي‌شود که با بهره‌گيري از اطلاعات بين لايه‌اي و در نظر گرفتن ترافيک و محدوديت‌هاي WMSN، به شکل پويا ميزان افزونگي در داده‌هاي کنترلي را تنظيم مي‌کند. نتايج شبيه‌سازي‌هاي انجام شده نشان مي‌دهد که روش پيشنهادي، انرژي مصرفي را کاهش داده و در عين حال کيفيت ويديوي دريافتي را در سطح قابل قبولي حفظ نموده است.

شبکه‌هاي توان پايين و پراتلاف دامنه وسيعي از برنامه‌ها، مانند اتوماسيون ساختمان، کنترل صنعتي، شهر هوشمند، بيمارستان و موارد ديگر را پوشش مي‌دهند. در شبکه‌هاي توان پايين و پراتلاف، برنامه‌ها نيازمند ارتباطات مطمئن و به صرفه هستند که بتوانند مسيريابي بسته‌ها را انجام دهند. يکي از مهم‌ترين نقش‌ها در معماري اينترنت اشيا پروتکل‌هاي مسيريابي است. IETF در سال 2012 پروتکل مسيريابي RPL را براي شبکه‌هاي توان پايين و پراتلاف استاندارد کرد. زماني‌که نود موبايل در شبکه باشد، پروتکل RPL نمي‌تواند حمايت خوبي انجام دهد و نرخ از دست رفتن بسته‌ها، تاخير و مصرف انرژي افزايش پيدا مي‌کند. امروزه برنامه‌هاي کاربردي نيازمند استفاده از پروتکل‌هايي هستند که بتوانند از نودهاي موبايل پشتيباني کنند و ارتباطات مطمئن را شکل دهند. در اين مقاله پروتکل RPL براي شبکه‌هاي با نود موبايل بهبود داده شده است تا ارتباط نود موبايل با والد خود پيوسته باشد. هم‌چنين پروتکل پيشنهادي با پروتکل RPL و mRPL بر روي پارامترهاي مصرف انرژي، تاخير دست‌دهي، نرخ تحويل بسته‌ها و سربار شبکه مقايسه شده است. نتايج بدست آمده از شبيه‌سازي با استفاده از CONTKI/COOJA، عملکرد بهتر پروتکل پيشنهادي را نشان مي‌دهد.

با گسترش شبکه‌هاي اجتماعي آنلاين و اثرات استفاده از آن در زندگي روزمره مردم، تبليغات از طريق اين رسانه‌هاي جديد در حال گسترش است. يکي از سوالات مطرح در تحليل شبکه‌هاي اجتماعي، مدل‌سازي گسترش اطلاعات و بررسي بيشينه‌سازي تاثير در ميان کاربران است. در اکثر مقالات پيشين انجام گرفته در زمينه بيشينه‌سازي تاثير در شبکه‌هاي اجتماعي، هزينه انتخاب يک کاربر به عنوان راس اوليه انتشار اثر (فارغ از ويژگي‌هاي ناهمگون کاربران همچون تعداد دوستان و يا دنبال‌کننده ) همواره يکسان تلقي شده است که اين فرض، در شبکه‌هاي اجتماعي که افراد قادر به تعيين هزينه و يا رد يک درخواست هستند، چندان منطقي نيست. در اين مقاله قصد داريم تا بيشينه‌سازي تاثير در مدل آبشاري مستقل (Independent Cascade) در شبکه‌هاي اجتماعي را در شرايطي که هزينه انتخاب راس‌هاي اوليه ناهمگون باشد، بررسي و مدل‌سازي کنيم. همچنين با انتخاب راس‌هاي اوليه با استفاده از پنج رويکرد مختلف، نحوه گسترش اثر را براي سه نوع شبکه مختلف (تصادفي، Small-World و Scale-free) نمايش داده و رويکرد صحيح انتخاب کاربران اوليه را براي بيشينه‌سازي اثرگذاري در اين شرايط روشن نماييم.

سامانه‌هاي نهفته‌ي بحراني-مختلط با به‌کارگيري اجزا با سطوح بحراني مختلف در يک بستر سخت‌افزاري مشترک، محبوبيت بسياري در صنايع هوايي و خودروسازي يافته‌اند. به‌منظور افزايش کارايي و کاهش هزينه، اين بسترها به‌سوي استفاده از چندين هسته‌ پيش مي‌روند. به دليل پردازش انبوه و طراحي عموماً مبتني بر باتري و نيز با توجه به کاهش ابعاد فناوري که خود موجب کاهش قابليت اطمينان مي‌گردد، توجه همزمان به مصرف انرژي و قابليت اطمينان در سامانه‌هاي بحراني-مختلط حائز اهميت است. در اين پژوهش راهکاري جهت نگاشت وظايف و زمان‌بندي آگاه از انرژي و قابليت اطمينان در يک سامانه‌ي بحراني-مختلط چندهسته‌اي با در نظر گرفتن سه سطح بحراني ارائه شده است. اين روش در زمان طراحي با توجه به قيود زماني و قابليت اطمينان به نگاشت و زمان‌بندي وظايف در عين کاهش انرژي مي‌پردازد. در زمان اجرا، علاوه بر کاهش هرچه بيشتر انرژي، با ارائه‌ي سناريوي تدريجي به مديريت توأمان زمان‌بندي و قابليت اطمينان در صورت رخداد سرريز در سامانه مي‌پردازد. راهکار پيشنهادي مقدار انرژي مصرفي را در فاز برون‌خط به طور ميانگين 14‌/‌5 درصد و در فاز برخط به طور ميانگين 41‌/‌5 درصد نسبت به حالت بدون اعمال DVFS کاهش مي‌دهد.

دسته‌بندي موضوعي متون يکي از مباحث پرکاربرد حوزه‌ي پردازش زبان طبيعي مي‌باشد. به همين جهت تاکنون کارهاي متفاوتي به جهت افزايش دقت در اين حوزه انجام شده‌است. بسياري از اين راهکارها بر اساس ساخت مدلي با نظارت و با استفاده از داده برچسب‌دار ارائه مي‌شود. در مواردي که داده برچسب‌دار موجود باشد، مدل‌هاي فوق عملکرد بسيار مناسبي دارند ولي در موارد بسياري چنين داده‌اي وجود ندارد و تهيه‌ي آن هزينه‌بر است. بنابراين روش‌هاي ياد شده در مواجهه با چنين شرايطي کارايي خود را از دست مي‌دهند. در اين مقاله به جهت مقابله با شرايطي که داده برچسب‌دار موجود نباشد، راهکاري مبتني بر بازنمايي بين زباني کلمات ارائه مي‌گردد که با استفاده از روش‌هاي انتخاب ويژگي و روش‌هاي دسته‌بندي ارائه شده‌است تا علاوه برحفظ دقت بالا در دسته‌بندي موضوعي، فقدان وجود داده برچسب‌دار را جبران سازد .

با توجه به مزايايي که براي شبکه‌هاي نوري ميان‌ارتباطي مراکز داده نسبت به ساختارهاي سنتي الکتريکي برشمرده مي‌شود، اين شبکه‌ها از جذابيت بيش‌تري برخوردار هستند؛ بااين‌حال در ساختارهاي اوليه‌اي که براي آن‌ها ارائه شده‌است، مسائلي مانند محدوديت مقياس‌پذيري و وجود يک نقطه‌ي خرابي مطرح است. در اين مقاله، به ارائه‌ي راه‌کارهايي براي مقاوم ساختن شبکه‌ي مقياس‌پذير توري مدور در برابر خرابي پرداخته مي‌شود. راهکار مطرح‌شده در اين مقاله، از قابليت شبکه‌ي حلقه‌ي سه‌بعدي در ارائه‌ي مسيرهاي بدون استفاده بين گره‌ها، براي ارائه ي پروتکل انتقال داده در هنگام بروز خرابي در مسير انتقال، استفاده مي‌کند. نتايج شبيه‌سازي حاکي از بهبودي در حدود 50% در ارسال موفق بسته‌هاي داده است.

مسأله یکریختی گراف‌ها از مجموعه مسائل باز از لحاظ پیچیدگی محاسباتی است که فقط تعلق آن به کلاس NP مشخص است ولی تعلق آن به P یا NP-Complete مشخص نیست. راه‌حل مسأله در زمان چندجمله‌ای هنوز ناشناخته است و لذا زمینه برای تحقیق و ایده‌پردازی فراهم می‌باشد. از این رو الگوریتم‌های چندجمله‌ای برای این مسأله جزو الگوریتم‌های ابتکاری محسوب می‌شوند. این مقاله به بررسی راه‌های تعیین یکریختی دو گراف متناهی با یکدیگر و ارائه یک روش ابتکاری جدید می‌پردازد. الگوریتمی پیشنهاد می‌شود که گراف ورودی را به یک رشته‌کد پرانتزی تبدیل می‌کند و سپس به جای مقایسه دو گراف رشته کدهای آن دو گراف با هم مقایسه می‌شوند و یکریختی یا عدم یکریختی میان آن‌ها تشخیص داده می‌شود. زمان اجرای این الگوریتم O(ne) است و در دسته الگوریتم‌های "برچسب‌گذاری کانونی " برای گراف‌های "همبند و بدون برچسب " قرار دارد. بعد از پیاده¬سازی این الگوریتم و بررسی نتایج آن مشخص شد که با عملکرد صحیح بیشتر از 99%، عدم یکریختی میان گراف‌های غیریکریخت به درستی تشخیص داده می‌شود.

اینترنت اشیاء یک مفهوم محاسباتی است که در آن اشیاء فیزیکی با شبکه اطلاعات یکپارچه شده و زمینه تعریف کاربردهای جدید در حوزه‌های مختلف را فراهم می‌کند. حجم زیاد داده در اینترنت اشیاء، پردازش، محاسبات و ذخیره‌سازی آن‌ها را با چالش‌هایی روبرو کرده است. در سال‌های اخیر، برای مقابله با این چالش‌ها از رایانش مه به‌عنوان توسعه‌ای از رایانش ابری استفاده شده است. رایانش مه، به‌عنوان یک لایه میانی بین ابر و کاربران نهایی، اعمال کنترل دسترسی در اینترنت اشیاء را با نیازمندی‌های جدیدی روبرو می‌کند. امروزه سازمان‌ها و کاربران نیاز به سیستم‌هایی دارند که امنیت و جامعیت داده‌های آن‌ها را حفظ و همچنین حداقل تأخیر را در پردازش داده‌ها فراهم نماید. برای پاسخ به این نیازمندی‌ها، ما در این مقاله یک مدل کنترل دسترسی کارآمد با ترکیبی از مدل کنترل دسترسی مبتنی بر ویژگی (ABAC) و مدل رمزنگاری مبتنی بر ویژگی با سیاست متن رمزشده (CP-ABE) ارائه می‌کنیم. تحلیل‌های انجام شده نشان می‌دهند که مدل ارائه شده از امنيت، سرعت و مقياس‌پذيري مناسبي برخوردار بوده و می‌تواند مشکل محدودیت منابع را برطرف کند. همچنین این مدل می‌تواند زمینه مقابله با حملات توزیع شده منع سرویس (DDoS) را فراهم کرده و به جلوگيري از سوءاستفاده از وکالت کلید کمک کند. وجه تمایز و برتری این مدل، تأخیر پایین و سرعت بالا، امنیت مناسب، حل معضل محدودیت منابع در سمت کاربران نهایی و رفع مشکل سوء استفاده از وکالت کلید است.

یکی از مهم‌ترین چالش‌های توسعۀ اینترنت اشیاء، محدودیت انرژی تجهیزات است. در راستای کاهش مصرف انرژی، در این مقاله، ما مسئله کنترل توأم نرخ فشرده‌سازی (با اتلاف) و تعداد بسته‌های ارسالی در واحد زمان را برای یک گره اینترنت اشیاء مجهز به منبع انرژی تجدیدپذیر مطرح می‌کنیم. نوآوری راهکار پیشنهادی در توجه همزمان به دو هدف بهینه‌سازی یعنی: «سطح تطابق» داده‌های دریافتی با داده‌های اصلی و نیز رعایت قید تأخیر ارسال داده‌هاست. برای این منظور، با استفاده از چارچوب ریاضی فرآیند تصمیم مارکُفی مقیّد، مسئله را در قالب یک بهینه‌سازی تصادفی طرح می‌کنیم با هدف بیشینه کردن متوسط «سطح تطابق» داده‌ها در بلندمدت، ضمن ایجاد محدودیت در متوسط تأخیرِ گزارش رویدادهای حسگری. نامقیّدسازی مسئله با روش استاندارد «لاگرانژین» انجام می‌شود. الگوریتم پیشنهادی ما برای محاسبۀ سیاست بهینۀ تطبیق‌پذیر نیز بر مبنای یک تکنیک یادگیری تقویتی سریع به نام PDS است که می‌تواند با جداسازی پویایی سیستم به دو بخش قطعی و تصادفی، صرفاً با اتخاذ تصمیمات حریصانه و بدون نیاز به دانش آماری فرآیندهای تصادفیِ کانالِ بی‌سیم، شارژ انرژی و وقوع رویدادهای حسگری، همگرایی به سیاست بهینه را تضمین نماید. کارایی سیاست پیشنهادی با الگوریتم استاندارد Q-learning مورد مقایسه قرار گرفته و به لحاظ مصرف انرژی و همچنین «سطح تطابق» داده‌های گزارش شده ارزیابی می‌شود.

گذرگاه تبادل اطلاعات و خدمات، به عنوان بستری امن برای تعامل بین ذینفعان خدمات الکترونیکی در معماری دولت الکترونیکی بسیاری از کشورها، شناخته می شود. هدف نهایی این گذرگاه آن است که تعامل (تراکنش) بین دستگاه‌های اجرایی و ارائه دهندگان خدمات (سرویس‌های الکترونیکی) به گونه‌ای صورت گیرد که شهروندان بتوانند خدمات دولت را از طریق پنجره واحد از یک نقطه، دریافت نمایند. در معماری دولت الکترونیکی گذرگاه تبادل اطلاعات و خدمات در سطح ملی و هر کدام از خوشه‌های خدمت در نظر گرفته شده است که در سطح ملی با عنوان NIX-GSB هم اکنون در حال سرویس‌دهی است و در بعضی از خوشه‌های خدمت نیز عملیاتی گردیده است. با توجه به اینکه بسیاری از تعاملات بین دستگاهی در سطح استان‌ها قرار دارد، به این معنی که مخاطبین استانی عموما خدمات دولت را از همکاری دستگاه‌های اجرایی دولت در سطح استانها، دریافت می‌نمایند، این سوال مطرح می‌شود که آیا گذرگاه اطلاعات و خدمات دولت در سطح استانی (PIX-GSB) نیز ضرورت دارد یا خیر؟ بایستی درنظر گرفت چالش اصلی که جواب این سوال را مشکل می‌نماید، آن است از طرف دیگر بسیاری از سامانه‌های اطلاعاتی دولت به صورت متمرکز و ملی پیاده‌سازی شده‌اند. بعلاوه، جنبه‌های دیگری در این مساله، وجود دارند که بایستی بررسی گردند. در این مقاله، در ابتدا به دنبال پاسخ به ضرورت PIX-GSB است و سپس محتوای قابل پیش‌بینی برای گردش روی آن را معرفی می‌نماید. براساس تجارب دیگر کشورها، توصیه می‌شود که PIX-GSB در معماری دولت الکترونیکی کشور، عملیاتی گردد که راه حل مناسبی برای اشتراک منابع در سطح استانی و ارتقاء سطح اختیارات استانی است.

بیت کوین مهمترین و ارزشمند ترین رمز ارز دیجیتال است و از عناصر مهم اقتصاد دیجیتال محسوب می‌شود. در این پژوهش با کمک فرامدل پذیرش و استفاده از فناوری Meta-UTAUT عوامل موثر بر پذیرش بیت کوین در ایران مورد سنجش قرار می‌گیرد. برای این کار پرسشنام‌های الکترونیکی توسط گوگل فرم برای سایت‌ها و گروه‌های موجود در فضای مجازی که در حوزه ارزهای دیجیتال فعالیت می‌نمودند، ارسال گردید تا در اختیار کاربران خود قرار دهند. ۴۲۰ پرسشنامه مورد تحلیل قرار گرفت. جامعه آماری شامل استفاده‌کنندگان ایرانی بیت کوین است. پژوهش شامل ۱۱ فرضیه می‌باشد که در نهایت ۸ فرضیه پذیرفته شد و در نهایت مشخص شد که سازگاری تاثیر مثبتی بر قصد رفتاری و نگرش، امنیت اطلاعات درک شده تاثیر مثبتی بر نگرش، فشار اجتماعی درک شده تاثیر مثبتی بر نگرش، نوآوری شخصی در فناوری اطلاعات تاثیر مثبتی بر قصد رفتاری، مقاومت در برابر تغییر تاثیر مثبتی بر قصد رفتاری، درک لذت تاثیر مثبتی بر نگرش و قصد رفتاری تاثیر مثبتی بر رفتار استفاده در پذیرش استفاده از بیت کوین در ایران دارد.