انجمن کامپیوتر ایران

مسئله ردیابی انسان در محیط های شلوغ به ویژه در شرایطی که امکان پوشیده شدن دید وجود دارد، از مسایل مهم بینائی ماشین و رباتیک می¬باشد. استفاده از روش های مبتنی بر مدل می¬تواند به افزایش کارائی سیستم¬های ردیاب منجر شود. یادگیری مدل پیچیده با استفاده از داده¬های محدود، به دلیل بعد بالای پارامتر¬های بدن انسان کار دشواری است. نظر به اینکه اکثر فعالیت¬های انسان به صورت ذاتی روی یک منیفلد با بعد کم قرار دارند، فضای مساله محدود می-شود.در این مقاله برای بدست آوردن فضای پنهان با بعد کم و در نظر گرفتن پویایی مربوط به متغیر¬های پنهان از مدل پویای پروسه¬ی گاوسی استفاده می¬شود. از این مدل برای محاسبه¬ی نگاشت فضای پنهان به فضای مشاهدات و برای پیش¬بینی حرکت استفاده می¬شود. در آزمایشات به عمل آمده از سنسور کینکت برای بدست آوردن تصاویر عمقی استفاده شده است. به منظور بهره¬مندی ازمزایای ردیابی با استفاده از این سنسور نتایج آن به کمک فیلتر کالمن با نتایج مدل پویای پروسه گاوسی ترکیب می¬شود. این الگوریتم در مواردی که مساله¬ی پوشیده شدن دید داریم، نتایج بسیار خوبی داشته است.

هدف از نشانه‌گذاری چهره در تصاویر سه‌بعدی، تعیین نقاطی مانند گوشه‌های چشم، نوک بینی و نوک چانه در چهره است که کاربردهای زیادی در شناسایی چهره، تخمین جهت، تعیین حالت و ثبت تصاویر چهره دارد. در این مقاله روشی را برای نشانه‌گذاری تصاویر سه‌بعدی ارائه کرده‌ایم که بتواند در تصاویر با حالت‌های مختلف، با پوشیدگی یا با جهت‌های متفاوت چهره نسبت به دوربین، در زمان مناسب پاسخگو باشد. در این روش با به‌ کارگیری ویژگی‌های انحنای سطح، هندسه چهره و روش‌های یادگیری، سه نشانه را به عنوان لنگرگاه مشخص کرده و در مرحله‌ی بعد یک مدل منعطف آماری را با استفاده از تحلیل مولفه‌های اساسی بر این لنگرگاه‌ها منطبق می‌کنیم. نتایج آزمایش الگوریتم روی تصاویر پایگاه داده بسفروس نشان‌دهنده‌ی دقت قابل توجه آن در تعیین 8 نشانه‌ی اصلی چهره در زمانی کوتاه و با وجود انواع چالش‌هاست.

افزایش دمای قطعات سیستم های کامپیوتری مساله ای است که روی پارامترهایی چون قابلیت اطمینان سیستم، کارایی، هزینه، طول عمر و... تاثیر گذار می باشد و استفاده از راه کارهای کارا برای مدیریت دما بسیار سودمند می باشد. تکنیک های مدیریت دمایی که تا کنون برای پردازنده های فاقد این ویژگی ارائه شده اند،در این معماری به کارایی حداکثر نمی رسند و نیاز به اعمال تغییراتی در آنها به منظور افزایش کارایی می باشد. همچنین الگوریتم هایی که به منظور مدیریت دمای پردازنده های چند نخی همزمان ارائه شده اند همگی به صورت شبیه سازی شده ارائه شده اند و به دلیل اینکه هر کدام از الگوریتم های شبیه سازی شده یک سری پیش فرض ها را در نظر گرفته اند که ممکن است نتوان روی سیستم های واقعی اعمال نمود، روی سیستم های واقعی چند نخی همزمان قابل استفاده نیستند. در این مقاله ما نتایج آزمایش هایی که روی سیستم های واقعی چندنخی همزمان بدست آورده ایم را ارائه می نماییم که کمک می کند با در نظر گرفتن این نتایج تجربی و اعمال آنها روی الگوریتم های شبیه سازی شده موجود، بتوان از آنها روی سیستم های واقعی چند نخی همزمان استفاده نمود.

وجود انبوه مستندات متني و فاقد ساختار مشخص در اينترنت سبب افزايش اهميت بازيابي اطلاعات گرديده است. يکي از مهمترين پارامترهاي اين موضوع يافتن روابط معنايي ميان کلمات است. اين روابط کمک مي کنند تا موتورهاي جستجو با ضريب اطمينان بالاتري به پرس و جوهاي کاربران پاسخ بدهند. جهت استخراج اين روابط منابع متعددي وجود دارد. ما نيز مانند اکثر محققين براي استخراج روابط از منبع شبکه واژگان استفاده مي¬نماييم. بر خلاف کارهاي صورت گرفته تا کنون، که با استفاده از فضای سالتون و فاصله بین بردارها، ارتباطات بین مفاهیم را محاسبه می¬نمودند، ما بدون استفاده از مدل فضاي برداري روشي مبتنی بر گراف را برای محاسبۀ ارتباطات معنایی، ارائه مي دهيم. مقايسه روش پيشنهادي ما با ساير روش هاي مبتني بر شبکه واژگان، نتايج مطلوبي را نشان مي دهد که با استفاده مناسب از اين روش مي توان بازيابي اطلاعات را نيز بهبود بخشيد.

بعد از به­ وقوع پیوستن یک زلزله يكي از اساسي­ترين مسائل، شناسايي محل­هاي آسيب­ديده با ميزان خسارت بالا است تا بتوان كمك­هاي مورد نظر را به­صورت هدفمند به نقاط ضروري­تر رسانيد. همچنين شناخت مناطق آسيب­ديده مي­تواند كمك شاياني در محاسبه ميزان اعتبار و زمان لازم براي ترميم بافت­هاي آسيب­ديده در دسترس كارشناسان قرار دهد. روش­های مبتنی بر پردازش تصویر ابزارهای قدرتمندی در جهت آشکارسازی و طبقه­بندی ساختمان­های آسیب­دیده هستند. هدف این مقاله آشکارسازی صدمات ناشی از زلزله به ساختمان­ها به­وسیله­ی مقايسه تصاوير ماهواره­اي قبل و بعد از زلزله می­باشد. در اين مقاله هدف مشخص نمودن ميزان تخريب سقف­ها مي­باشد كه از داده­هاي برداري نقشه سقف­ها براي تشخيص ميزان خسارات نيز استفاده شده است. از آنجایی که زلزله معمولاً به­طور غیرخطی عمل می­کند، روش طبقه­بندی بر اساس ميزان خسارت توسط شبکه عصبی مي­تواند بسيار مطلوب باشد. نتایج پیاده­سازی نشان می­دهد که روش ارائه شده مکان­های آسیب­دیده را با دقت کلی 96 درصد تشخیص می­دهد.

شبکه¬های تورین محاسباتی (گرید) مجموعه¬ای از سیستم¬های توزیع شده و ناهمگن است که امکان اشتراک، تبادل و انتخاب منابع مستقل را فراهم می¬کند. زمانبندی در شبکه¬های تورین محاسباتی (گرید) یک مساله¬ی NP_Complete است در نتیجه برای حل مساله¬ی زمانبندی، الگوریتم¬های اکتشافی و فرااکتشافی برای رسیدن به جوابی، نزدیک جواب بهینه استفاده می¬شوند. در این مقاله یک روش ترکیبی اکتشافی جدید برای زمانبندی در محیط شبکه¬های تورین محاسباتی (گرید) ارائه شده است که طبق نتایج، با استفاده از داده¬های آزمایشی براون، زمان اتمام آخرین کار بطور متوسط 8.45 درصد نسبت به الگوریتم مقایسه شده (Heuristic) و 7.68 درصد نسبت به الگوریتم MinMin کاهش داشته است.

Combining services to build compositions is a key concept in Service Oriented Architecture. In a service composition with transactional property, each service failure may impose a rollback cost on the composition due to the rollback of its dependent successfully ended services. Reducing the mean rollback cost of a composition is possible by applying Fault Tolerance (FT) patterns to each task in order to decrease the failure probability of the composition. Different FT patterns with different imposed cost and execution time overheads can be applied to each task within the composition workflow. In this paper we have formulated the problem of choosing FT patterns for a given transactional composition as an optimization problem and a NSGA-II genetic algorithm has been proposed to find a mapping of patterns totasks which satisfies conflicting objectives. The effectiveness of the proposed approach has been evaluated by applying the optimization process to different compositions

مسئله طبقه‌بندي اشياء بدنبال تشخيص اشياء در تصاوير و تعيين طبقه آن‌ها مي‌باشد. اين مسئله يکي از چالش-برانگيزترين مسائل بينايي ماشين محسوب مي‌شود. با توجه به شباهت‌هاي بين کدگذاري تنک و عملکرد بيولوژيکي مغز انسان و همچنين توانايي کدگذاري تنک در يادگيري مؤلفه‌هاي پايه مشابه با مؤلفه‌هايي که کورتکس بينايي پستانداران استخراج مي‌نمايد، در اين نوشتار بر آنيم تا از قابليت‌هاي کدگذاري تنک در حل مسئله طبقه‌بندي بهره ببريم. لذا رويکرد سلسله‌مراتبي پيشنهاد شده است که هسته اصلي آن را کدگذاري تنک تشکيل مي‌دهد و در آن با بهره‌گيري از ادغام بيشينه‌گير وزن‌دار، نقشه برجستگي و گروه‌بندي محلي هرچه بيشتر کدهاي تنک را نسبت به عمليات هندسي نظير جابه-جايي مکاني مقاوم مي‌نماييم. معماري سه لايه پيشنهاد شده بر روي پايگاه‌داده Caltech101 مورد ارزيابي قرار گرفته‌اند که نتايج (%78.6) نشان از عملکرد موفق رويکرد سلسله‌مراتبي پيشنهاد شده نسبت به ساير الگوريتم‌هاي ارائه شده تا به امروز دارد.

حس بینایی به عنوان یکی از حواس اصلی انسان، بیشترین تاثیر را در یادگیری و زندگی روزمره‌ دارد. بسیاری از افراد جهت انجام کارهای روزمره مجبور به استفاده از عینک یا لنز می باشند. اخیرا با توسعه وسایل دیجیتال، محققان به دنبال راه حلی جهت رفع نیاز به استفاده از عینک یا لنز برای رفع عیوب انکساری چشم جهت تشخیص صحیح تصویر می باشند. در این خصوص با فرض دانستن مشخصات چشم شخص، تصویر قبل از نمایش در نمایشگر به کمک این مشخصات جبران‌سازی می‌گردد. در نتیجه پس از مشاهده توسط شخص به صورت تصویر اولیه دیده می‌شود. در این مقاله ابتدا به بیان روش مدلسازی تصویر تشکیل شده در شبکیه می‌پردازیم. سپس با استفاده از چند الگوریتم دکانولوشن اقدام به جبران سازی تصویر بر اساس مشخصات چشم شخص می‌کنیم. در نهایت با استفاده از معیارهای PSNR، SSIM، IWSSIM و همچنین از لحاظ ظاهری تصاویر بدست آمده از هر روش را با هم مقایسه می‌کنیم. در عمل کنتراست تصاویر جبران‌سازی شده‌ی بدست آمده بسیار پایین است. در نتیجه برای افزایش کنتراست، اصلاحی روی مقادیر تصاویر بدست آمده از الگوریتم‌های دکانولوشن انجام می‌شود.

نازک‌سازی، یک نوع پیش‌پردازش روی تصویر کاراکترها است که طی آن عرض تمام بخش‌های هر کاراکتر به یک پیکسل کاهش می‌یابد. در این مقاله روشی برای نازک سازی حروف تایپی فارسی ارائه شده است که از طریق تکرارهای متوالی کار نازک سازی را انجام می دهد، این کار به کمک حفر سطوح و حذف پیکسل‌های دندانه‌ای انجام می‌شود. این مقاله قصد دارد با استفاده از الگوریتم های پایه ریخت شناسی به نازک سازی کاراکترهای تایپ شده فارسی به گونه‌ای بپردازد که تشخیص بصری کاراکترهای زبان فارسی را آسان سازد. با توجه به زیاد بودن تعداد نقاط دندانه‌ای در اطراف کاراکترها، این روش از سرعت بالایی برخوردار است. نتایج حاصل از پیاده سازی نشان داد که این روش علاوه بر حفظ پیوستگی، نازک‌سازی در حد یک پیکسل و بهبود سرعت قادر به صاف نمودن منحنی‌های افقی و عمودی در شکل کاراکترها همراه با حفظ دندانۀ حروف می‌باشد. این موضوع کمک مؤثری به تشخیص بصری کاراکترها می‌کند. اگرچه کارایی بصری این روش نسبت به روش ژانگ-سوئن اندکی ضعیف تر است، اما زمان مورد نیاز در این روش نسبت به روش ژانگ-سوئن بسیار کمتر است.

هرس تجمیع یکی از مؤثرترین عملیات برای افزایش عملکرد پیش‌بینی و کاهش سربار محاسباتی روش‌های تجمیعی در حیطه یادگیری ماشین است. این عملیات که یکی از مسائل NP-Complete می‌باشد، توجه محققان زیادی را در این حیطه به خود جلب کرده است. در این مقاله، یک روش هرس دسته‌بند تجمیعی جدید پیشنهاد می‌شود که با استفاده از انتخاب پیشروانه الگوریتم‌های جستجوی ممنوعه، بهترین مدل‌ها را به صورت گام به‌گام از تجمیع اولیه انتخاب می‌کند تا در انتها بهترین زیرمجموعه از آن به دست آید. به علاوه در این روش، یک استراتژی جدید و اثرگذار با نام "فراموشی دوره‌ای" که خاص لیست ممنوعه است، پیشنهاد می‌شود. روش پیشنهادی با دو روش پیشرفته مشابه برای هرس یک تجمیع اولیه ناهمگن و روی 10 مجموعه داده استاندارد، مورد مقایسه و ارزیابی قرار می‌گیرد. این آزمایش‌ها براساس معیار دقتِ تجمیع هرس شده، اندازه آن و میانگین زمان اجرا تحلیل می‌شوند. نتایج آزمایش‌ها نشان می‌دهد که روش پیشنهادی در مقایسه با دو روش مشابه، به طور میانگین منتهی به 069/3% بهبود دقت می‌شود. به علاوه، روش پیشنهادی در کاهش اندازه تجمیع اولیه و یافتن مدل‌های دقیق‌تر آن، موفق‌تر است که یکی از دلایل این امر می‌تواند وقت بیشتری باشد که برای جستجوی مدل‌ها صرف می‌کند.

کاوش استفاده از وب که از شاخه‌هاي وب کاوي می‌باشد به پیشبینی صفحه بعدي کاربر و همچنین شناسایی رفتار کاربر می‌پردازد. یکی از چالش‌هاي این حوزه، تشخیص شیوه رفتاري کاربر جهت پیش‌بینی دقیق‌تر صفحه بعدي مورد نظر وي است. آنچه کار مهم است، صحت پیش‌بینی به همراه کاهش زمان مورد نیاز براي پیش‌بینی می‌باشد. ما در این مقاله از مدل خوشه‌بندي کامیانه استفاده کرده و توسط یکچارچوب جدید قابل گسترش، به پیش‌بینی صفحه بعدي کاربر می‌پردازیم. هدف ما در این مقاله ارائه راهکاري براي افزایش صحت و کاهش زمان پیش‌بینی برخط صفحه بعدي کاربر می‌باشد. نتایج حاکی از افزایش صحت پیش بینی و کاهش زمانی پیش‌بینی برخط به میزان قابل ملاحظه‌اي می‌باشد.

يكي از تكنيك‌هاي ارائه شده براي زمانبندي در واسطه‌های توري، زمانبندي اقتصادي می‌باشد كه يكي از مهمترين آنها الگوريتم زمانبندي مبتني بر محدوديت زمان و هزينه است. در اين الگوريتم‌ها زمان‌بندی بر اساس دو محدوديت زمان و هزينه براي اجراي كارها که توسط کاربر اعلام می‌شود، انجام مي‌گيرد. يكي از چالش‌هاي مهم اين روش‌ها، عدم قطعیت اجراي يك كار روي يك منبع توري است كه باعث تفاوت در رويه اجراي كارها و تفاوت با پيش‌فرض‌های زمانبندي مي‌شود. اين كاستي، تاثير منفی روي نسبت اتمام كارها گذاشته و ميزان از دست رفتن سرمايه را افزايش مي‌دهد. در اين مقاله، هزينه و زمان به صورت يك توزيع احتمالي در يك چارچوب تئوري تصميم‌گيري در نظر گرفته شده و سپس با گسترش الگوريتم‌هاي اقتصادي، تكنيك‌هاي جديد زمانبندي مبتني بر محاسبات احتمالي ارائه شده است. الگوريتم‌هاي ارائه شده در اين كار انتخاب كاربر را در نوع انجام كارها افزايش داده و باعث بالا رفتن نسبت اتمام كارها شده است. شبیه‌سازی نشان می‌دهد که روش‌های مبتنی بر توزيع احتمالي زمان اجرا در صورت استفاده از تخمين اوليه كاربر عملكرد بهتري از خود نشان مي‌دهند. الگوريتم‌ها اقتصادي مبتني بر مدل بيزين ارائه شده در اين مقاله (الگوريتم 3-2)، به طور میانگین، در زمان 12 درصد، در نرخ اتمام كارها 9 درصد و در هزینه كل 8 بهبود نشان داده است.

در این مقاله، قبل از هر چیز، یک پروتکل ساده در قالب مراحل قابل اجرا توسط هر یک از سیستم‌های توزیع شده معرفی و Trace می‌شود. سپس پروتکل‌های توافق خطی و غیرخطی را برای شبکه‌های عامل پویا معرفی می‌کنیم. این پروتکل به عامل‌ها این امکان را می‌دهد تا به‌صورت توزیع شده و با همکاری یکدیگری به توافق برسند. مواردی از قبیل شبکه‌های دارای تاخیر زمانی در ارتباطات و یا کانال‌هایی که داری اثر فیلترینگ هستند نیز در نظر گرفته می‌شوند. کران بالای مناسبی برای حداکثر تاخیر زمانی قابل تحمل در شبکه شناسایی شده است. نشان داده می‌شود که ارتباطات شبکه کلید اصلی در دستیبای به توافق مورد نظر است. همچنین تابع لیاپانُف به منظور تعیین یک کمیت قابل اندازه‌گیری برای عدم توافق کلی، معرفی می‌شود. در نهایت نیز نتایج شبیه‌سازی‌های انجام شده برای پروتکل‌های توافقی در این مقاله معرفی می‌شوند، نشان داده می‌شود.

مهندسی نرم افزار مبتنی بر عامل در سالهای اخیر به یکی از موضوعات مورد بحث در مهندسی نرم افزار تبدیل شده است. نیاز به معماری های باز دلیلی است که سبب تولید و استفاده برنامه های عاملگرا می شود. علت این امر تغییر و تکامل پیوسته این گونه معماری ها است، یعنی با هر بار اجرای جدید برنامه نیاز مندی های جدیدی تولید می شود. هدف از ساخت نرم افزار های عاملگرا ساخت متدولوژی و ابزارهایی است که توسعه و نگهداری نرم افزارهای عاملگرا را به صورت ارزان، انعطاف پذیرتر و دارای کار کردی ساده و راحت امکان پذیر نماید. بیشتر این نرم افزارها بسیار قوی، مستقل و فعال می باشند. همچنین برنامه های عاملگرا باید توانایی تشخیص پیچیدگی ها را در مراحل اولیه را دارا باشند. لذا تولید نرم افزاری بدون خطا هدفی مهم، در پیشروی مهندسین نرم افزار است. در این مقاله به بیان راهکاریی در جهت رسم نمودارهای موجود در یکی از متدولوژی های عاملگرا به نام تروپوس می پردازیم. ما برای رسیدن به این هدف از سیستم های انتقال گراف و ابزار AGG استفاده می نماییم. سرانجام در پایان کار به بحث راستی آزمایی متامدل تعریف شده توسط یک مثال می پردازیم.

چارچوب‌های نرم‌افزاری شیءگرا به دلیل داشتن مزایایی چون ایجاد یک بستر استاندارد برای طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های نرم‌افزاری، کاهش هزینه‌ها، کاهش زمان توسعه‌ی سیستم، استفاده مجدد از کد، و افزایش قابلیت مراقبت و نگهداری به صورت گسترده توسط برنامه‌نویسان مورد استفاده قرار می‌گیرند. ولی این چارچوب‌های نرم‌افزاری مشابه هر نرم‌افزار دیگر به دلیل مطرح شدن نیازمندی‌های جدید و یا رفع‌ کردن خطاها در طول زمان دچار تغییر و تحول می‌شوند. این تغییرات موجب می‌شوند برنامههایی که با استفاده از این چارچوب‌های نرم‌افزاری نوشته شده‌اند دچار مشکل شده و به درستی کار خود را انجام ندهند. بنابراین همراه با به‌روزرسانی و تکامل چارچوب‌های نرم‌افزاری، این برنامه‌ها نیز نیازمند به‌روزرسانی و تکامل می‌باشند. در این مقاله روشی ارائه شده است که تکامل یک چارچوب نرم‌افزاری شیءگرا را با استفاده از تحلیل تکامل مفاهیم یا وظیفه‌مندی‌های عرضه شده توسط آن چارچوب در بین نسخه‌های مختلف آن می-سنجد، و قوانین تغییری برای فرآیند تکامل مفاهیم چارچوب‌های نرم‌افزاری شیءگرا استخراج می‌کند که برنامه‌نویسان با استفاده از این قوانین تغییر می‌توانند برنامه‌های خود را به‌روزرسانی کنند. دستاورد این مقاله، روشی نیمه‌خودکار و با دقت و قابلیت‌بازیابی قابل قبول جهت کشف قوانین تغییر مورد نیاز برای به‌روزرسانی برنامه‌ها می‌باشد. برای بررسی و شفاف-سازی این روش نمونه‌ی عملی از آن نیز پیاده‌سازی شده است. در نهایت برای سنجش کارایی روش پیشنهادی، تکامل تعدادی چارچوب نرم‌افزاری با استفاده از این روش تحلیل شده و نتایج بدست آمده با نتایج روش‌های پیشین مقایسه گردیده است.

نامه الکترونیک جعلی یکی از مسائل اصلی در دنیای اینترنت است که منجر به خسارت مالی زیادی برای سازمانها و کاربران شده است. در این مقاله، تحقیق وسیعی درباره روشهایی که در حال حاضر برای شناسایی نامه های الکترونیک جعلی بکار می رود، صورت گرفته است ؛ سپس یک مدل شناسایی نامه الکترونیک جعلی مطابق با روشهای داده کاوی ارائه می گردد. در این مدل، با توجه به ویژگیهای موثر استخراج شده و مجموعه داده موجود، روش داده کاوی دسته بندی برای تفکیک نامه های الکترونیک جعلی و غیر جعلی معرفی می شود . نتایج تحقیق نشان داد که روشهای دسته بندی داده کاوی، روشی موثر در امر تشخیصنامه های الکترونیکجعلی است. نرخ بالای صحت و نرخ تشخیص غلط پایین ((FP و مقایسه معیارهای مرسوم داده کاوی سایر دسته بندها نظیر TP–Recall–F--measure و منحنی های ROC و تحلیل انها، از دیگر یافته های این تحقیق است.

در شبکه‌های حسگر بی‌سیم آن دسته از گره‌های حسگر که در نزدیکی چاهک هستند، بیشتر در کار ارسال اطلاعات شرکت کرده و درنتیجه سریع‌تر انرژی خود را تخلیه می‌کنند. ایده‌ی چاهک متحرک برای موازنه انرژی گره‌های حسگر به‌کار می‌رود. با این حال تحرک چاهک، چالش‌هایی را بوجود می‌آورد که پروتکل‌های مسیریابی موجود برای شبکه‌های حسگر بی‌سیم با چاهک ثابت قادر نخواهند بود به‌صورت کارا عمل‌ کنند. در این مقاله ابتدا به بررسی چالش‌های الگوریتم‌های مسیریابی شبکه‌های حسگر بی‌سیم با چاهک سیار می‌پردازیم. سپس با درنظر داشتن برخی از معیارهای بهینگی شبکه‌های حسگر بی‌سیم نظیر بهره‌وری انرژی، تأخیر، سربار پیغام‌های کنترلی، توان عملیاتی و کاربردی بودن می‌پردازیم. در نهایت تأثیر این چالش‌ها بر معیارهای بهینگی در الگوریتم‌های مسیریابی بررسی شده و یک نتیجه گیری کلی جهت بهینه‌سازی شبکه‌های حسگر بی‌سیم با چاهک سیار با توجه به تاثیر چالش‌ها بر معیارهای بهینگی، انجام می‌شود.

وجود تغییرات الکتریکی در فاز رپلاریزاسیون سیکل قلبی با افزایش خطر آریتمی‌های بطنی و مرگ قلبی ناگهانی ارتباط مستقیمی دارد، بنابراین تشخیص و ارزیابی این تغییرات، که تغییرات موج T (TWA) نامگذاری شده‌اند، می‌تواند امکانات جدیدی را در اختیار پزشکان قرار دهد. با این حال تشخیص صحیح TWAبه دلیل دامنه‌ی بسیار کوچک آن (گاهی کوچکتر از سطح نویز) و ادغام شدن با نویزهای بیولوژیکی نظیر حرکت الکترودها، فعالیت ماهیچه‌ها و تنفس همواره با مشکلاتی مواجه است. ما در این مقاله برای تشخیص تغییرات موج T بر خلاف روش‌های موجود، از یک روش چندلیدی استفاده نموده‌ایم. روش پیشنهادی ابتدا یک تبدیل PCA را به سیگنال‌های پیش‌پردازش شده اعمال می‌کند، سپس با اعمال روش همبستگی به داده‌های تبدیل‌یافته تغییرات موج T را تشخیص و تخمین می‌زند. این روش علاوه بر تشخیص صحیح تغییرات موج T، برخلاف سایر روش‌های موجود مکان وقوع تغییرات را نیز تشخیص می‌دهد.

تکنولوژي مبتني بر نانولوله‌هاي کربني يکي از پراميدترين کانديداي جايگزين تکنولوژي سی‌ماس مي‌باشد. در اين تکنولوژي، رشد نانولوله‌هاي کربني مبتني بر سنتز شيميايي مي‌باشد که اين مورد باعث تغييرات زيادي در پارامترهاي فيزيکي نانولوله‌هاي کربني مي‌شود. تغييرات در تراکم و خواص نيمه‌هادي بودن نانولوله‌ها، منجر به بالا رفتن نرخ اشکال در مدارهای مبتني بر نانولوله‌هاي کربني شده است. در نتيجه قابليت اطمينان مدارهای مبتني بر نانولوله‌هاي کربني به شدت تحت تاثير قرار گرفته است. لذا هدف این مقاله، بهبود قابليت اطمينان مدارهاي مبتني بر نانولوله‌های کربنی با در نظر گرفتن عوامل اشکال در این مدارها می‌باشد. ایده‌ی اصلی جهت بهبود قابلیت اطمینان مدار، تغییر ساختار آن‌ها با استفاده از تکنیک مبتنی بر سیم‌بندی دوباره می‌باشد. تغيير ساختار در يک چارچوب بهينه‌سازي و به صورت تدریجی صورت مي‌گيرد. یکی از ویژگی‌های مهم این روش، بهینه‌سازی بر اساس اطلاعات فرآیند ساخت می‌باشد به گونه‌ای که ساختار بهینه با توجه به تکنولوژی ساخت ارائه‌می‌شود. همچنین سربارهاي مساحت و تاخير نيز در بهبود قابليت اطمينان حاصل از اين روش لحاظ شده‌اند. نتایج حاصل نشان می‌دهند که با استفاده از این روش، قابلیت اطمینان به طور میانگین %20 بهبود می‌یابد. این در حالی است که سربار مساحت و تاخیر به ترتیب % 3/0 و %10 است.