انجمن کامپیوتر ایران

پروتکل SIP با توجه به امکاناتی چون متنی بودن، برقراری تماس انتها به انتها و استقلال از نوع داده انتقالی، انتخاب مناسبی برای پروتکل سیگنالینگ جهت برقراری ارتباط بین دو کاربر شبکه IP است. اما استفاده‏ی گسترده از SIP باعث به وجود آمدن آسیب پذیری‏های بسیار این پروتکل گردیده است. در این بین، اضافه بار می‏تواند باعث بروز مشکلات جدی برای سرورهای SIP گردد. اضافه بار در SIP زمانی رخ می دهد که یک سرور SIP منابع کافی برای پردازش همه پیام ها را نداشته باشد. دراین مقاله مکانیزم کنترل اضافه بار مبتنی بر پنجره که نیازی به بازخورد صریح ندارد برروی پروکسی متن باز Asterisk توسعه ، پیاده سازی و ارزیابی شده است. دراین مکانیزم نه تنها حداکثر اندازه‏ی پنجره، بلکه تعداد پیام های تأیید را نیز در نظر گرفته‏ایم. نتایج پیاده سازی نشان می‏دهد که این روش در عمل می تواند باعث حفظ گذردهی در شرایط اضافه بار شود و تا آنجا که ما اطلاع داریم این تنها روش کنترل اضافه بار بدون استفاده از بازخورد صریح است که در یک بستر واقعی پیاده سازی شده است. این روش با در نظر گرفتن تعداد پیام های تأیید، به طور پویا بیشینه‏ی اندازه‏ی پنجره را تغییر می‏دهد.

نظر به آنکه تکنیکهای متداول یادگیری ماشین مبتنی بر این فرض ضمنی هستند که داده ها در فضای برداری واقع شده اند، خطی سازی داده های روی منیفلد حائز اهمیت می باشد. حقه هسته و نگاشت به صفحات مماس بر منیفلد دو راهکار متداول به منظور خطی سازی داده های واقع بر منیفلد ریمانی می باشد. نگاشت به صفحات مماس ، خطی سازی غیر دقیق می باشد که می تواند به ضعف ماشین یادگیر منجر گردد. نوع هسته و پارامترهای آن عناصری تعیین کننده در متر القائی به فضای ویژگی می باشند. در این مقاله روشی به منظور خطی کردن دقیق داده های روی منیفلد ریمانی ارائه شده است، که توپولوژی کلی داده ها را حفظ می نماید. ارائه هسته مبتنی بر داده، با حفظ فاصله ژئودزیک بین نقاط راهکار پیشنهادی می باشد. داده های مورد بررسی، روی یک منیفلد ریمانی کامل با فاصله ژئودزیک کمینه یکتا بین نقاط قرار دارند. به منظور بررسی کارایی، روش پیشنهادی بر ویژگی هایی که از سیگنال EEG دو دسته بیمار استخراج شده اند اعمال شده و با سایر روشهای متداول در این زمینه مقایسه گردید. آزمایشات بعمل آمده برتری هسته پیشنهادی نسبت به هسته هایی که توپولوژی داده ها را در نظر نگرفته یا به صورت جزئی در نظر گرفته اند را نشان میدهد.

لزوم کوچک کردناندازه¬ی ترانزیستور¬هادرابعادنانو،و بروز مشکل در صنعتترانزیستورهایاثرمیدانی نیمه¬هادی، پژوهشگران را به سوی جايگزینی فناوری¬های جدید سوق می¬دهد. ازاینروفناوری سلول¬های کوانتومی، به عنوان یکی از فناوری¬های جایگزیندر نظر گرفته شده¬ است.در بسیاری از تحقیق¬ها و پژوهش¬ها، طراحی و بهبود انواع گیت¬های منطقی پایه، مورد بررسی واقع شده است. در این میان، می¬توانبه گیت XOR، که یک گیت پرکاربرد در طراحی مدارهای دیجیتال است، اشاره نمود. در این مقالهنیز به بررسی، معرفی و مقایسه¬یانواع طراحی گیت¬XOR پرداخته شده، انواع طراحی¬های گیت XOR جمع آوری، و در نرم¬افزار QCADesigner پياده¬سازی شده است. همچنین ما توانسته¬ایم یک طراحی جدید از گیت XOR ارايه دهيم که نسبت به بهترین طراحی ارايه شده در سال 2012، تعداد سلول¬های کوانتومی را حدود 63درصد، فضای اشغالی را حدود 65درصد و کلاک را حدود 20درصد کاهش مي¬دهد. این طراحی بر اساس حالت متقارن معکوس¬کننده¬ها در منطق گیتXOR،و حالت صليبی¬شکل گیت اکثريت بدست آمده است.این طرح، بدون افزايش هيچ¬گونه گيت معکوس¬کننده و تنها با تغيير پلاريته¬های ثابت در پايه¬های گيت¬های اکثريت، می¬تواند گيت XNOR را با همان میزان کاهش تعداد سلول،فضای اشغالی و تعداد کلاک ارايه نمايد.

بسياري از مسائل دنياي واقعي ماهيتي پويا دارند، به اين مفهوم كه موقعيت و مقدار بهينه¬سراسري آنها در طول زمان تغيير مي¬كنند. یکی از این مسائل معروف در بهينه¬سازي محيط¬هاي پويا، مسئله تابع محك قله¬هاي متحرك یا ماکزیمم¬های در حال تغییر می¬باشد، كه رفتاري شبيه به مسائل پويا در دنياي واقعي را دارد. در این مقاله يک رويکرد ممتيکي مبتني بر بهينه‌سازي ازدحام ذرات براي بهینه‌سازی محیط¬های پویا ارائه شده است. در روش پيشنهادي، الگوریتم ممتیک-ازدحام ذرات فازی برای حل این مسئله مطرح شده است، که به نوعي ترکیبی از الگوریتم¬های تکاملی و هوش تجمعی می¬باشد که در اين حالت الگوريتم پيشنهادي خصوصیات هر دو گروه را در خودش دارد. الگوريتم پيشنهادي براي بهينه¬يابي تابع محك قله¬هاي متحرك در فركانس¬هاي مختلف و با تعداد قله¬هاي متفاوت آزمايش شده و با چند الگوریتم دیگر مقایسه شده است، نتایج آزمايشات نشان-دهنده بهبود کارایی الگوریتم پيشنهادي نسبت به الگوریتم¬های ازدحام ذرات استاندارد و ممتیک می¬باشد.

سیستم‌های تشخیص نفوذ، حجم زیادی هشدار تولید می‌نمایند که بسیاری از آن‌ها مربوط به حملات واقعی نبوده و مثبت کاذب به شمار می‌آیند. به همین خاطر تحلیل و بررسی آن‌ها توسط مدیر امنیتی به خصوص در شبکه‌های بزرگ، کاری دشوار و حتی غیرممکن خواهد بود. ازاین‌رو، در این مقاله روشی خودکار به منظور شناسایی و کاهش هشدارهای مثبت کاذب، براساس ترکیب روش های تحلیل علت ریشه‌ای و روش‌‌های تشخیص ناهنجاری ارائه شده است که قابلیت شناسایی برخی از حملات و ناهنجاری‌ها را نیز دارد. روش پیشنهادی بر روی مجموعه داده‌ی واقعی مورد آزمایش قرار گرفته و به کاهش بیش از %98 هشدارها و نیز کاهش گزارش‌های ناهنجاری منجر شده است. این امر، بررسی هشدارها و گزارش‌های ناهنجاری را تسهیل می‌بخشد. به علاوه، هشدارهای که رفتار ناهنجار دارند، به فراهشدارهایی که دید بالاتری را از فعالیت‌های ناهنجار ارائه می‌دهند، تبدیل می‌شوند. این فراهشدارها، امکان نظارت و واکنش مستقیم مدیر را بر فعالیت‌های ناهنجار فراهم می‌سازند. از دیگر مزایای این روش، عدم نیاز به فرد خبره جهت تشخیص و جداسازی هشدارهای صحیح از هشدارهای کاذب می‌باشد.

در اين مقاله، يک روش جديد براي نهان نگاری قابل بازگشت تصوير بر پايه انتقال هيستوگرام ارائه شده است. در روش‌هاي نهان نگاری قابل بازگشت داده مبتني بر هيستوگرام، ظرفيت نهان نگاری محدود است. در اين روش ابتدا يک تکنيک پيش‌گويانه خطي بر روي پيکسل¬هاي تصوير اعمال مي¬شود، سپس پيکسل¬ها را به دو دسته تقسيم مي¬کند. بعد از استخراج نقطه اوج (مقدار پیکسلی که بیشترین تکرار را در هیستوگرام دارد) و نقطه صفر (مقدار پیکسلی که کمترین تکرار را در هیستوگرام دارد)، مي¬توانيم داده محرمانه¬ را به صورت دوبيتي در پيکسل‌هاي خاصي از تصوير پنهان کنيم. همچنين الگوريتمي براي بازيابي تصوير اصلي از تصوير نهان نگاری شده ارائه شده است.بر اساس نتايج آزمايشات، ظرفيت نهان نگاری بيشتري در اين روش نسبت به روش‌هاي مشابه بدست آمده است و کيفيت تصوير نيز تا حد قابل قبولي (PSNR=40db) حفظ مي¬شود. ظرفيت نهان نگاری به اندازه¬ي اختلاف ظرفيت نهان نگاری در هيستوگرام منفي با ظرفيت نهان نگاری در هيستوگرام غير منفي نسبت به روش‌های قبلی افزايش يافته است.

تاکنون تحقیقات فراوانی در حوزه استخراج روابط معنایی از مستندات متنی صورت پذیرفته است که اغلب آنها سعی کرده‌اند تا با استفاده از روش‌های دسته‌بندی مثل SVM، راه‌حلی برای استخراج رابطه ارائه دهند. در این تحقیق، تلاش شده است تا با استفاده از روش‌ کاوش الگوهای ترتیبی، الگوهای متعلق به رابطه‌های مختلف مشخص شده و سپس با استفاده از این الگوها، روابط درون جملات تشخیص داده شوند. در واقع هدف این تحقیق این است که ترتیب بین کلمات یک جمله در فرایند استخراج رابطه شرکت داده شود و با استفاده از الگوهایی که می‌توان از نحوه‌ی چیدمان کلمات درکنار همدیگر بدست آورد، کارایی استخراج رابطه را افزایش دهیم. برای این‌کار ابتدا با استفاده از روش‌ کاوش الگوی CloSpan، الگوهای متعلق به هر نوع رابطه را پیدا کرده و سپس برای تعیین دسته نمونه‌های آزمایشی جدید، باید مشخص کرد که نمونه مورد نظر الگوهای کدام رابطه را بیشتر در خود جای داده است. نتایج بدست آمده نشان‌دهنده‌ی این مطلب است که ایده‌ی مطرح شده کارایی به مراتب بالاتری نسبت به روش‌های موجود دارد.

In this paper, a novel manner for unrestrained pose-invariant face recognition was proposed. Also, a novel and efficient method was proposed to reconstruct the 3D models of a human face from a single 2D face image with variety in facial expression using the Deformable Generic Elastic Model (D-GEM). Three generic models were em-ployed for modeling facial expression in the Generic Elastic Model (GEM) framework and a mixture of these three models by using computing distance around face lips. Par-ticularly, present method was tested on an available 2D face databases without facial expression images and a new synthesized sequences pose from gallery images and com-pared present synthesized results with target face images by performing face recognition using the rank-one recognition rate with the smallest cosine distance. Promising results were acquired for handling pose changes based on the proposed method compared to the GEM approach

یکی از حوزه‌های مهم در داده کاوی و یادگیری ماشین، حوزه شناسایی داده پرت می‌باشد. روش‌های بسیاری برای شناسایی داده پرت ارائه شده که همه آن‌ها از فرض یکسان بودن توزیع احتمال داده‌های تست نسبت به داده‌های آموزش پیروی می‌کنند. اما در بسیاری از برنامه¬های کاربردی واقعی نظیر شناسایی اسپم یا تقلب، تفاوت توزیع داده‌های آموزش و تست یک امر رایج است. این حالت به شرایط تغییرتوزیع مجموعه داده معروف است. مطالعات ما نشان می‌دهد که هیچ یک از روش‌های موجود برای شناسایی داده پرت در شرایط تغییر توزیع مجموعه داده عملکرد مناسبی ندارند. مقاله حاضر یک روش نیمه نظارتی سه مرحله‌ای برای شناسایی داده پرت تحت شرایط تغییر مجموعه داده ارائه می‌نماید. در مرحله نخست با بکارگیری تکنیک تخمین نسبت چگالی که یک روش وزن دهی بر اساس اهمیت است، وزن نمونه-های آموزش تعیین می‌شود. سپس با استفاده از یک روال نیمه نظارتی ابتکاری نمونه‌هایی از مجموعه آموزش که نماینگر توزیع واقعی داده‌های تست هستند، انتخاب می گردند. در مرحله آخر با استفاده از روش اصلاح شده شناسایی داده پرت بر مبنای داده¬های متعارف، داده‌های پرت موجود شناسایی می‌شوند. نتایج آزمایشات نشان می‌دهند که از نظر تطبیق با شرایط تغییرتوزیع مجموعه داده روش پیشنهادی عملکرد بهتری نسبت به روش‌های موجود دارد

بیماری پارکینسون از جمله بیماری‌های عصبی و عضلانی است که با گذشت زمان نشانه‌های مختلفی در رفتار حرکتی افراد مبتلا ظاهر می‌شود. این نشانه‌ها و الگوهای خاص حرکتی بیشتر در نحوه راه رفتن افراد بروز می‌کند. شناسایی خودکار الگوهای مختص به بیماری پارکینسون نقش بسزایی در تشخیص افراد بیمار پارکینسونی ایفا می‌نماید. این مطالعه، کاربرد پردازش تصاویر ویدیویی را در تشخیص خودکار بیماری پارکینسون نشان می‌دهد. روش پیشنهادی مبتنی‌بر استخراج الگوهای حرکتی توأم با ویژگی‌های فرکانسی حرکت و کاهش بعد در جهت تشخیص خودکار بیماری می‌باشد. الگوهای حرکتی با محاسبه زاویه بین دوپا در هر فریم از تصاویر ویدیویی محاسبه شده‌است. سپس، سیگنال حرکتی بر حسب زمان با کنار هم قراردادن الگوی هر فریم بدست آمده‌است. مولفه‌های فرکانسی سیگنال به عنوان ویژگی استخراج شده و افزایش سرعت و دقت سامانه‌ی تشخیص بیماری پارکینسون با استفاده‌از روش‌های کاهش‌بعد محقق شده‌است. کارایی روش پیشنهادی روی داده‌های جمع‌آوری شده در بیمارستان حضرت رسول اکرم (ص) بررسی گردید. نتایج حاصل بیانگر تفکیک گروه افراد سالم از بیماران پارکینسونی مبتنی‌بر دو طبقه‌بند ماشین‌ بردار پشتیبان و 5 همسایه نزدیکتر با دقت 93% می‌باشد.

در این مقاله روشی برای شناسایی چهره با استفاده از یک رویکرد کاهش بعد بدون اتلاف ارائه شده است. در این روش به جای نگاشت داده بر یک زیرفضا یا منیفولد کم بعد که موجب از دست رفتن اطلاعات می‌شود، فاصله داده از آن زیرفضا یا منیفولد به عنوان جریمه نگاشت در یادگیری یک مدل پیشگو مورد استفاده قرار می‌گیرد. بدین ترتیب از مزایای کاهش بعد در مدل پیشگو استفاده می‌شود، و در عین حال جلوی از دست رفتن اطلاعات مفید گرفته می‌شود. در روش پیشنهادی ابتدا یک منیفولد زیربنایی محلی خطی با استفاده از مدل ترکیبی تحلیل مؤلفه اصلی احتمالاتی از نمونه داده‌ها به دست می‌آید. سپس دسته بند ماشین بردار پشتیبان به عنوان مدل پیشگوی مذکور با استفاده از این منیفولد محلی خطی آموزش داده می‌شود. برای آموزش و ارزیابی روش پیشنهادی، چند پایگاه داده شناخته شده برای چهره مورد استفاده قرار گرفته است. نتایج آزمایش بر روی این پایگاه داده‌ها نشان می‌دهد که روش پیشنهادی نسبت به بسیاری روش‌های معمول که کاهش بعد را انجام داده و سپس دسته بند را آموزش می‌دهند، و همچنین نسبت به روش جریمه نگاشت مبتنی بر مدل‌های کاهش بعد خطی و غیرخطی دقت بیشتری دارد.

مسئله تجزیه چندضلعی‌ها یک مسئله کلاسیک در هندسه محاسباتی است، که همواره از بحث‌های مورد علاقه پژوهش-گران بوده است. اجزای تولید شده از تجزیه چندضلعی به اجزای تقریبا محدب نسبت به اجزای تولید شده محدب، قابلیت محاسباتی بالاتری دارند و از نظر تعداد قابل مدیریت‌ترند. یک روش جدید برای تجزیه چندضلعی ساده به اجزای تقریبا محدب الگوریتم FACD است، در این الگوریتم کیفیت اجزای تولید شده بهبود یافته و تجزیه‌ای با میزان بصری بودن بالا تولید می‌شود. یکی از معایب این الگوریتم پیچیدگی زمانی نسبتا بالای آن می‌باشد. از آنجا که در مباحث گرافیک کامپیوتری زمان محاسبات یک فاکتور مهم به حساب می‌آید، ما در این پژوهش پیچیدگی زمانی الگوریتم FACD را محاسبه کرده و با انجام یک پیش‌پردازش پیچیدگی زمانی آن را کاهش داده‌ایم و الگوریتم بهبود یافته را با نام IFACD ارائه کرده‌ایم.

فرآیند معماری سازمانی شامل سه فاز کلی برنامه‌ریزی راهبردی، تدوین معماری سازمانی و اجرای معماری سازمانی می‌باشد، هر فاز به عنوان پیش‌نیازی برای فاز بعدی به شمار می‌رود. در این فرآیند، اگر برنامه معماری سازمانی به درستی انجام نشده باشد، اجرای معماری سازمانی با مشکل مواجه می‌شود و در نتیجه میزان زیادی هزینه و زمان به هدر خواهد رفت. برای اجتناب از تلف‌شدن سرمایه و زمان که به دلیل برنامه‌ریزی نامناسب معماری سازمانی رخ می‌دهد، ارائه روشی برای ارزیابی برنامه معماری سازمانی، قبل از شروع به اجرای معماری سازمانی، می‌تواند بسیار مفید باشد. روش‌های متنوعی برای ارزیابی معماری سازمانی پیشنهاد شده است ولی هیچ‌کدام از این روش‌ها توانایی توصیف و ارزیابی معماری سازمانی را در شرایطی که سازمان دارای فرآیندها یا داده‌های غیرقطعی باشد را ندارند. در این مقاله هدف ارائه روشی جدید جهت ارزیابی قابلیت اطمینان معماری سازمانی با وجود عدم قطعیت در فرآیندها و داده‌های معماری سازمانی است. برای حصول این هدف محصولات معماری سازمانی فازی به شبکه‌های پتری فازی تبدیل می‌شوند و با استفاده از شبکه‌های پتری فازی که مدلی قابل اجرا هستند، به ارزیابی قابلیت اطمینان پرداخته می‌شود. در پایان جهت شفاف‌تر شدن ایده مقاله سیستم رزرو هتل مورد مطالعه قرار گرفته است.

با توجه به مصرف انرژی قابل توجه مراکز داده و همچنین افزایش قیمت انرژی، کاهش هزینه‌ی مراکز داده به یک مسئله‌ی مهم تبدیل شده است. تنوع زمانی و مکانی قیمت انرژی، فرصت کاهش هزینه‌ی کلی مراکز داده را از طریق مهاجرت کارها به مکان‌هایی با قیمت انرژی کمتر، فراهم کرده است. با این حال، مهاجرت نادرست بار کاری به دلیل نادیده‌گرفتن هزینه‌ی خنک سازی، ممکن است افزایش قابل توجهی در هزینه‌ی کلی مراکز داده را به دنبال داشته باشد. در این کار ما یک روش مهاجرت بار کاری بین مراکز داده‌ ارائه می‌دهیم، که علاوه بر در نظر گرفتن هزینه‌ی محاسباتی، هزینه‌ی خنک‌سازی را نیز در تصمیمات مهاجرت خود در نظر می‌گیرد. دو ویژگی‌کار ما را از سایر کارهای مشابه متمایز می‌کند : اول; ما فرض می‌کنیم که هزینه‌ی خنک سازی با توجه به بهره‌وری مرکز داده، به صورت غیر خطی افزایش می‌یابد. دوم; هزینه‌ی خنک سازی را بدون در نظر گرفتن هیچ فرضی از چگونگی کار سیستم خنک کننده مرکز داده، مدل می‌کنیم. در مدل مهاجرت پیشنهادی، ما مشخص می‌کنیم که چه مقدار بار کاری باید از یک مرکز داده به دیگر مراکز داده مهاجرت کند و همچنین چه تعداد سرور باید در هر مراکز داده برای اجرای بار کاری روشن شود. در نهایت، با استفاده ازtrace های MapReduce، روش پیشنهادی را ارزیابی می‌کنیم و نشان می‌دهیم که روش پیشنهادی کاهش هزینه قابل توجهی،23.4%، را به دنبال دارد.

شبکه‌های حسگر بی سیم از تعداد زیادی گره‌ی حسگر تشکیل شده است که می‌توانند اطلاعات محیطی را جمع آوری کرده و بعد از پردازش اولیه، آنها را برای تجزیه و تحلیل دقیق به ایستگاه پایه ارسال کنند. یکی از مشکلات این شبکه‌ها، طول عمر آن است. روش‌های مختلفی برای حل آن ارائه شده است که مهم ترین آن خوشه بندی گره‌ها می‌باشد. در این مقاله روشی پیشنهاد شده است که بر پایه خوشه بندی مبتنی بر انرژی (EBC) است. در روش پیشنهاد شده تعداد سر خوشه‌ها بر مبنای گره‌های زنده و معیار انتخاب سر خوشه‌ها بر اساس انرژی باقیمانده‌ی گره‌ها می‌باشد. نتایج شبیه سازی نشان می‌دهد که روش EBC انرژی کمتری برای انتقال اطلاعات مصرف می‌کند و هم چنین طول عمر شبکه را افزایش می‌دهد.

در بحث مهندسی نرم‌افزار طراحی معماری‌های قابل توسعه و قابل اجرا بنحوی که امکان ارزیابی صفات عملیاتی و غیر عملیاتی سیستم در حال طراحی را فراهم سازند، اهمیت خاصی دارد. یکی از روش‌های ایجاد معماری‌های قابل اجرا استفاده از زبان‌های رسمی در توصیف معماری است. با این روش می‌توان سیستم را دقیق و بدون ابهام بیان کرد و امکان وارسی آن را قبل از پیاده‌سازی فراهم ساخت. در این مقاله معماری مبتنی بر مؤلفه با زبان رسمی سیستم تبدیل گراف توصیف و مدل‌سازی شده است. سپس این زبان به منظورتحلیل و ارزیابی صفت غیرعملیاتی کارایی به زبان مدل-سازی PEPA تبدیل شده است. در نهایت مدل‌سازی و نتایج حاصل از آن مانند توان‌عملیاتی وکارایی سیستم با استفاده از دو مورد مطالعه نشان داده شده است.

در رویکرد توسعه مبتنی بر مدل، UML به همراه OCL به عنوان یک استانداردی که به طور گسترده پذیرفته شده، در فرآیند تولید و توسعه نرم افزار بکار گرفته شده است. از آنجاییکه وارسی مدل تاثیر قابل ملاحظه ای روی کیفیت تولید نرم افزار نهایی دارد و وارسی مدل UML به همراه OCL یک مسئله تصمیم ناپذیر است در این مقاله روش جدیدی مبتنی بر الگوریتم کلونی زنبور عسل مصنوعی و درخت نحو مجرد OCL ارائه شده است که بطور خودکار مدل UML/OCL را وارسی میکند.

امروزه، حجم وسیع اطلاعات به گونه‌ای است که دسترسی به داده‌های مورد نیاز از میان این حجم وسیع خود به دغدغه‌ای برای مدیران تبدیل شده است. از سوی دیگر درهم تنیدگی فعالیت‌های کسب‌وکار به گونه‌ای است که تصمیم‌گیری در یک حوزه خود نیازمند استحصال داده‌هایی از حوزه‌های دیگر است. فناوری‌هایی که زنجیره‌ای از استخراج، تجمیع، الگو یابی، تحلیل و نمایش داده‌های مورد نیاز را پشتیبانی می‌کنند مفهومی بنام هوش تجاری را شکل می‌دهند. و در این زنجیره، آنچه با نام سیستم‌های پردازش تحلیلی برخط (OLAP) خوانده می‌شود، وظیفه تحلیل داده‌های در اختیار قرارگرفته از منابع داده‌ای مختلف را بر عهده دارد. با توجه به تعدد نرم‌افزارهای انحصاری و متن باز در حوزه سیستم‌های پردازش تحلیلی برخط و همچنین درهم تنیدگی این فناوری و مفهوم آن با فناوری‌های مجاور در زنجیره هوش تجاری، در اختیار داشتن یک معماری مفهومی به منظور ایجاد چارچوب اجزاء تشکیل‌دهنده سیستم‌های پردازش تحلیلی برخط و همچنین چگونگی استقرار آنها می‌تواند راهگشای فعالیت‌های استقرار هوش تجاری در سازمان‌ها و صنایع باشد. در این پژوهش با استفاده از بررسی تطبیقی معماری هوش تجاری در پنج نرم‌افزار معروف تجاری و همچنین مدل‌سازی زنجیره هوش تجاری با تمرکز بر سیستم‌های پردازش تحلیل برخط، سعی شده تا یک معماری مفهومی پیشنهادی جهت این سیستم‌ها ارائه گردد. این معماری مفهومی علاوه بر کاربرد جهت طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های بومی پردازش تحلیل برخط، جهت فهم بهتر کارکرد این سیستم‌ها و همچنین برای مقاصد آموزشی مفید خواهد بود.

امروزه موضوع مسیریابی سینک‌های متحرکی که دارای هیچ‌گونه مسیر از پیش تعریف شده‌ای نیستند با هدف رسیدن به عملکردی بهتر از سینک(های) ثابت مورد توجه زیادی واقع شده است. تغییرات غیرمنتظره‌ای که سینک(های) متحرک در توپولوژی شبکه ایجاد می‌کنند اگرچه از یک سو سربار زیادی را برای کشف مسیرهای جدید به وجود می‌آورد ولی از سویی دیگر به دلیل استفاده‌ی بهینه از انرژی گره‌ها، افزایش طول عمر شبکه را بدنبال دارد. هر یک از استراتژی‌های موجود، در جهت بهبود مجموعه‌ای از ویژگی‌های مربوط به شبکه‌های حس‌گر بی‌سیم تلاش کرده‌اند تا با حفظ ویژگی تحرک سینک معیارهای بیشتری را مد نظر قرار دهند. تمرکز اصلی این مقاله بر روی پروتکل‌های مسیریابی موجود با سینک متحرک به منظور بررسی ویژگی‌های ذاتی روش‌ها و نقاط قوت و ضعف آن‌ها است. نتایج ارزیابی نشان داد که هر چند هر یک از پروتکل‌های پیشنهادی با دیدگاه خاصی سعی در بهبود چالش‌های موجود در شبکه‌های حس‌گر بی‌سیم داشته‌اند، اما در اکثر مواقع بهبود یک یا چند ویژگی تأثیر نامطلوبی را بر روی دیگر ویژگی‌ها داشته است.

نقش سیستم‌های اطلاعاتی در زندگی امروزی به‌صورت روزافزون در حال گسترش است. اضافه نمودن معنا به اطلاعات این سیستم‌ها باعث بهبود کارایی آنها می‌شود. آنتولوژی (پایگاه شناخت) ابزاری مناسب برای تحقق چنین بهبودی است. دانش دامنه ممکن است دارای ماهیتی پویا باشد، بدین معنی که دانش مذکور باید با گذشت زمان و تغییرات دامنه تغییر نمایند. در چنین مواردی پایگاه شناخت باید با رخ دادن هر تغییر دوباره ساخته یا اصلاح شود. روند تولید یک پایگاه شناخت مسیری طولانی و زمان‌بر است، در نتیجه هزینه تولید مجدد و نگهداری پایگاه شناخت برای یک سیستم بسیار گران خواهد بود. برای کاهش این هزینه روش‌های تکامل پایگاه شناخت پیشنهاد می‌شود. در این روش‌ها نیازی به ساخت مجدد پایگاه شناخت در اثر بروز یک تغییر نیست. بلکه با اعمال تغییرات مورد نیاز بر روی نسخه فعلی، نسخه جدید تولید می‌گردد. یکی از مشکلات روش‌های تکامل پایگاه شناخت عدم وجود یک دسته‌بندی از انواع تغییرات ورودی است. در این مقاله دسته‌بندی جامعی از انواع تغییرات ممکن در روند تکامل ارائه می‌شود. وجود یک چنین دسته‌بندی کمک بسیاری به مهندسین تکامل پایگاه شناخت می‌کند تا درک بهتری از انواع تغییرات ورودی داشته و مدیریتی بهتر بر روند تکامل پایگاه شناخت داشته باشند.