|
عنوان مقاله |
نویسنده (ها) |
مربوط به کنفرانس |
چکیده |
|
|
ارائه یک الگوریتم مسیریابی جدید برای شبکه روی تراشه مبتنی بر الگوریتم بهینه‌سازی رقابت استعماری |
شکوه شافی‌زاده
امین مهران‌زاده
|
بیست و هشتمین کنفرانس بین المللی انجمن کامپیوتر ایران |
شبکه روی تراشه معماری نسبتاً جدیدی است که به علت ناکارآمدی معماری گذرگاه مشترک در سیستم بر روی تراشه اخیراً بسیار موردتوجه محققین قرار گرفته است. مصرف برق شبکه روی ... مشاهده کامل
شبکه روی تراشه معماری نسبتاً جدیدی است که به علت ناکارآمدی معماری گذرگاه مشترک در سیستم بر روی تراشه اخیراً بسیار موردتوجه محققین قرار گرفته است. مصرف برق شبکه روی تراشه شامل توان مصرفی پیوندهای ارتباطی و مسیریاب‌ها است. مسیریاب‌ها، بخش بزرگی از کل میزان برق شبکه روی تراشه را به خود اختصاص می‌دهند. الگوریتم مسیریابی شبکه روی تراشه، وظیفه تحویل بسته‌ها از مبدأ به مقصد در داخل شبکه را دارد. الگوریتم مسیریابی، مسیری را انتخاب می‌کند که یک بسته برای رسیدن به مقصد طی می‌کند. شبکه روی تراشه، فناوری رو به رشدی است که به‌موجب آن، الگوهای اتصال حالت چندپردازنده شکل می‌گیرد. در این مقاله، یک الگوریتم مسیریابی با استفاده از الگوریتم رقابت استعماری ارائه گردید. در محاسبه تابع هزینه هر کدام از مسیرها پارامترهایی مانند، اندازه بافرهای اشغال شده مسیریاب واقع شده در گره همسایه، متوسط تأخیر بسته‌های ارسال شده قبلی و دمای مسیریاب‌های همسایه در نظر گرفته شد. نتایج ارزیابی و مقایسه الگوریتم پیشنهادی با الگوریتم کلونی مورچگان نشان‌دهنده عملکرد الگوریتم پیشنهادی از نظر کاهش متوسط تأخیر بسته‌ها و افزایش گذردهی شبکه در هر دو الگوی ترافیکی یکنواخت و انتقالی بود. همچنین نتایج نشان‌دهنده عملکرد بهتر الگوریتم پیشنهادی از نظر توزیع یکنواخت‌تر اطلاعات بر روی شبکه نیز می‌باشد. عدم مشاهده کامل
شبکه روی تراشه معماری نسبتاً جدیدی است که به علت ناکارآمدی معماری گذرگاه مشترک در سیستم بر روی تراشه اخیراً بسیار موردتوجه محققین قرار گرفته است. مصرف برق شبکه روی ... مشاهده کامل |
خرید مقاله
|
|
بررسی استانداردها و پروتکل‌های امنیتی در امنیت اینترنت اشیاء |
منیره دلبری
محمد هادی زاهدی
|
بیست و هشتمین کنفرانس بین المللی انجمن کامپیوتر ایران |
در حال حاضر عموم افراد با اینترنت اشیاء و کاربردهای آن آشنا هستند و دستگاه‌های بیشماری با استفاده از اینترنت و بدون حضور کاربر با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند. یکی ... مشاهده کامل
در حال حاضر عموم افراد با اینترنت اشیاء و کاربردهای آن آشنا هستند و دستگاه‌های بیشماری با استفاده از اینترنت و بدون حضور کاربر با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند. یکی از موضوعات حايز اهميت در اینترنت اشیاء، بحث امنیت است، چرا که با‌نبود امنیت احراز هویت و حفظ حریم خصوصی کاربران در‌معرض خطر قرار می‌گیرند. لذا به لحاظ اهمیت این موضوع در ارتباطات بین دستگاه‌ها، وجود استانداردها و پروتکل‌هایی ضرورت می‌یابد که بتوان این مهم را فراهم نمود. در این زمینه پیشنهاداتی در‌مورد استانداردها و پروتکل‌های امنیتی ارائه شده است که با توجه به ویژگی‌ها و مکانیزم‌هایی که هر استاندارد فراهم می‌کند، مناسب‌ترین استاندارد و پروتکل را با توجه به شرایط گوناگون ارائه می‌دهد. علاوه بر این استانداردها فناوری بلاکچین نیز یکی از فناوری‌های نوین در برقراری امنیت اینترنت اشیا می‌باشد که امنیت را بدون نیاز به ارجاع به یک شخص ثالث متمرکز یا مورد اعتماد فراهم می‌کند. پس از بررسی‌های صورت‌گرفته بر روی این استانداردها و فناوری بلاکچین در این مقاله، می‌توان نتیجه گرفت که برخی ازآن‌ها با استفاده از تکنیک‌های جدید، مکانیزم‌های قوی‌تری نسبت به سایر استانداردها در احراز هویت، یکپارچگی داده‌ها و حریم خصوصی ارائه می‌دهند، از جمله IETF ،RFC 7252 ،WirelessHART ،TLS/DTLS، پروتکل شبکه کنترل ارتباط سبز‌فراگیر، TCG و فناوری بلاکچین.
عدم مشاهده کامل
در حال حاضر عموم افراد با اینترنت اشیاء و کاربردهای آن آشنا هستند و دستگاه‌های بیشماری با استفاده از اینترنت و بدون حضور کاربر با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند. یکی ... مشاهده کامل |
خرید مقاله
|
|
یک راهکار سلسله مراتبی جهت شناسایی تهدیدهای خودی مبتنی بر یادگیری ماشین تحت نظارت |
منصوره عشوریون
جعفر حبیبی
|
بیست و هشتمین کنفرانس بین المللی انجمن کامپیوتر ایران |
اخيرا تهديد خودي‌هاي بدسرشت به شدت مورد توجه پژوهشگران اين حوزه قرار گرفته است، اما تا رسيدن به راه حل‌هاي قابل اتکا در محيط هاي تجاري راهي طولاني جلوی روست. ... مشاهده کامل
اخيرا تهديد خودي‌هاي بدسرشت به شدت مورد توجه پژوهشگران اين حوزه قرار گرفته است، اما تا رسيدن به راه حل‌هاي قابل اتکا در محيط هاي تجاري راهي طولاني جلوی روست. دلايل اين مشکل را مي‌توان در وابستگي شديد به داده‌هاي عيني، عدم وجود روش ساخت يافته براي پيش پردازش داده‌ها و در نتيجه عدم بسط پذيري آن و نيز نرخ بالاي اعلان‌هاي اشتباه و در مواردی زمان طولاني پردازش داده‌ها دانست. در اين تحقيق برآنیم با استفاده از يادگيري ماشين تحت نظارت راهکاري براي تشخيص تهديدهاي خودي بدسرشت ارائه شود. راهکار بر روي يک سناريو از رايج‌ترين سناريوهاي اين حوزه اعمال شده و نيز گام‌هاي آن در پيش‌پردازش داده‌ها به تفصيل مورد تشريح قرار گرفته است. همچنين، تفکيک مناسبي مابين نگرش کاربر محور و داده محور در نظر گرفته شده، تفاوت آنها با ارائه داده‌هاي حاصل از هر يک از نگرش‌ها بيان شده است. نهايتا با در نظر گرفتن نتايج، اين راهکار توانسته است با نرخ تشخيص بيش از ۹۶٪ و نرخ اعلان اشتباه کمتر از ۰/۶٪ تهديدهاي خودي را شناسايي نمايد. همچنین، راهکار نسبت به راهکارهاي مشابه از وابستگي کمتري به داده‌هاي عيني برخوردار بوده و نيز رويه پيش پردازش آن شفاف بوده و به همين دليل از بسط پذيري قابل توجهي برخوردار است، به همين دليل استفاده از آن در ساير سناريوها نيز ممکن خواهد بود. عدم مشاهده کامل
اخيرا تهديد خودي‌هاي بدسرشت به شدت مورد توجه پژوهشگران اين حوزه قرار گرفته است، اما تا رسيدن به راه حل‌هاي قابل اتکا در محيط هاي تجاري راهي طولاني جلوی روست. ... مشاهده کامل |
خرید مقاله
|
|
کاهش پیچیدگی محاسباتی کدکننده‌ی استاندارد VVC برای محتواهای خاص با بررسی میزان اثر بخشی ابزارهای کد کردن |
مهین‌السادات رهنمائی
هدی رودکی
|
بیست و هشتمین کنفرانس بین المللی انجمن کامپیوتر ایران |
در این مقاله روشی جهت کاهش پیچیدگی محاسباتی استاندارد VVC براساس محتوای بصری با توجه به تاثیر ابزارهای کدکردن ویدئو در این استاندارد پیشنهاد شده است. به دلیل تاثیر زیاد ... مشاهده کامل
در این مقاله روشی جهت کاهش پیچیدگی محاسباتی استاندارد VVC براساس محتوای بصری با توجه به تاثیر ابزارهای کدکردن ویدئو در این استاندارد پیشنهاد شده است. به دلیل تاثیر زیاد عملیات تخمین و جبران حرکت در افزایش پیچیدگی محاسباتی کدگذار، در این مقاله محتواهای با حرکات زیاد انتخاب و ابزارهای مربوط به محاسبه تخمین و جبران حرکت مورد بررسی قرار گرفتند. در روش پیشنهادی این مقاله با جداسازی قسمت پیش‌زمینه از پس‌زمینه و بررسی ابزارهای کدکردن خاص استاندارد VVC فقط برای قسمت پیش‌زمینه، محاسبات لازم برای برآورد و تخمین حرکت را کاهش داده و ابزارهای کدکردن با محاسبات بالا، تنها برای بخش دارای حرکات زیاد ویدئوها یعنی پیش‌زمینه استفاده می‌شوند. نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهد که روش پیشنهادی
می‌تواند تنها با کاهش ۱ درصدی کارایی فشرده‌سازی منجر به کاهش ۱۰ درصدی زمان انجام عملیات کدگذاری نسبت به روش مرجع استاندارد VVC شود. عدم مشاهده کامل
در این مقاله روشی جهت کاهش پیچیدگی محاسباتی استاندارد VVC براساس محتوای بصری با توجه به تاثیر ابزارهای کدکردن ویدئو در این استاندارد پیشنهاد شده است. به دلیل تاثیر زیاد ... مشاهده کامل |
خرید مقاله
|
|
شبکه تجمیع عصبی بازسازی کننده تشخیص چهره در ویدئو |
زهرا طالبی
احمد نیک آبادی
|
بیست و هشتمین کنفرانس بین المللی انجمن کامپیوتر ایران |
در این مقاله به ارائه شبکه تجمیع عصبی بازسازی کننده (RNAN: Regenerative Neural Aggregation Network) پرداخته می‌شود. این شبکه دنباله‌ای با تعداد متغییر از فریم‌های چهره در ویدئو را به ... مشاهده کامل
در این مقاله به ارائه شبکه تجمیع عصبی بازسازی کننده (RNAN: Regenerative Neural Aggregation Network) پرداخته می‌شود. این شبکه دنباله‌ای با تعداد متغییر از فریم‌های چهره در ویدئو را به عنوان ورودی دریافت کرده و بعد از ترمیم و بازسازی فریم‌ها یک بازنمایی فشرده با ابعاد ثابت از ویژگی فریم‌ها را تولید می‌کند. شبکه RNAN پیشنهادی دارای سه بخش اصلی است. بخش اول شبکه، فریم‌ها را دریافت می‌کند و با استفاده از شبکه مولد تقابلی به بازسازی چهره یا ترمیم کیفیت فریم‌های با کیفیت پایین می‌پردازد. بخش دوم شبکه، یک شبکه باقیمانده‌ای (ResNet) است که برای استخراج ویژگی از فریم‌ها استفاده می‌شود. در نهایت بخش سوم، تعدادی ویژگی استخراج شده از فریم‌ها را دریافت کرده و یک بردار واحد تجمیع شده را به عنوان خروجی تولید می‌کند. این خروجی در تایید هویت و بازشناسی چهره در ویدئو استفاده می‌شود. کارایی دو بخش انتهایی شبکه بر روی مجموعه داده IJB-A مقایسه شده و نتایج نهایی بر روی مجموعه داده ارائه شده TV-Dataset بیان می‌شود. نتایج نشان می‌دهند که شبکه RNAN به صورت قابل مشاهده‌ای نسبت به شبکه‌های تجمیع ساده بهتر عمل می‌کند. عدم مشاهده کامل
در این مقاله به ارائه شبکه تجمیع عصبی بازسازی کننده (RNAN: Regenerative Neural Aggregation Network) پرداخته می‌شود. این شبکه دنباله‌ای با تعداد متغییر از فریم‌های چهره در ویدئو را به ... مشاهده کامل |
خرید مقاله
|
|
مدل پیشنهادی ارزیابی بلوغ قابلیت مدیریت حادثه مبتنی بر چارچوب ITIL4 |
معصومه صدرپور
بهار ظاهردوست
سیدعلیرضا مانی
|
بیست و هشتمین کنفرانس بین المللی انجمن کامپیوتر ایران |
پیشرفت‌های اخیر در حوزه فناوری سبب شده است که سازمان‌ها ناگزیر به انتخاب رویکردهای مبتنی بر آمادگی، انعطاف‌پذیری و تطابق با روش‌های نوین انجام کار باشند. فناوری اطلاعات پر شتاب، ... مشاهده کامل
پیشرفت‌های اخیر در حوزه فناوری سبب شده است که سازمان‌ها ناگزیر به انتخاب رویکردهای مبتنی بر آمادگی، انعطاف‌پذیری و تطابق با روش‌های نوین انجام کار باشند. فناوری اطلاعات پر شتاب، همسو با تحول دیجیتال، نیازمند نگرشی کل‌نگر و اثربخش در طراحی بومی، پیاده‌سازی در ابزارهای ITSM و جاری‌سازی روش‌های مدیریت خدمات فناوری اطلاعات در سازمان‌ها است. مدیریت حادثه یکی از روش‌های مدیریت خدمات فناوری اطلاعات است که با تداوم کسب و کار رابطه تنگاتنگ داشته و بهبود عملکرد پاسخگویی در این روش از اهمیت بسزایی برخوردار است. از این‌رو، در این پژوهش با الهام از مدل‌های ارزیابی بلوغ قابلیت و تمرکز بر چارچوب ITIL4، مدلی برای ارزیابی بلوغ قابلیت مدیریت حادثه ارائه شده است. در این مدل با توجه به عوامل موفقیت روش مدیریت حادثه، معیار های ارزیابی متناسب با سطح بلوغ، با چهار بعد مدیریت خدمات نگاشت شده و شواهد مورد نیاز جهت تحقق تعیین شده است. عدم مشاهده کامل
پیشرفت‌های اخیر در حوزه فناوری سبب شده است که سازمان‌ها ناگزیر به انتخاب رویکردهای مبتنی بر آمادگی، انعطاف‌پذیری و تطابق با روش‌های نوین انجام کار باشند. فناوری اطلاعات پر شتاب، ... مشاهده کامل |
خرید مقاله
|
|
بهبود عملکرد شبکه CycleGAN به منظور تبدیل تصویر به تصویر با اضافه کردن دو تفکیک کننده به معماری اصلی |
سید محمد عمادی
مجید زیارت بان
|
بیست و هشتمین کنفرانس بین المللی انجمن کامپیوتر ایران |
تبدیل تصویر به تصویر با هدف تبدیل یک تصویر از دامنه مبدأ به دامنه مقصد بدون دسترسی به مجموعه داده آموزشیِ جفت شده یکی از چالش‌های این زمینه است. در ... مشاهده کامل
تبدیل تصویر به تصویر با هدف تبدیل یک تصویر از دامنه مبدأ به دامنه مقصد بدون دسترسی به مجموعه داده آموزشیِ جفت شده یکی از چالش‌های این زمینه است. در این میان CycleGAN به نحو موفقیت آمیزی توانست با معماری خاص خود و استفاده از مفهوم Cycle Loss، از توانمندی شبکه‌های مولد تخاصمی در این کاربرد استفاده کند. در این مقاله با تغییراتی در معماری اصلی CycleGAN که با اضافه شدن دو تفکیک کننده در خروجی بخش Resnet مولدها انجام می شود، عملکرد مولدها بهبود داده شود. نتایج کمّی بر اساس سه معیار ارزیابی و همچنین مقایسه بصری نتایج نشان دهنده بهبود عملکرد معماری پیشنهادی نسبت به معماری اصلی شبکه CycleGAN است. عدم مشاهده کامل
تبدیل تصویر به تصویر با هدف تبدیل یک تصویر از دامنه مبدأ به دامنه مقصد بدون دسترسی به مجموعه داده آموزشیِ جفت شده یکی از چالش‌های این زمینه است. در ... مشاهده کامل |
خرید مقاله
|
|
افزایش داده مبتنی بر شبکه‌ی عصبی مولد رقابتی چرخشی با هدف بهبود کارایی بازشناسی احساس از گفتار |
فرنوش کریمی
شیما طبیبیان
|
بیست و هشتمین کنفرانس بین المللی انجمن کامپیوتر ایران |
بازشناسی احساس از گفتار، یک زمینه‌ی فعال تحقیقاتی در حوزه پردازش گفتار محسوب می‌شود. اما علیرغم پیشرفت‌های گسترده‌ای که در حوزه‌ی یادگیری ماشین حاصل شده است، کارایی سیستم‌های بازشناسی احساس ... مشاهده کامل
بازشناسی احساس از گفتار، یک زمینه‌ی فعال تحقیقاتی در حوزه پردازش گفتار محسوب می‌شود. اما علیرغم پیشرفت‌های گسترده‌ای که در حوزه‌ی یادگیری ماشین حاصل شده است، کارایی سیستم‌های بازشناسی احساس از گفتار چندان مطلوب نمی‌باشد. یکی از اصلی‌ترین دلایل آن کمبود دادگان احساسی خصوصا از نوع برچسب‌دار است. در این مقاله، با الهام از پژوهش‌های انجام شده در این حوزه به یکی از راه‌حل‌های فراگیر چند سال اخیر در رابطه با افزایش دادگان یعنی شبکه‌های مولد رقابتی پرداخته می‌شود. معماری در نظر گرفته شده یک شبکه‌ی مولد رقابتی چرخشی است که با استفاده از یک مجموعه داده‌ی بدون برچسب سعی می‌کند به تولید بردارهای ویژگی جدید که بازنمایی از یک احساس مورد نظر در مجموعه داده‌ی برچسب‌دار هستند بپردازد و به این شکل منجر به افزایش داده برای مجموعه داده‌ی برچسب‌دار می‌شود. این مدل بر روی دو مجموعه‌‌ی دادگان IEMOCAP و ShEMO ارزیابی شده است. نتایج حاصل حاکی از آن است که استفاده از بردارهای ویژگی تولید شده توسط شبکه در کنار بردارهای ویژگی واقعی برای مجموعه‌‌ی دادگان IEMOCAP و ShEMO، به ترتیب باعث بهبود بازخوانی به میزان ۱۴درصد و نه درصد با استفاده از دسته‌بند ANN و نه درصد و ده درصد با استفاده از دسته‌بند CNN می‌شود. عدم مشاهده کامل
بازشناسی احساس از گفتار، یک زمینه‌ی فعال تحقیقاتی در حوزه پردازش گفتار محسوب می‌شود. اما علیرغم پیشرفت‌های گسترده‌ای که در حوزه‌ی یادگیری ماشین حاصل شده است، کارایی سیستم‌های بازشناسی احساس ... مشاهده کامل |
خرید مقاله
|
|
دسته‌بندی محصولات کشاورزی با داده‌های سری زمانی ماهواره سنتینل بر مبنای یادگیری خود نظارتی |
مهنوش غفوریان
محمد تقی منظوری
محمد صادق سلامی
|
بیست و هشتمین کنفرانس بین المللی انجمن کامپیوتر ایران |
دسته‌بندی محصولات زراعی یکی از مهم‌ترین کاربردهای سنجش از دور در کشاورزی است. دانستن اینکه چه محصولاتی در مزارع وجود دارد هم در مقیاس خرد و هم در مقیاس کلان ... مشاهده کامل
دسته‌بندی محصولات زراعی یکی از مهم‌ترین کاربردهای سنجش از دور در کشاورزی است. دانستن اینکه چه محصولاتی در مزارع وجود دارد هم در مقیاس خرد و هم در مقیاس کلان بسیار ارزشمند است. به عنوان مثال از این اطلاعات می‌توان برای طراحی و اجرای سیاست‌های کشاورزی، مدیریت محصول و تضمین امنیت غذایی استفاده کرد. همچنین از این اطلاعات می‌توان به عنوان یک پیش‌نیاز برای اجرای سایر برنامه‌ها در مقیاس مزرعه مانند نظارت و تشخیص ناهنجاری در طول چرخه رشد محصولات استفاده کرد.
ما در این مقاله با همجوشی داده‌های سری زمانی ماهواره‌ی سنتینل-۱ و سنتینل-۲ در قالب یک روش یادگیری خود نظارتی با بهره‌گیری کامل از اطلاعات موجود در داده‌های نوری و راداری سنتینل به صحت ۹۸٪ رسیدیم و نشان دادیم که عملکرد مدل در مقایسه با مدل‌های قبلی در برابر انسداد ابر بهبود یافته و مدل در برابر مجموعه‌داده‌های کوچک و نامتعادل مقاوم است. عدم مشاهده کامل
دسته‌بندی محصولات زراعی یکی از مهم‌ترین کاربردهای سنجش از دور در کشاورزی است. دانستن اینکه چه محصولاتی در مزارع وجود دارد هم در مقیاس خرد و هم در مقیاس کلان ... مشاهده کامل |
خرید مقاله
|
|
تشخیص خوشه‌های گندم با استفاده از تشخیص‌دهنده‌های تک مرحله‌ای |
فرشید محمودآبادی
فهیمه قاسمیان
|
بیست و هشتمین کنفرانس بین المللی انجمن کامپیوتر ایران |
شبکه‌های عصبی عمیق تاثیر بسزایی در افزایش کارایی الگوریتم‌های بینایی ماشین از جمله طبقه‌بندی و بخش‌بندی تصاویر داشته‌اند. با توجه به اهمیت گندم در تغذیه بخش بزرگی از جمعیت کره ... مشاهده کامل
شبکه‌های عصبی عمیق تاثیر بسزایی در افزایش کارایی الگوریتم‌های بینایی ماشین از جمله طبقه‌بندی و بخش‌بندی تصاویر داشته‌اند. با توجه به اهمیت گندم در تغذیه بخش بزرگی از جمعیت کره زمین و همچنین اهمیت نظارت و نگهداری از این محصول خوراکی (غالبا به شکل تحلیل خوشه‌ها)، تشخیص خوشه‌های گندم در تصاویر گیاهان به جهت مشاهده سلامت، مرحله رشد، وجود شاخکها و غیره امری مهم به شمار میرود. در این مقاله به منظور تشخیص خوشه‌های گندم در تصاویر از مدل‌های عمیق موجود در حوزه بخش‌بندی و تشخیص اشیا شامل چهار مدل FASTER-RCNN ،MASK-RCNN ،CASCADE-RCNN و HTC که جزو بهترین مدل‌ها در این زمینه هستند و در سال‌های اخیر ارائه شده‌اند، استفاده شده است. همچنین برای بهبود نتایج از روش‌های یادگیری انتقالی، آگمنت تصاویر و DetectoRS بهره‌گیری شده است. نتایج حاصل از آموزش و ارزیابی این مدل‌ها برای تشخیص خوشه‌های گندم موجود در مجموعه داده GWHD نشان داد که استفاده از منطق برگشتی موجود در رویکرد CASCADE موجب افزایش سه و نیم درصدی دقت شده و همچنین سرعت آموزش در مدل HTC را نیز بالا می‌برد. استفاده از پیشنهادات طراحان DetectoRS نیز این بهبود نتایج را قوت می‌بخشد. بکارگیری روش آگمنت تصاویر سبب افزایش ۱.۲ درصدی دقت برای مدل HTC می‌شود. از میان مدل‌های آموزش دیده مدل DetectoRS-HTC بهترین کارایی را برای تشخیص خوشه‌های گندم دارد و توانست به بهبود ۴.۸ درصدی در مقایسه با پیاده‌سازی پایه‌ی طراحان مجموعه داده GWHD (مدل FASTER-RCNN) دست پیدا کند. عدم مشاهده کامل
شبکه‌های عصبی عمیق تاثیر بسزایی در افزایش کارایی الگوریتم‌های بینایی ماشین از جمله طبقه‌بندی و بخش‌بندی تصاویر داشته‌اند. با توجه به اهمیت گندم در تغذیه بخش بزرگی از جمعیت کره ... مشاهده کامل |
خرید مقاله
|
.gif){kind=icon}
