RAIMY (1999؛ 2000A؛ 2000b) اقترحت الشكليات الرسومية لإدراج النمذجة، والتي تركز بشكل أصلا على التكرار الصوتي في إطار مشتق.يعرف هذا الإطار الآن باسم علم الصوتيات المستندة إلى الأسبقية أو علم الصوتيات متعدد المعتدل.فكرة راسي هي أن القطاعات في المدخلات إ
لى علم الصويا لا تطلبها الأسبقية بالكامل.تتناول هذه الورقة تحديا نشأ مع عمل Raimy، وتطوير خوارزمية تسلسل حتمية كجزء من اشتقاق الأشكال السطحية.تتطلب خوارزمية توسيع المباراة التي أدخلت هنا على افتراضات أقل وأصيب أكثر إحكاما إلى التصنيف الذي يشهد.تحتوي الخوارزمية أيضا على أي معلمة أو قيود خاصة بالرسوم البيانية أو الطوبولوجيا الفردية، على عكس المقترحات السابقة.يتطلب تمديد المباراة شيئا ما عدا معرفة آخر مجموعة إضافية من الروابط.
يتناول البحث نمذجة شبكة عصبونية صنعية متعددة الطبقات ذات تغذية أمامية مدربة باستخدام خوارزمية الانحدار التدريجي للخطأ ذات معامل الزخم و معدل التعلم المتغير، و ذلك لتقدير خرج الشبكة العصبونية الموافق لنسبة التشغيل الأمثل لمبدل رافع الجهد المستمر اعتما
داً على استخدام قياسات تغيرات كل من درجة حرارة الخلية الشمسية و شدة الإشعاع الشمسي، لتتبع نقطة الاستطاعة العظمى MPP لنظم الطاقة الشمسية الكهروضوئية. بالتالي يعتبر المتحكم DMPPT-ANN (Developed MPPT-ANN) المقترح في البحث، مستقل في عمله عن استخدام القياسات الكهربائية لخرج نظام PV لتحديد نسبة التشغيل، و دون الحاجة لاستخدام متحكم تناسبي-تكاملي PI) (Proportional Integral للتحكم في دورة عمل مبدل الجهد، و هذا من شأنه تحسين الأداء الديناميكي للمتحكم المقترح بتحديد نسبة التشغيل بدقة و سرعة فائقة. في هذا السياق، يناقش البحث الاختيار الأمثل لهيكلية الشبكة المقترحة من حيث تحديد العدد الأمثل للطبقات الخفية و العدد الأمثل للعصبونات الموجودة فيها، بتقييم قيم متوسط مربع الخطأ و معامل الارتباط الناتجة بعد كل عملية تدريب للشبكة العصبونية. بعد ذلك يعتمد نموذج الشبكة النهائي الذي يمتلك الهيكلية الأمثل، ليشكل المتحكم المتقرح في البحث DMPPT-ANN لتتبع نقطة MPP لنظام.PV أظهرت نتائج المحاكاة المنجزة في بيئة Matlab/Simulink، الأداء الأفضل للمتحكم DMPPT-ANN المقترح المرتكز على نموذج الشبكة العصبونية MLFFNN، و ذلك بدقة تقدير نسبة التشغيل و بتحسين سرعة استجابة نظام PV في الوصول لنقطة MPP، بالإضافة إلى التخلص بشكل نهائي من التذبذبات الناتجة في الحالة المستقرة في منحني استجابة استطاعة خرج نظام PV مقارنة مع استخدام عدد من المتحكمات المرجعية المستخدمة: متحكم تتبع متقدم MPPT-ANN-PI مرتكز على شبكة عصبونية ANN لتقدير توتر نقطة MPP مع متحكم PI تقليدي، متحكم عائم MPPT-FLC ومتحكم تتبع تقليدي MPPT-INC يستخدم تقنية زيادة الناقلية INC
تعد الحوسبة الكمومية التهديد والهاجس الأكبر لخوارزميات التشفير لا سيما ذات المفتاح العام منها
إذ أنّ وجود أداة كهذه وبفاعلية كافية ستعيد النظر في أهليّة الكثير من هذه الخوارزميات. سنناقش في هذا
السيمنار الحواسيب الكمومية منطلقين بلمحة بسيطة عن الأس
اس الفيزيائي والرياضي لهذه الحواسيب، لنذكر
لاحقا ما الذي يجعل هذه الحواسيب مميزة لناحية كسر العديد من خوارزميات التشفير ذات المفتاح العام
ونقوم نهاية بمناقشة بعض خوارزميات التشفير التي تعد مقاومة لهجمات الحواسيب الكمومية في حال وجودها.
تمثل شبكات الحساسات اللاسلكية المتنقلة تقنية حديثة جذبت الباحثين نظراً لمزاياها و تطبيقاتها المتعددة في مختلف المجالات. تعد خوارزميات التجميع في هذه الشبكات التقنية الأكثر تطبيقاً من أجل تقليل عدد الرزم المرسلة في الشبكة و ذلك بسبب محدودية مصادر العق
د الحساسة من حيث طاقة الإرسال، مدى الاتصال و حجم الذاكرة. و قد جعلت خصائص هذا النوع من الشبكات مثل الاتصال اللاسلكي و النشر في بيئات غير متحكم بها هدفاً سهلاً للهجمات. لذلك يعد الأمن قضية جوهرية لشبكات الحساسات اللاسلكية المتنقلة لحماية المعلومات من التطفل و الهجوم.
نقدم في هذا البحث خوارزمية تجميع آمن للبيانات في شبكات الحساسات اللاسلكية المتنقلة. تعتمد هذه الخوارزمية على تقنية المفاتيح الثنائية و على تابع الـبعثرة. بهدف تقييم أداء الخوارزمية المقترحة تمت دراسة عدد من البارامترات الهامة و هي زمن التنفيذ و التأخير نهاية إلى نهاية إضافة إلى عدد المفاتيح المخزنة. و قد أظهرت النتائج أن الخوارزمية المقترحة قد قدمت أداءً جيداً من الناحية الأمنية و التأخير الزمني.
التشابه النّصي الدّلالي هو أساس عدد لا يحصى من التطبيقات ويلعب دوراً هاماً في مجالات متنوعة مثل استرجاع المعلومات ، والكشف عن السرقة الأدبية ، والترجمة الآلية ، وكشف الموضوع ، وتصنيف النص ، وتلخيص النص وغيرها.
ويعتمد العثور على التشابه بين نصين أو
فقرات أو جمل على قياس التشابه بين الكلمات بشكل مباشر أو غير مباشر.
هناك نوعان معروفان للتشابه:
معجمية(Lexicon) ودلالية.(Semantic)
يتعامل الأوّل مع الكلمات على أنها مجموعة من الأحرف: الكلمات متشابهة معًا إذا كانت تتشارك في نفس الأحرف بنفس الترتيب(تمتلك نفس السلسلة من المحارف).
يهدف النوع الثّاني إلى تحديد الدّرجة التي ترتبط بها كلمتين بشكل دلالي على سبيل المثال يمكن أن تكون المرادفات تمثل نفس الشيء أو يتم استخدامها في نفس السياق، ولذلك التّشابه الدّلالي بين الكلمات يجب أن يكون knowledge based وهذا يعني أنّ التشابه بين الكلمتين يعتمد على معلومات يمكن الحصول عليها من معاجم كبيرة.
تم في هذا البحث دمج تقنيتين من تقنيات الذكاء الصنعي، و هما خوارزمية أمثلية مستعمرة النمل
(ACO) و الخوارزمية الجينية (GA) لتحقيق أمثلية نظام التعلم المُعزّز العودي لتداول الأسهم. و يعتمد نظام التداول المقترح على خوارزمية أمثلية مستعمرة النمل و الخوار
زمية الجينية لاختيار مجموعة مثالية من
المؤشرات الأساسية و الفنية لتحسين أداء التداول.
تم في هذا البحث اقتراح نظام هجين بين الخوارزمية الجينية و شبكة العنقدة
كوهنين المضببة, حيث تعد الخوارزمية الجينية أحد أساليب الذكاء الصنعي و هي من
الأساليب الحديثة.
إن خوارزميات التدرج المترافق هامة لحل مسائل الأمثليات غـير المقيدة، لذلك نقدم في هذا البحث خوارزمية تدرج مترافق تعتمد على تحسين معامل الترافق الذي يحقق شرط الانحدار الكافي و التقارب الشامل و ذلك بإجراء تهجين بين معاملي الترافق [1] و [2] . تظهـــــ
ر النتائج العددية فعالية الخوارزمية المقترحة بعد تطبيقها على عدة مسائل قياسية و مقارنتها مع خوارزميات تدرج مترافق أخرى من حيث عدد التكرارات و قيمة الدالة و نظيم شعاع التدرج.
تم في هذه الدراسة البحث في الأثر الذي يحدثه تغليف الإطار البيتوني
بالقميص الفولاذي (بالكمية الدنيا) على مواصفات الإطار من حيث القساوة و المطاوعة
و المقاومة.
يَعرض هذا البحث إمكانية الاستعاضة عن المؤمثل الرياضي في خوازمية التحكم التنبؤي
بمؤمثل عصبوني أمامي (Feedforward Neural Network Optimizer:
FNNO) و من تم تدريبه بشكل مسيق offline لتصغير تابع الكلفة. حافظنا بهذه
الطريقة على نموذج النظام الذي يعد أس
اساً في خوارزمية التحكم التنبؤي للحصول على
الدقة المطلوبة. و تم حل مسألة الأمثلة خلال زمن أسرع من زمن حلها عند استخدام
خوارزميات الأمثلة التقليدية المعتمدة على الحوسبة الرقمية.
