جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

پروتئین‌ها‎ مولکول‌های زیستی پراهمیتی هستند که فعالیت‌های مختلفی را در بدن موجودات زنده انجام می‌دهند. آن‌ها معمولا برای انجام فعالیت‌های خود به یکدیگر متصل می‌شوند یا به اصطلاح با یکدیگر برهمکنش‏‎ دارند. یک شبکه‌ی برهمکنش پروتئین‎، در یک گونه‌ی خاص از جانداران پروتئین‌های آن گونه و برهمکنش بین آن‌ها را نشان می‌دهد.یک کمپلکس پروتئینی‎، اجتماعی از پروتئین‌ها است که باهم برهمکنش داشته و عمل زیستی خاصی را انجام می‌دهند. مسأله‌ی کشف این کمپلکس‌ها در شبکه‌های برهمکنش پروتئین، در دهه‌ی اخیر بسیار مورد توجه محققین بوده است. از سال ‎2002‎ تا کنون روش‌های بسیاری با رویکردهای گوناگون برای حل این مسأله ارائه شده است. معمولا در این روش‌ها شبکه‌های برهمکنش پروتئین با استفاده از گرا‏ف‎‎‎ مدل شده و زیرگراف‌های چگال‎ به عنوان کمپلکس‌های پروتئین در نظر گرفته می‌شوند. برهمین اساس تقریبا‏ً تمامی این روشها ‎‎‏مبتنی بر مفاهیم نظریه‌ی گراف می‌باشند.روش‌هایی که تنها با استفاده از مفاهیم نظریه‌ی گراف سعی در حل مسأله دارند به دلیل نادیده گرفتن جنبه‌های زیستی آن‏، معمولاً دقت بالایی ندارند. به همین دلیل در سال‌های اخیر محققیقن تلاش کرده‌اند تا با دخالت دادن برخی اطلاعات زیستی، الگوریتم‌های بهتری را ارائه دهند. با توجه به نوع مفاهیم زیستی به کار رفته، این روش‌ها به چهار گروه زیر دسته بندی می‌شوند:1.

نفت به عنوان ماده اصلی تأمین انرژی جهان، همواره از اهمیت‏ ویژه‏ای برخوردار بوده‌است. از این‌رو قیمت‏های آینده نفت یکی از عوامل مهمی است که سیاست‏ها و برنامه‏ریزی‏های دولت‏ها، سازمان‏های بین‏المللی و شرکت‏ها را تحت‏تأثیر قرار می‏دهد. بنابراین پیش‏بینی قیمت نفت از طریق روش‏های اقتصاد سنجی و روش‌های شبکه‌های عصبی مبتنی بر داده‌کاوی و هستی‌شناسی می‏تواند مفید و راه‌گشا باشد.گرچه پیش‏بینی قیمت نفت در بازار بین‏المللی امری مشکل است اما محققان با مدل‏سازی توانسته‏اند به نتایج قابل توجهی دست یابند. دشواری پیش‏بینی قیمت بدون در نظر گرفتن عوامل غیر بنیادی از آنجا ناشی می‏شود که پیش‌بینی این عوامل خود وابسته به پیش‏بینی عوامل بنیادی بازار نظیر تقاضا و عرضه است که به نوبه خود به عوامل دیگری از جمله رشد اقتصادی و عوامل فنی- تکنولوژیکی وابسته‏اند.شناخت بازار نفت و توانایی ارائه پیش‌بینی صحیح از وضعیت قیمت نفت یکی از چالش‌های مهم علمی در سرتاسر جهان است. خصوصاً این مسأله در کشورهایی که اقتصاد آن‌ها وابستگی بیشتری به صنعت نفت دارد (نظیر ایران) از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است، چرا که پیش‌بینی صحیح قیمت نفت، تأثیرات مهمی در سیاست‌گذاری‌ها و برنامه‌ریزی‌های اقتصاد کلان کشور خواهد داشت.در این تحقیق از داده‌های سالانه طی دوره‌ی 1980 تا 2009 میلادی استفاده گردیده است. به‌منظور پیش‌بینی قیمت نفت، 25 سال (1980تا 2004) را به عنوان مجموعه آموزش و 5 سال (2005 تا 2009) را به‌عنوان مجموعه آزمایش در نظر گرفته‌ شده است. در این پژوهش ابتدا مناسب‌ترین مدل خودرگرسیو میانگین متحرک مطابق با سری زمانی قیمت نفت برنت و با استفاده از معیارهای آکائیک و شوارتز-بیزین شناسایی شده که نتایج نشان‌دهنده‌ی مدل (1,1)ARMA بر روی لگاریتم قیمت نفت برنت می‌باشد. در تحقیق حاضر جهت بیان دقت مدل از معیارهای خطای میانگین مربعات خطا (RMSE) و میانگین قدر مطلق خطا (MAE) استفاده شده است. سپس به استخراج هستی‌شناسی بازار بین‌المللی نفت پرداخته و با استفاده از داده‌کاوی (خوشه‌بندی) به تحلیل سری زمانی قیمت نفت پرداخته و عوامل موثر بر قیمت نفت شناسایی شدند. این عوامل عبارتند از: ذخایر اثبات شده نفت کشورهای OECD، تولید نفت اوپک، ظرفیت پالایشگاه‌های نفت کشورهای OECD، قیمت طلا و رشد اقتصادی کشورهای گروه7. پس از تحلیل و شناخت بیشتر از بازار نفت، هستی‌شناسی اولیه اصلاح شده و هستی‌شناسی کامل‌تر و مناسب‌تری در مورد بازار نفت بنیان نهاده شد. با توجه به معیارهای خطای بدست آمده مشخص شد که مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی دقت بسیار بالاتری نسبت به مدل اقتصادسنجی خودرگرسیو میانگین متحرک در پیش‌بینی قیمت جهانی نفت دارند، هم‌چنین در بین مدل‌های شبکه عصبی، مدلی که از نتایج خوشه‌بندی و هستی‌شناسی اصلاح شده استفاده می‌نماید دقت بیشتری نسبتبه سایر مدل‌ها دارد.

سیستم‌های مدیریت سوالات متداول کاربران، FAQ، در سال‌های اخیر توجه بسیاری را به خود جلب نموده است. این سیستم‌ها تا حد زیادی هزینه‌های پشتیبانی محصولات تولیدکنندگان را کاهش می‌دهند. هدف از این تحقیق پیاده‌سازی سیستم مدیریت سوالات متداول فارسی مبتنی بر هستان‌شناسی و پروفایل‌های کاربری می‌باشد. در این تحقیق، هستان‌شناسی فارسی برای مفاهیم حوزه کامپیوتر ایجاد می‌شود. ابتدا سوالات ورودی، که همگی به زبان محاوره‌ای می‌باشند، به حالت رسمی فارسی تبدیل می‌شوند. پس از انجام پیش‌پردازش‌های لازم، به کمک روش پیشنهادی جدید، میزان شباهت معنایی پرسش‌ها با یکدیگر سنجیده می‌شود و در یک ماتریس شباهت ذخیره‌سازی می‌گردد. با استفاده از الگوریتم خوشه‌بندی پیشنهادی، این پرسش‌ها در خوشه‌هایی که پرسش‌های داخل هر خوشه، از نظر معنایی به یکدیگر شباهت دارند، قرار داده می‌شوند. پرسش‌هایی که در خوشه‌های با اعضای بیشتری هستند، به عنوان پرسش‌های پرتکرار در نظر گرفته می‌شوند و با استفاده از این خوشه‌ها، لیست پرسش‌های متداول استخراج می‌گردد.هر کاربر با وارد کردن پرس و جوی موردنظر خود، لیستی از پرسش‌های مرتبط با پرس وجوی ورودی را دریافت می‌کند. در حین کار با سیستم، برای هر کاربر با توجه به شیوه کار با سیستم و پرس وجوهای ورودی، پروفایل‌هایی ایجاد می‌شود که در پرس و جوهای بعدی از این پروفایل‌ها برای بهبود نتایج جستجو استفاده می‌شود. با یک الگوریتم بازیابی نوین، با استفاده از پروفایل‌های کاربری، نتایج مرتبط پرسش کاربر استخراج می‌شود.

چکیده ندارد.

از دیر باز بحث امنیت سیستم‌های رایانه‌ای همراه با فزونی یافتن اقسام آسیب پذیری‌ها و نیز سوءاستفاده مهاجمین از این ضعف‌ها به عنوان یکی از مباحث پر تنش در جوامع علمی مطرح بوده است. می‌توان اقدامات انجام شده در زمینه امنیت رایانه‌ای را به دو دسته کلی تقسیم کرد: پیش از رخداد و پس از رخداد. در زمینه فرایندهای پس از رخداد بیشتر علاقه‌مندیم تا با کسب شواهد دیجیتال از سیستم هدف به شناسایی جرم حادث شده،‌ عامل آن و میزان خرابی متاثر از جرم بپردازیم تا در صورت امکان مهاجم را تشخیص داده، راه نفوذ را سَد کنیم و به جبران مافات بپردازیم. به مجموعه این فرایند، جرم‌شناسی دیجیتال گفته می‌شود. در این میان، منابع متفاوتی همچون دیسک، شبکه و حافظه برای کسب شواهد از سیستم هدف وجود دارند. روش‌های مرسوم به علت مانایی داده‌های روی دیسک بیشتر به کسب شواهد از این منبع می‌پردازند. حال آنکه منابع پر‌ارزشی از اطلاعات به علت نامانایی و یا سختی تحلیل از بررسی باز می‌مانند. در این پژوهش سعی داریم اَهمّ ابزارهایی که تاکنون برای جمع‌آوری و نیز تحلیل شواهد حافظه ارائه شدند را به صورت کلی بررسی کرده و معیاری برای مقایسه و انتخاب آنها توسط متخصصان امنیت ارائه دهیم. به طور کلی به این فرایندهای کسب و تحلیل داده‌های حافظه جرم‌شناسی حافظه گفته می‌شود. درادامه به مُعضلات روش‌های مرسوم در زمینه جرم‌شناسی حافظه خواهیم پرداخت و نشان خواهیم داد که می‌توان با یک هستی‌شناسی پیشنهادی و ارائه استاندارد برای شواهد کسب شده از حافظه به بسیاری از این مسائل پاسخ گفت. در نهایت چارچوب جدیدی را برای بازسازی حوادث رخ داده در طی تجسّس دیجیتال پیشنهاد خواهیم کرد تا جرم‌‌شناسان بتوانند از آن برای عینیت بخشیدن به سیر وقوع حوادث رخ داده بهره ببرند.