با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد).
ردیف | عنوان | نوع |
---|---|---|
1 |
Internet of Things-enabled Passive Contact Tracing in Smart Cities
ردیابی تماس غیرفعال با قابلیت اینترنت اشیا در شهرهای هوشمند-2022 Contact tracing has been proven an essential practice during pandemic outbreaks and is a
critical non-pharmaceutical intervention to reduce mortality rates. While traditional con-
tact tracing approaches are gradually being replaced by peer-to-peer smartphone-based
systems, the new applications tend to ignore the Internet-of-Things (IoT) ecosystem that is
steadily growing in smart city environments. This work presents a contact tracing frame-
work that logs smart space users’ co-existence using IoT devices as reference anchors. The
design is non-intrusive as it relies on passive wireless interactions between each user’s
carried equipment (e.g., smartphone, wearable, proximity card) with an IoT device by uti-
lizing received signal strength indicators (RSSI). The proposed framework can log the iden-
tities for the interacting pair, their estimated distance, and the overlapping time duration.
Also, we propose a machine learning-based infection risk classification method to char-
acterize each interaction that relies on RSSI-based attributes and contact details. Finally,
the proposed contact tracing framework’s performance is evaluated through a real-world
case study of actual wireless interactions between users and IoT devices through Bluetooth
Low Energy advertising. The results demonstrate the system’s capability to accurately cap-
ture contact between mobile users and assess their infection risk provided adequate model
training over time.
© 2021 Elsevier B.V. All rights reserved. keywords: بلوتوث کم انرژی | ردیابی تماس | اینترنت اشیا | طبقه بندی خطر عفونت | Bluetooth Low Energy | Contact Tracing | Internet of Things | Infection Risk Classification |
مقاله انگلیسی |
2 |
iRestroom : A smart restroom cyberinfrastructure for elderly people
iRestroom: زیرساخت سایبری سرویس بهداشتی هوشمند برای افراد مسن-2022 According to a report by UN and WHO, by 2030 the number of senior people (age over 65) is
projected to grow up to 1.4 billion, and which is nearly 16.5% of the global population. Seniors
who live alone must have their health state closely monitored to avoid unexpected events (such as
a fall). This study explains the underlying principles, methodology, and research that went into
developing the concept, as well as the need for and scopes of a restroom cyberinfrastructure
system, that we call as iRestroom to assess the frailty of elderly people for them to live a
comfortable, independent, and secure life at home. The proposed restroom idea is based on the
required situations, which are determined by user study, socio-cultural and technological trends,
and user requirements. The iRestroom is designed as a multi-sensory place with interconnected
devices where carriers of older persons can access interactive material and services throughout
their everyday activities. The prototype is then tested at Texas A&M University-Kingsville. A Nave
Bayes classifier is utilized to anticipate the locations of the sensors, which serves to provide a
constantly updated reference for the data originating from numerous sensors and devices installed
in different locations throughout the restroom. A small sample of pilot data was obtained, as well
as pertinent web data. The Institutional Review Board (IRB) has approved all the methods. keywords: اینترنت اشیا | حسگرها | نگهداری از سالمندان | سیستم های هوشمند | یادگیری ماشین | IoT | Sensors | Elder Care | Smart Systems | Machine Learning |
مقاله انگلیسی |
3 |
DQRA: Deep Quantum Routing Agent for Entanglement Routing in Quantum Networks
DQRA: عامل مسیریابی کوانتومی عمیق برای مسیریابی درهم تنیده در شبکه های کوانتومی-2022 Quantum routing plays a key role in the development of the next-generation network system. In
particular, an entangled routing path can be constructed with the help of quantum entanglement and swapping
among particles (e.g., photons) associated with nodes in the network. From another side of computing,
machine learning has achieved numerous breakthrough successes in various application domains, including
networking. Despite its advantages and capabilities, machine learning is not as much utilized in quantum
networking as in other areas. To bridge this gap, in this article, we propose a novel quantum routing model
for quantum networks that employs machine learning architectures to construct the routing path for the
maximum number of demands (source–destination pairs) within a time window. Specifically, we present a
deep reinforcement routing scheme that is called Deep Quantum Routing Agent (DQRA). In short, DQRA
utilizes an empirically designed deep neural network that observes the current network states to accommodate
the network’s demands, which are then connected by a qubit-preserved shortest path algorithm. The training
process of DQRA is guided by a reward function that aims toward maximizing the number of accommodated
requests in each routing window. Our experiment study shows that, on average, DQRA is able to maintain a
rate of successfully routed requests at above 80% in a qubit-limited grid network and approximately 60% in
extreme conditions, i.e., each node can be repeater exactly once in a window. Furthermore, we show that the
model complexity and the computational time of DQRA are polynomial in terms of the sizes of the quantum
networks.
INDEX TERMS: Deep learning | deep reinforcement learning (DRL) | machine learning | next-generation network | quantum network routing | quantum networks. |
مقاله انگلیسی |
4 |
Predicting social media engagement with computer vision: An examination of food marketing on Instagram
پیشبینی تعامل رسانههای اجتماعی با بینایی رایانه: بررسی بازاریابی مواد غذایی در اینستاگرام-2022 In a crowded social media marketplace, restaurants often try to stand out by showcasing elaborate “Insta-
grammable” foods. Using an image classification machine learning algorithm (Google Vision AI) on restaurants’
Instagram posts, this study analyzes how the visual characteristics of product offerings (i.e., their food) relate to
social media engagement. Results demonstrate that food images that are more confidently evaluated by Google
Vision AI (a proxy for food typicality) are positively associated with engagement (likes and comments). A follow-
up experiment shows that exposure to typical-appearing foods elevates positive affect, suggesting they are easier
to mentally process, which drives engagement. Therefore, contrary to conventional social media practices and
food industry trends, the more typical a food appears, the more social media engagement it receives. Using
Google Vision AI to identify what product offerings receive engagement presents an accessible method for
marketers to understand their industry and inform their social media marketing strategies. keywords: بازاریابی از طریق رسانه های اجتماعی | تعامل با مصرف کننده | یادگیری ماشین | غذا | روان بودن پردازش | هوش مصنوعی گوگل ویژن | Social media marketing | Consumer engagement | Machine learning | Food | Processing fluency | Google Vision AI |
مقاله انگلیسی |
5 |
Image2Triplets: A computer vision-based explicit relationship extraction framework for updating construction activity knowledge graphs
Image2Triplets: چارچوب استخراج رابطه صریح مبتنی بر بینایی ماشین برای به روز رسانی نمودارهای دانش فعالیت های ساخت-2022 Knowledge graph (KG) is an effective tool for knowledge management, particularly in the architecture,
engineering and construction (AEC) industry, where knowledge is fragmented and complicated. However,
research on KG updates in the industry is scarce, with most current research focusing on text-based KG
updates. Considering the superiority of visual data over textual data in terms of accuracy and timeliness, the
potential of computer vision technology for explicit relationship extraction in KG updates is yet to be ex-
plored. This paper combines zero-shot human-object interaction detection techniques with general KGs to
propose a novel framework called Image2Triplets that can extract explicit visual relationships from images
to update the construction activity KG. Comprehensive experiments on the images of architectural dec-
oration processes have been performed to validate the proposed framework. The results and insights will
contribute new knowledge and evidence to human-object interaction detection, KG update and construc-
tion informatics from the theoretical perspective.
© 2022 Elsevier B.V. All rights reserved. keywords: یادگیری شات صفر | تشخیص تعامل انسان و شی | بینایی ماشین| استخراج رابطه صریح | نمودار دانش | Zero-shot learning | Human-object interaction detection | Computer vision | Explicit relationship extraction | Knowledge graph |
مقاله انگلیسی |
6 |
تجزیه و تحلیل پوششی داده مبتنی بر نسبت: یک رویکرد تعاملی برای شناسایی معیار
سال انتشار: 2022 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 14 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 40 در دنیای واقعی ما با موارد زیادی مواجه هستیم که در آن نسبت داده های ورودی/خروجی برای مدیران بسیار مهم است، بنابراین در این رابطه نمی توان از مدل های سنتی تحلیل پوششی داده (DEA) برای ارزیابی کارایی واحدهای تصمیم گیری (DMU) استفاده کرد، و باید از مدل های DEA بر اساس داده های نسبت بهره برد. برای بدست آوردن معیار مربوطه برای هر واحد تصمیمگیری ناکارآمد، باید ورودیها و خروجیها را به ترتیب کاهش و افزایش دهیم و به یک پیشبینی واحد و منسجم تصمیمگیرنده در مرز کارایی برسیم. در این مقاله ما یک مدل برنامهریزی خطی چندهدفه (MOLP) (multi-objective linear programming) را برای ارزیابی کارایی بر اساس تعریف مجموعه امکان تولید در حضور دادههای نسبت و به دست آوردن معیار مربوطه برای هر واحد تصمیمگیری DMU ارائه میکنیم. ما از روش تعاملی زایونتس و والنیوس (Z-W) برای حل مدل MOLP ارائه شده استفاده میکنیم. با استفاده از تنظیم هدف توسط مدیر از بین راه حل های حاصل از مسئله MOLP، بهترین راه حل را با توجه به ترجیحات مدیران به عنوان معیار انتخاب می کنیم و در پایان نتایج تحقیق را ارائه می کنیم.
واژگان کلیدی: کارایی | DEA-R | معیار | برنامه ریزی چند هدفه | روش تعاملی |
مقاله ترجمه شده |
7 |
آموزش آسیب شناسی از راه دور تحت همه گیری COVID-19: برداشت های دانشجویان پزشکی
سال انتشار: 2022 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 4 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 12 زمینه: همهگیری COVID-19 آموزش سنتی را مجبور کرده است که دوباره ساختار یافته و به صورت آنلاین ارائه شود. هدف: تجزیه و تحلیل ادراک دانشجویان پزشکی در مورد مزایا و مشکلات آموزش از راه دور پاتولوژی در طول همه گیری COVID-19.
طراحی: یک مطالعه مقطعی با یک نظرسنجی آنلاین برای دانشجویان سال سوم و چهارم فارغالتحصیلی پزشکی، که در آموزش از راه دور پاتولوژی در طول همهگیری COVID-19 شرکت کردند، انجام شد. روشهای تدریس آنلاین شامل فعالیتهای همزمان با سخنرانیهای تعاملی زنده، بحثهای مبتنی بر مورد و فعالیتهای ناهمزمان با سخنرانیهای ضبطشده، آموزشها و متون موجود در پلت فرم آموزش آنلاین است. ادراک دانشجویان در مورد آموزش از راه دور آسیب شناسی از طریق نظرسنجی آنلاین مورد ارزیابی قرار گرفت. یافتهها: 90 دانشجو (47%) از 190 شرکتکننده پرسشنامه را تکمیل کردند که 45 نفر مرد و 52 نفر در سال سوم فارغالتحصیلی پزشکی بودند. شرایط درک شده ای که یادگیری آسیب شناسی را تسهیل می کرد شامل استفاده از پلت فرم آموزش آنلاین و انعطاف پذیری زمانی برای مطالعه بود. دانشجویان سخنرانی های زنده تعاملی را برتر از سخنرانی های سنتی سنتی می دانستند. شرایط درک شده ای که مانع اجرای آموزش آنلاین شد، شامل دشواری جداسازی مطالعه از فعالیت های خانگی، بی انگیزگی و بدتر شدن کیفیت زندگی به دلیل دوری فیزیکی از همکاران و اساتید بود. به طور کلی، آموزش از راه دور آسیب شناسی توسط 80٪ از دانشجویان ارزش مثبت داشت. نتیجهگیری: ابزارهای آنلاین اجازه میدهند تا محتوای پاتولوژی با موفقیت در طول همهگیری COVID-19 به دانشآموزان ارائه شود. این تجربه می تواند الگویی برای فعالیت های آموزشی آتی آسیب شناسی در آموزش علوم بهداشت باشد. کلید واژه ها: پاتولوژی | آموزش از راه دور | کووید -19 | آموزش پزشکی |
مقاله ترجمه شده |
8 |
انتخاب چاه برای طراحی بهینه شبکه پایش آب های زیرزمینی بر اساس نقشه اولویت پایش: مطالعه موردی جزیره کیش
سال انتشار: 2022 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 14 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 25 این مقاله یک رویکرد جدید، یعنی ترکیبی از آزمایش گاما و نقشه اولویت پایش، برای طراحی بهینه شبکه پایش آب زیرزمینی (GMN) با در نظر گرفتن اثرات تجمعی صنایع، فعالیتهای انسانی و عوامل طبیعی بر کیفیت آبهای زیرزمینی ارائه میکند. روش پیشنهادی طراحی شبکه بهینه برای پایش شوری آب زیرزمینی در جزیره کیش خلیج فارس با موفقیت به کار گرفته شد. نقشه اولویت پایش شوری آب های زیرزمینی بر اساس شاخص GALDIT و دو عامل جدید شامل میانگین نوسان هدایت الکتریکی آب های زیرزمینی (F) و فاصله از صنایع تخلیه کننده پساب شور (P) به دست آمد. تعداد بهینه چاه های پایش با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها بر اساس روش آزمون گاما تعیین شد. سپس الگوریتمی کاربردی برای تعیین مکان بهینه چاه های پایش ارائه شد. بر اساس نتایج، تعداد بهینه چاه های پایش 110 حلقه است و موقعیت آنها در کل جزیره دارای توزیع عادلانه است.
کلیدواژه ها: شبکه پایش آب زیرزمینی | مدیریت آب | GALDIT | نقشه اولویت پایش | آزمایش گاما | پایش محیطی |
مقاله ترجمه شده |
9 |
برهم کنش متقابل جهت گیری ها نشاندهنده رمز گشایی سطح بالا به پایین در حافظه کار بصری است
سال انتشار: 2022 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 12 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 41 کدگذاری حسی ( چگونه محرکها واکنشهای حسی را برمیانگیزد ) به پیشرفت از ویژگیهای سطح پایین به سطح بالا مشهور است .
رمزگشایی ( چگونه پاسخها منجر به ادراک میشود ) کمتر درک میشود اما اغلب فرض میشود که از همان سلسلهمراتب پیروی میکند .
بر این اساس ، رمز گشایی جهت گیری باید در نواحی سطح پایین مانند V۱ ، بدون برهم کنش متقابل رخ دهد .
با این حال , یک مطالعه , دینگ ,کوا , تی سودیکس , و کان ( 2017 ) شواهدی در برابر این فرض ارائه دادند و پیشنهاد کردند که رمزگشایی بصری اغلب ممکن است از سلسلهمراتب سطح بالا به پایین در حافظه کاری پیروی کند , که در آن محدودیتهای سطح به پایین تعامل بین ویژگیهای سطح پایینتر را ایجاد میکند . اگر دو جهت گیری در جهت مخالف تثبیت هر دو عملی هستند و حافظه فعال را وارد میکنند , پس باید با هم تعامل داشته باشند. ما در واقع هم برهم کنش متقابل پیشبینیشده ( تنفر و همبستگی ) بین جهت گیری ها را پیدا کردیم .
آزمایشها کنترل و تجزیه و تحلیلهای کنترلی , توضیحات دیگری همچون تعصب گزارش دهی و انطباق در سراسر آزمایشها در همان سمت تثبیت را رد کردند . به علاوه , ما دادهها را با استفاده از چارچوب رمزگشایی Bayesian سطح پایین به سطح پایین توضیح دادیم .
واژه های کاربردی: کدگشایی بصری | جانبداری | سر و صدا | بیزین گذشته نگر |
مقاله ترجمه شده |
10 |
Pursuits in Collision Affiliation, Disaffiliation, and Multimodality in Persian Interaction
تعقیب وابستگی برخورد، عدم وابستگی و چندوجهی در تعامل فارسی-2022 This study is on pursuing an interactional outcome in the face of a co-interactant’s resistance. Despite
at least a forty-year history of research on pursuits in social interaction (Jefferson, 1981; Pomerantz,
1984b), there is still much to explore about this ubiquitous social phenomenon. This research employs
a multimodal conversation analytic methodology to address some less-explored questions on pursuits:
what practices does an interactant use to further their course of action against their co-interactant’s
resistance? Do the details of these practices have implications for the trajectory of the interaction
towards escalation or de-escalation? What do these practices tell us about the agentive stance adopted
by the pursuing party? And how can interactants heading towards an escalated pursuit manage
disaffiliation? Two different types of pursuit sequences are introduced: persisting in furthering one’s
course of action and gradually desisting from a course of action. The findings show a novel
phenomenon called multimodal gradation: a temporally coordinated up- or downgrading of a multitude
of resources that are simultaneously used in formatting a social action. Borrowing Mondada’s terms
(2014), a whole “multimodal Gestalt” by which a turn at talk is delivered is up- or downgraded.
Multimodal upgrading of a pursuit turn projects further expansions to the pursuit sequence and it can
escalate an initial clash. On the other hand, multimodal downgrading of a pursuit turn projects a
contingent sequence closure and de-escalation. Also, upgrading the multimodal Gestalt of a pursuit turn
displays the pursuing party’s stronger agentive stance compared to downgrading the turn. The project
introduces another multimodal phenomenon termed mock aggression. Used between intimate
interactants, mock aggression offers opportunities for affiliation despite its aggressive appearance. The
findings have implications for our understanding of sequence and preference organization in CA,
multimodality, agency, and conflict management. Data are in Persian and collected in Iran. |
مقاله انگلیسی |