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 |
Real-Time Big Data Computing for Internet of Things and Cyber Physical System Aided Medical Devices for Better Healthcare
محاسبات داده های بزرگ در زمان واقعی برای اینترنت اشیا و سیستم های فیزیکی سایبر از طریق دستگاه های پزشکی برای سلامت بهتر-2018 The new generation of systems are may using integration
called cyber-physical system (CPS). It includes computational,
control and communication capabilities. How humans are
interconnected to the each other, CPS also interact physical objects
as well. Currently, the study of CPS is still in its initial stages and
there exist many research issues. The CPS integrating with medical
devices is easy but handling their quires very quickly it is very
difficult. In This paper proposed Real-Time big data computing for
CPS enabled medical device association. It includes the many cyber
physical enhanced secured Internet of things (IoT) integrated Big
data steam computing platforms, and their architecture and its
application to the Medical device monitoring and decision support
systems is specified. Finally, a medical device associated with big
data stream computing platforms. Produce high performance in
overall medical device computing, communication, control, resource
management and scheduling cores.
Index Terms : Big Data Stream Computing, Cyber Physical System, Medical Devices, Internet of Things |
مقاله انگلیسی |
2 |
Data Transfer Scheduling for Maximizing Throughput of Big-Data Computing in Cloud Systems
زمانبندی انتقال داده برای به حداکثر رساندن کارایی محاسبات داده های بزرگ درسیستم های ابری-2018 Many big-data computing applications have been deployed in cloud platforms. These applications normally demand
concurrent data transfers among computing nodes for parallel processing. It is important to find the best transfer scheduling leading to
the least data retrieval time—the maximum throughput in other words. However, the existing methods cannot achieve this, because
they ignore link bandwidths and the diversity of data replicas and paths. In this paper, we aim to develop a max-throughput data transfer
scheduling to minimize the data retrieval time of applications. Specifically, the problem is formulated into mixed integer programming,
and an approximation algorithm is proposed, with its approximation ratio analyzed. The extensive simulations demonstrate that our
algorithm can obtain near optimal solutions
Index Terms: Data transfer scheduling, big-data computing, throughput maximization, data center |
مقاله انگلیسی |
3 |
Towards Energy-Efficient Wireless Networking in the Big Data Era: A Survey
به سوی شبکه های بی سیم انرژی کارا در دوران داده های بزرگ : یک مرور-2018 With the proliferation of wireless devices, wireless
networks in various forms have become global information infrastructure and an important part of our daily life, which, at the
same time, incur fast escalations of both data volumes and energy
demand. In other words, energy-efficient wireless networking is
a critical and challenging issue in the big data era. In this paper,
we provide a comprehensive survey of recent developments on
energy-efficient wireless networking technologies that are effective or promisingly effective in addressing the challenges raised
by big data. We categorize existing research into two main parts
depending on the roles of big data. The first part focuses on
energy-efficient wireless networking techniques in dealing with
big data and covers studies in big data acquisition, communication, storage, and computation; while the second part investigates
recent approaches based on big data analytics that are promising
to enhance energy efficiency of wireless networks. In addition,
we identify a number of open issues and discuss future research
directions for enhancing energy efficiency of wireless networks
in the big data era.
Index Terms: Wireless networks, big data, energy efficiency,data acquisition, data communication, data storage, data computation, machine learning, open issues |
مقاله انگلیسی |
4 |
Utility Based Data Computing Scheme to Provide Sensing Service in Internet of Things
طرح محاسبات داده مبتنی بر سودمندی برای ارائه سرویس سنجش در اینترنت اشیاء-2017 Recently, the internet-of-things (IoT) has emerged as a new paradigm with an ever-increasing number of things to be
connected to the internet. Different from the conventional paradigms, in the IoT the data computing scheme is needed to efficiently
collect and offer data to provide sensing service. However, the existing data computing schemes are unfriendly which lack the
integrated and incentive consideration to reduce the cost of data collection and encourage more participants for cooperation.
Therefore, in this paper we propose a utility-based data computing scheme which allows vehicles to collect mobile data in the urban
area, in order to provide sensing service in the IoT. Firstly, we present an integrated architecture by introducing roadside buffers where
each buffer can have a sink node to collect sensor data from vehicles. Next, by considering both the time cost and power cost during
the data collection, we make the analysis of utilities in data computing process. Then, with a bargaining game to model the interaction
among participants, a utility based data computing scheme is proposed with incentives where the optimal price can be determined for
sensing service. Finally, extensive simulation experiments prove that the proposed scheme can efficiently improve the sensing service
in IoT with a low cost.
Index Terms: Internet-of-things | Sensor data | Data computing | Bargaining game |
مقاله انگلیسی |
5 |
Composable architecture for rack scale big data computing
معماری دندانه دار کردن برای مقیاس دندانه دار کردن محاسبات داده های بزرگ-2017 The rapid growth of cloud computing, both in terms of the spectrum and volume of cloud workloads,
necessitates re-visiting the traditional rack-mountable servers based datacenter design. Next generation
datacenters need to offer enhanced support for: (i) fast changing system configuration requirements
due to workload constraints, (ii) timely adoption of emerging hardware technologies, and (iii) maximal
sharing of systems and subsystems in order to lower costs. Disaggregated datacenters, constructed
as a collection of individual resources such as CPU, memory, disks etc., and composed into workload
execution units on demand, are an interesting new trend that can address the above challenges. In this
paper, we demonstrate the feasibility of composable systems through building a rack scale composable
system prototype using PCIe switches. Through empirical approaches, we develop an assessment of the
opportunities and challenges for leveraging the composable architecture for rack scale cloud datacenters
with a focus on big data and NoSQL workloads. In particular, we compare and contrast the programming
models that can be used to access the composable resources, and develop the implications for the network
and resource provisioning and management for rack scale architecture.
Keywords:Big data platforms|Composable system architecture|Disaggregated datacenter architecture|Composable datacenter|Software defined |environments|Software defined networking |
مقاله انگلیسی |
6 |
Sensor Data Computing as a Service in Internet of Things
محاسبات داده های حسگر به عنوان یک سرویس در اینترنت اشیاء-2016 The Internet of Things is a concept that is fast
gaining recognition in the world today. It allows the various
entities to be connected to each other through a network
preferably the internet. Such is the popularity of the technology
that by 2020, close to 100 billion devices will be connected to the
internet. One of the most prominent and perhaps the main driver
for the internet of thing is sensor data computing. Sensor data
computing is a cloud-based utility that is provisioned as SaaS,
IaaS, and PaaS. The main issues related to sensor data
computation and internet of things should not be ignored such as
problem with data storage and transfer, connecting remote
assets, security issues etc. This paper addresses the main
concerns that relate to the internet of things and sensor data
computing. Focus is placed on how the two entities work together
to deliver seamless services. Challenges and applicability of the
two techniques are also discussed.
Keywords: Internet of Things | cloud | sensor | big-data | servers | smart device | SaaS | IaaS | PaaS | streaming | data storage | audio | video | sensing | sensor networks | IP | wireless sensor network (WSN). |
مقاله انگلیسی |
7 |
محاسبات داده های بزرگ و ابرها: روند و جهت گیری های آینده
سال انتشار: 2015 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 13 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 41 این مقاله روشها و محیط انجام تحلیل بر روی ابرها برای برنامههای کاربردی داده های بزرگ را مورد بحث قرار میدهد. این بررسی حول چهار حوزهی مهم تحلیل و دادههای بزرگ است: یعنی (1) مدیریت دادهها و معماریهای پشتیبان، (2)توسعه مدل و امتیازدهی، (3) بصریسازی و تعامل با کاربر، (4) مدلهای تجاری. از طریق بررسیهای دقیق، شکافهای ممکن را در فنآوری شناسایی کرده و توصیههایی برای جامعهی پژوهش در جهت آیندهی محاسبات دادههای بزرگ پشتیبانی شده با ابر، و راهحلهای تحلیلی، ارائه میکنیم.
کلمات کلیدی: داده های بزرگ | محاسبات ابری | تحلیل | مدیریت داده |
مقاله ترجمه شده |
8 |
Remote sensing big data computing: Challenges and opportunities
سنجش از راه دور محاسبات داده بزرگ: چالش ها و فرصت ها-2015 As we have entered an era of high resolution earth observation, the RS data are undergoing an explosive
growth. The proliferation of data also give rise to the increasing complexity of RS data, like the diversity
and higher dimensionality characteristic of the data. RS data are regarded as RS ‘‘Big Data’’. Fortunately,
we are witness the coming technological leapfrogging. In this paper, we give a brief overview on the
Big Data and data-intensive problems, including the analysis of RS Big Data, Big Data challenges, current
techniques and works for processing RS Big Data.
Keywords:
Remote sensing data processing
Big data
Data-intensive computing |
مقاله انگلیسی |
9 |
Software Tools and Techniques for Big Data Computing in Healthcare Clouds
ابزارهای نرم افزار و تکنیک ها برای محاسبات داده های بزرگ در ابرهای بهداشت و درمان-2015 no abstract |
مقاله انگلیسی |
10 |
تکنولوژی داده های بزرگ و محاسبات ابری
سال انتشار: 2015 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 33 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 55 امروزه فناوری اطلاعات افق هایی را در برابر انسان می گشاید که از طریق آن ها انسان به جامعه هوشمند گام گذاشته و منجر به پیدایش و توسعه خدمات مدرن نظیر؛ تجارت الکترونیکی اینترنتی، استدلال های پیشرفته، و اقتصاد الکترونیکی می شود. این اتفاق همچنین منجر به گسترش صنایع نوظهور نظیر کامپیوتری-مخابراتی ، شبکه های هوشمند، انرژی های جدید، حمل و نقل هوشمند، و ساخت تجهیزات مدرن شده است. فناوری اطلاعات مدرن در حال تبدیل شدن به موتور عملیاتی و توسعه ای همه پیشرفت ها در زندگی انسان است. اما امروزه این موتور در حال مواجهه با چالش بزرگی تحت عنوان داده های بزرگ است [1]. انواع مختلف داده های تجاری به صورت نمایی در حال رشد هستند [2]. مسائلی نظیر جمع آوری داده ها، ذخیره سازی، بازیابی، تحلیل، و کاربردهای داده ها دیگر قابل حل شدن از طریق فناوری های سنتی پردازش اطلاعات نخواهند بود. این مسائل مهمترین موانع پیش روی تحقق جامعه دیجیتال، جامعه شبکه ای، و جامعه هوشمند است. سازمان بورس نیویورک در هر روز میزان 1TB اطلاعات تجاری تولید می کند؛ توئیتر بیش از 7TB داده در هر روز تولید می کند؛ فیس بوک نیز در هر روز بیش از 10TB داده در هر روز تولید می کند؛ این میزان برای شرکت Large Hadron Collider واقع در CERN برابر با 15PB (پتا بایت) در هر سال است. براساس مطالعات که با کمک شرکت مشهور مشاوره International Data Corporation (IDC) انجام شده است، حجم کلی اطلاعات موجود تا سال 2007 در سراسر جهان برابر 165 EB (اگزابایت) بوده است. حتی در سال 2009 هنگامی که بحران اقتصادی جهانی رخ داد، حجم اطلاعات جهانی به میزان 800 EB رسید؛ که طی دو سال اخیر با یک افزایش 62 درصدی مواجه شده بود. در آینده حدودا در هر 18 ماه حجم اطلاعات موجود در سراسر جهان، دو برابر خواهد شد. این میزان در سال 2020 به 35 ZB (زتا بایت) خواهد رسید، حدود 230 برابر حجم داده های سال 2007، درحالی که رکوردهای نوشته شده در تاریخ 5000 ساله بشری به 5 EB می رسد. این آمراها حاکی از آن هستند که حوزه های TB، PB و EB همه در گذشته باقی مانده اند؛ و ذخیره سازی جهانی اطلاعات درحال ورود به حوزه "زتا" بایت است. |
مقاله ترجمه شده |