این برنامه برای افزایش سرعت دانلود، فایل مورد نظر را به 9 قسمت تقسیم می کند تا بدون هیچ گونه مشکل و افت سرعت، فایل ها با نهایت سرعت دانلود شوند و حتی می توان گفت برنامه از دانلود منیجر رایانه قدرتمندتر است.
از ویژگی های نرم افزار می توان به مواردی چون: استفاده از هشدار بعد از اتمام دانلود فایل ها، امکان قرار دادن زمان بندی برای دریافت فایل ها، قابلیت تهیه نسخه پشتیبان از فایل های دانلود شده و ... اشاره کرد.
ایا می خواهید که یک پلیر شوید و بازی کنی شوید که همیشه فرک اول در سرور ها هست
خوب با خرید این پکیج ما خود را یکPro Player کنید این پکیج دارای کی سی اف جی برای عالی کردن پینگ شما که مشکل هیچ لگی را نداشته باشید بعدی یک سی اف جی ساخت سایت خودمان که با ان می توانید حریف هدشات کنید بیشتر دمیج بزنین و بیشتر با گ بزنین و در اخر یک برنامه برای بهتر ول دادن یا تیر زدن شماست که موقع تیر زدن نشانه را به پایین میاره که باعث می شه همه تیرها به دشمن اثابت کنه مطمعا باشید با این پکیج جزو بهترین ها می شوید
نوع مطلب: مقاله ترجمه شده با بهترین کیفیت و کاملا تخصصی
عنوان مقاله: بررسی روشهای ایندکس گذاری داده های بزرگ: طبقه بندی و ارزیابی عملکرد
سال انتشار: 2015
زبان مقاله: فارسی
قالب مقاله: ورد (Word)
تعداد صفحات: 73 صفحه
محل انتشار: ژورنال معتبر سیستم های اطلاعاتی دانش (Knowledge and Information Systems)
اطلاعات مقاله انگلیسی:
عنوان مقاله: A survey on indexing techniques for big data: taxonomy and performance evaluation
نوع مطلب: مقاله اشپرینگر (Springer) و آی اس آی (ISI)
سال انتشار: 2015
زبان مقاله: انگلیسی
قالب مقاله: پی دی اف (PDF)
تعداد صفحات: 44 صفحه تک ستونی
محل انتشار: ژورنال معتبر سیستم های اطلاعاتی دانش (Knowledge and Information Systems)
ضریب تاثیر مربوط به سالهای 2014 و 2015 (Impact Factor): 1.782
تعداد ارجاع (Citation) تاکنون(بهمن 94): 5
خرید مقاله انگلیسی با قیمت 2000 تومان از آدرس زیر:
(در صورت خرید، مقاله انگلیسی نیز به همراه مقاله ترجمه شده برای شما فرستاده میشود.)
چکیده فارسی:
رشد انفجاری در حجم، سرعت، و تنوع داده های تولید شده توسط دستگاه های همراه و برنامه های کاربردی ابری در ازدیاد "داده های بزرگ" نقش داشته است. راه حل های موجود برای ذخیره سازی کارآمد داده ها و مدیریت آنها نمی توانند نیازهای چنین داده های ناهمگنی که مقدار داده ها به طور مداوم در حال افزایش هستند را برآورد سازند. با توجه به سرعت در حال رشد اندازه شاخص ها و زمان جستجو، راه حل های موجود برای مدیریت و بازیابی موثر داده ها ناکارآمد میشوند بنابراین یک طرح شاخص گذاری بهینه شده برای داده های بزرگ مورد نیاز است. با نگاهی به برنامه های کاربردی جهان واقعی در می یابیم که موضوع ایندکس گذاری با داده های بزرگ در محاسبات ابری در مسائل پزشکی، سازمانی، آزمایشات علمی و شبکه های اجتماعی بصورت گسترده مطرح می شود. تا به امروز، محاسبات نرم متعدد، یادگیری ماشینی و دیگر روشهای هوش مصنوعی برای برآورده کردن نیازمندیهای شاخص گذاری استفاده می شده اند، در عین حال از آنجایی که روشهای ایندکس گذاری وارد محاسبات ابری شده اند، در مقالات، مطالعه جدیدی در مورد بررسی عملکرد و نتایج روشهای حل مسائل ایندکس گذاری برای داده های بزرگ وجود ندارد. هدف این مقاله بررسی و آزمایش روشهای ایندکس گذاری موجود برای داده های بزرگ است. در این تحقیق طبقه بندی روشهای ایندکس گذاری توسعه یافته است تا به محققان برای درک و انتخاب یک روش پایه بمنظور طراحی یک روش ایندکس گذاری که کاهش زمان و فضای مصرفی کمتررا برای BD-MCC فراهم میکند، کمک کند. در این تحقیق، 48 روش ایندکس گذاری بر اساس 60 مقاله با موضوع مرتبط مورد مطالعه و مقایسه قرارگرفته اند. عملکرد روشهای ایندکس گذاری بر اساس ویژگی آن ها و نیازمندیهای ایندکس گذاری داده های بزرگ نیز مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت. نقش اصلی این تحقیق طبقه بندی روشهای ایندکس گذاری دسته بندی شده بر اساس متد آنهاست. دسته بندی ها متدهای شاخص گذاری غیر هوش مصنوعی ( non-artificial intelligence)، هوش مصنوعی (artificial intelligence) و هوش مصنوعی مشارکتی (collaborative artificial intelligence)هستند. بعلاوه در کنار محدودیت های هر روش، اهمیت پروسیجر ها(procedure) و عملکردهای مختلف نیز مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت. در بخش نتیجه گیری، چندین موضوع تحقیق کلیدی برای آینده با پتانسیل افزایش سرعت پردازش و استقرار روشهای ایندکس گذاری هوش مصنوعی مشارکتی در BD-MCC به دقت شرح داده شده است.
کلمات کلیدی: ایندکس گذاری، داده های بزرگ، محاسبات ابری، هوش مصنوعی، هوش مصنوعی گروهی
چکیده انگلیسی:
Abstract The explosive growth in volume, velocity, and diversity of data produced by mobile devices and cloud applications has contributed to the abundance of data or ‘big data.’Available solutions for efficient data storage and management cannot fulfill the needs of such heterogeneous data where the amount of data is continuously increasing. For efficient retrieval and management, existing indexing solutions become inefficient with the rapidly growing index size and seek time and an optimized index scheme is required for big data. Regarding real-world applications, the indexing issue with big data in cloud computing is widespread in healthcare, enterprises, scientific experiments, and social networks. To date, diverse soft computing, machine learning, and other techniques in terms of artificial intelligence have been utilized to satisfy the indexing requirements, yet in the literature, there is no reported stateof- the-art survey investigating the performance and consequences of techniques for solving indexing in big data issues as they enter cloud computing. The objective of this paper is to investigate and examine the existing indexing techniques for big data. Taxonomy of indexing techniques is developed to provide insight to enable researchers understand and select a technique as a basis to design an indexing mechanism with reduced time and space consumption for BD-MCC. In this study, 48 indexing techniques have been studied and compared based on 60 articles related to the topic. The indexing techniques’ performance is analyzed based on their characteristics and big data indexing requirements. The main contribution of this study is taxonomy of categorized indexing techniques based on their method. The categories are non-artificial intelligence, artificial intelligence, and collaborative artificial intelligence indexing methods. In addition, the significance of different procedures and performance is analyzed, besides limitations of each technique. In conclusion, several key future research topics with potential to accelerate the progress and deployment of artificial intelligence-based cooperative indexing in BD-MCC are elaborated on.
Keywords Indexing ・ Big data ・ Cloud computing ・ Artificial intelligence ・ Collaborative artificial intelligence
تولید داده های حجیم با سرعت بالا، حجم زیاد و تنوع فراوان توسط شبکه های اجتماعی، موبایل ها و ایمیل های کاربران منحر به ایجاد یک جهت گیری جدید در رشته کامپیوتر به نام داده های بزرگ یا کلان داده ها (Big Data) شده است که در چند سال گذشته توجه زیادی را به خود جلب کرده است. میتوان با جستجو درون این داده های بزرگ و حجیم، الگوهایی را کشف کرد و از آنها استفاده کرد. همچنین قابلیت یادگیری از این داده ها و دیتاست ها نیز وجود دارد. روشهای مدیریت حافظه و ذخیره سازی داده های موجود نمیتوانند پاسخگوی حجم زیاد این داده ها باشند و این در حالی است که حجم این داده ها لحظه به لحظه بیشتر میشود. اگر بخواهیم برای بازیابی و جستجوی اطلاعات در این دیتاست های بزرگ از روشهای ایندکس گذاری کنونی استفاده کنیم به دلیل افزایش حجم فایل شاخص و زمان جستجو این کار بسیار غیر بهینه خواهد بود.
در این مقاله که صورت کاملی به بررسی روشهای ایندکس کردن داده های Big Data پرداخته شده است، 48 روش مختلف شاخص بندی یا ایندکس کردن داده ها معرفی، بررسی و مقایسه شده اند. کارایی این الگوریتم ها با توجه به ویژگی ها و نیازمندیهای Big Data اندازه گیری شده است.
مطالعه این مقاله به کسانی توصیه میشود که تصمیم دارند پایان نامه خود را در زمینه شاخص بندی و یا جستجو در داده های بزرگ (Big Data) انجام دهند یا قصد نوشتن مقاله ای در این زمینه را دارند.
این مقاله در سال 2015 در ژورنال سیستم های اطلاعاتی و دانش (Knowledge and Information Systems) منتشر شده است که یکی از ژورنالهای معروف در زمینه سیستم های مبتنی بر دانش و مسائل مربوط به آنها می باشد. مقالات این ژورنال آس اس آی (ISI) هستند و در توسط انتشارات تامسون رویترز (Thomson-reuters) و اسکوپوس (Scopus)، اشپرینگر (Springer) و بسیاری سایت های دیگر ایندکس میشوند.
کلمات کلیدی:
مقاله با ترجمه، مقاله 2015 کامپیوتر با ترجمه، مقاله کامپیوتر، مقاله 2015 کامپیوتر، مقاله آی اس آی کامپیوتر، مقاله ISI کامپیوتر با ترجمه، مقاله اشپرینگر با ترجمه، داده های بزرگ، مقاله Big data ، مقاله Big Data با ترجمه، مقاله داده های حجیم با ترجمه، ابرداده ها، مقاله داده های عظیم با ترجمه، مقاله بیگ دیتا با ترجمه، مقاله داده عظیم با ترجمه، مقاله کلان داده با ترجمه، شاخص گذاری، ایندکسینگ، شاخص بندی در داده های بزرگ، کلان داده ها، شاخص بندی، شاخص گذاری، ایندکس کردن، سیستم هدوپ، نگاشت - کاهش، Big data, mapreduce, hadoop, Indexing, cloud computing,
پس از خرید از درگاه امن بانکی لینک دانلود در اختیار شما قرار میگیرد و همچنین به آدرس ایمیل شما فرستاده میشود.
تماس با ما برای راهنمایی، درخواست مقالات و پایان نامه ها و یا ترجمه با آدرس ایمیل:
IRTopArticle@gmail.com
شماره تماس ما در نرم افزار واتس آپ:
+98 921 764 6825
شماره تماس ما در نرم افزار تلگرام:
+98 921 764 6825
توجه: اگر کارت بانکی شما رمز دوم ندارد، در خرید الکترونیکی به مشکل برخورد کردید و یا به هر دلیلی تمایل به پرداخت الکترونیکی ندارید با ما تماس بگیرید تا راههای دیگری برای پرداخت به شما پیشنهاد کنیم.
نوع مطلب: مقاله ترجمه شده با بهترین کیفیت و کاملا تخصصی
سال انتشار: 2015
زبان مقاله: فارسی
قالب مقاله: ورد (Word)
تعداد صفحات: 7 صفحه
محل انتشار: کتاب اشپرینگر دانش کامپیوتر و کاربردهای آن (Computer Science and its applications)
اطلاعات مقاله انگلیسی:
نوع مطلب: یک فصل از کتاب اشپرینگر
سال انتشار: 2015
زبان مقاله: انگلیسی
قالب مقاله: پی دی اف (PDF)
تعداد صفحات: 6 صفحه
محل انتشار: کتاب اشپرینگر دانش کامپیوتر و کاربردهای آن (Computer Science and its applications)
دانلود مقاله انگلیسی به صورت رایگان از آدرس زیر:
چکیده فارسی:
خانه هوشمند(Smart home) بعنوان یکی از خدمات IOT ( اینترنت اشیا) علاقه بیشتر وبیشتری را به سمت خود جلب میکند. بدلیل توسعه شبکه همراه، گسترش گوشی های هوشمند و افزایش علاقه به امنیت شخصی، بسیاری از سازمانها وارد بازار گوش های هوشمند شده اند. اگر چه، از آنجایی که آنها خدمات خود را بدون توجه به امنیت ارائه میکنند، ممکن است حوادثی در این میان به وقوع بپیوندد. این مقاله، آسیب پذیریهای امنیتی خانه هوشمند را تجزیه و تحلیل کرده و اقدامات امنیتی متقابلی را پیشنهاد میکند.
کلمات کلیدی: خانه هوشمند، امنیت، IOT
Abstract
Smarthome as one of IoT(Internet of Things) services is growing more and more interested. Due to the development of mobile network, proliferation of smartphones and increasing of interest for personal safety, many enterprises enter the smartphone market. However, incidents could happen because they provide their services without considering security. This paper analyzes security vulnerabilities of smarthome and proposes countermeasures.
Keywords: Smarthome, Security, IoT
کلمات کلیدی:
مقاله اشپرینگر اینترنت اشیاء، مقاله الزویر اینترنت اشیاء، حریم خصوصی در اینترنت اشیاء، مقاله سیستم عامل پیشرفته، مقاله سیستم های توزیع شده، مقاله IEEE اینترنت اشیاء، دانلود مقاله اینترنت اشیاء، امنیت در اینترنت اشیاء، امنیت اینترنت اشیاء، چالش های اینترنت اشیاء، چالش های امنیتی اینترنت اشیاء، مقاله 2015 اینترنت اشیاء، مقاله جدید اینترنت اشیاء، مقاله امنیت در اینترنت اشیاء، دانلود پایان نامه اینترنت اشیاء، دانلود پایان نامه کامپیوتر، دانلود پایان نامه انگلیسی کامپیوتر، دانلود پایان نامه رشته کامپیوتر، دانلود پایان نامه کارشناسی ارشد کامپیوتر، اینترنت اشیاء، اینترنت ابزارها، اینترنت چیزها، مقاله آی اس آی، مقاله ای اس ای، مقاله آی اس آی 2015، مقاله isi 2015، مقاله رشته کامپیوتر، مقاله اینترنت اشیاء، پایان نامه اینترنت اشیاء، چالش های اینترنت اشیاء، مقاله 2015 اینترنت اشیاء، مقاله انگلیسی ترجمه شده، مقاله کامپیوتر ترجمه شده، مقاله اینترنت اشیاء ترجمه شده، مقاله ترجمه شده جدید اینترنت اشیاء، مقاله ترجمه شده جدید، مقاله با ترجمه، مقاله ISI با ترجمه، سرویس های ابری اینترنت اشیاء، مقیاس پذیری سرویس های ابری اینترنت اشیاء، گسترش پذیری اینترنت اشیاء، 2015 Article, ISI Article, IoT Thesis, Internet of things, IoT Cloud Services, Scalability in Internet of Things Cloud Services, Security in internet of things
پس از خرید از درگاه امن بانکی لینک دانلود در اختیار شما قرار میگیرد و همچنین به آدرس ایمیل شما فرستاده میشود.
تماس با ما برای راهنمایی، درخواست مقالات و پایان نامه ها و یا ترجمه با آدرس ایمیل:
ArticleEbookFinder@gmail.com
شماره تماس ما در نرم افزار واتس آپ:
+98 921 764 6825
شماره تماس ما در نرم افزار تلگرام:
+98 921 764 6825
توجه: اگر کارت بانکی شما رمز دوم ندارد، در خرید الکترونیکی به مشکل برخورد کردید و یا به هر دلیلی تمایل به پرداخت الکترونیکی ندارید با ما تماس بگیرید تا راههای دیگری برای پرداخت به شما پیشنهاد کنیم.
تعداد صفحات :13
بورس فقط برای سرمایه گزاران و شرکتها یا همان سرمایه پذیران ، مفید نیست . بورس منافعی هم برای اقتصاد ، به طور کلی دارد . منظور ما هم از اقتصاد کلان، اقتصاد به طور کل است، نه اجزای آن .
قبل از اینکه بپردازیم به این منافع ، یک توضیح کوچک هم بد نیست داده شود : آنچه مطرح می شود ، اول در یک اقتصاد پویا و بعد در یک بازار بورس کارا ، مفهوم دارد . یعنی اگه یک سری از ویژگی هایی که برای یک بازار سرمایه ذکر کردیم ، وجود نداشته باشه یا خاصیت هایی که یک اقتصاد باید داشته باشد، موجود نباشد ، انتظار تحقق این خاصیت ها را هم نباید داشته باشیم.
و اما خواص : 1. تجهیز منابع مالی از طریق فروش اوراق قرضه و سهام : یعنی شرکتها با این روش می توانند به جای دریافت وام از بانکها ، وجوه مورد نیاز خود را از مردم قرض بگیرند ، با این تفاوت که نه سررسیدی برای بازپرداختش دارند و نه بهره ای باید بپردازند . البته شرکتها در قبال سهامدارانشان ، یعنی کسانی که سهمی از سهام شرکت را خریده اند ، تعهداتی هم دارند از جمله پرداخت سود سالیانه به آنان و اطلاع رسانی دقیق .