الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: الحوسبة الموزعة
-
خوارزمية غروفر في معالج السيليكون رباعي الكيوبت فوق عتبة تحمل الأخطاء
2025 | المؤلف: Ian Thorvaldson وآخرون | المجلة: Nature Nanotechnology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذه الدراسة، أظهرنا السيطرة الكاملة المتماسكة على معالج سيليكون رباعي الكيوبت، الذي يتكون من ثلاث دورات نووية ودورة إلكترونية واحدة. إن الاتصال الشامل بين الكيوبتات في الهيكل، جنبًا إلى جنب مع أوقات التماسك الطويلة للكيوبتات الدورانية، مكننا من تحقيق دقة تحكم تتجاوز عتبة التحمل للخطأ. سهلت هذه القدرة التنفيذ الناجح لخوارزمية بحث غروفر ذات…
-
التحكم الديناميكي في الوصول القائم على الثقة الصفرية للحوسبة السحابية
2025 | المؤلف: Ri Wang وآخرون | المجلة: Cybersecurity | المجال: علم الاجتماع والعلوم السياسية (Sociology and Political Science)تتناول ورقة البحث التحديات التي تواجه آليات التحكم في الوصول التقليدية في سياق الحوسبة السحابية، خاصة في ضوء التهديدات السيبرانية المتزايدة. تنتقد الطرق الحالية للتحكم في الوصول الديناميكي التي تعتمد على القواعد الثابتة وتقترح نموذج التحكم في الوصول القائم على الثقة (TBAC) المستوحى من بنية الثقة الصفرية (ZTA). يتضمن نموذج TBAC منهجية لتقييم الثقة لتقييم…
-
إطار تعلم عميق هجين سحابي-حافة لتحسين موارد إنترنت الأشياء القابلة للتوسع
2025 | المؤلف: Umesh Kumar Lilhore وآخرون | المجلة: Journal of Cloud Computing Advances Systems and Applications | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم ورقة البحث نهج تحسين هجين جديد، يدمج الشبكات العصبية العميقة (DQN) وتحسين السياسة القريب (PPO)، بهدف تعزيز تخصيص الموارد وتوزيع الأحمال في بيئات إنترنت الأشياء (IoT). يتناول هذا الأسلوب التحديات التي تطرحها الطبيعة الديناميكية لتطبيقات إنترنت الأشياء، مع التركيز على أهداف متعددة مثل تقليل أوقات الاستجابة، وتحسين كفاءة الموارد، وتقليل التكاليف التشغيلية. يساهم دمج…
-
نموذج تعلم عميق ذكي موزع لتعزيز الأمان في بيئة الحوسبة الحافة المدعومة بإنترنت الأشياء
2025 | المؤلف: Nasser Albogami | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث نموذج تعلم فدرالي عميق ذكي يهدف إلى تعزيز الأمان داخل نظام إنترنت الأشياء (IoT). يستفيد النموذج من مبادئ التعلم الفدرالي لتمكين معالجة البيانات بشكل لامركزي، مما يقلل من المخاوف المتعلقة بالخصوصية المرتبطة بتخزين البيانات المركزي. من خلال السماح للأجهزة بالتعلم بشكل تعاوني من البيانات المحلية مع الاحتفاظ بها على الجهاز، لا يحسن…
-
جدولة سير العمل الأمثل في نظام إنترنت الأشياء-الضباب-السحابة لتقليل الوقت والطاقة
2025 | المؤلف: Roqia Rateb وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)تتناول الورقة مشكلة جدولة سير العمل في بيئات إنترنت الأشياء (IoT)، وخاصة ضمن أنظمة الحوسبة السحابية الضبابية، مع الأهداف المزدوجة المتمثلة في تقليل استهلاك الطاقة (EC) ووقت التنفيذ (MST). لتحقيق هذه الأهداف، يقترح المؤلفون نهجًا هجينًا يجمع بين خوارزميات أكويلا وسرب السلاب (ASSA) لاختيار الآلات الافتراضية (VM) بشكل مثالي، إلى جانب تقنيات مثل تقليل وقت…
-
مسح حول أساليب جدولة الموارد في بيئة الحوسبة متعددة الوصول: دراسة تعلم تعزيز عميق
2025 | المؤلف: Ahmed A. Ismail وآخرون | المجلة: Cluster Computing | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم هذه القسم نظرة عامة على الحوسبة الطرفية متعددة الوصول (MEC) ودورها في تعزيز جودة التجربة (QoS) للأجهزة ذات الموارد المحدودة من خلال تمكينها من تحميل المهام التي تتطلب معالجة مكثفة إلى خوادم MEC القريبة. يقلل هذا التحميل من وقت تنفيذ التطبيقات واستهلاك الطاقة، ولكنه يقدم أيضًا تحديات معقدة في جدولة الموارد. تستعرض الورقة الحالة…
-
تحسين تحميل المهام في الحوسبة الحافة المحمولة بناءً على خوارزمية التعلم المعزز العميق باستخدام التجميع الكثافي والتعلم الجماعي
2025 | المؤلف: Yi Qin وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)يقدم هذا القسم نظرة عامة على طريقة التعلم العميق المعتمد على التعزيز والتجمع والتكتل الكثافة المقترحة (DCEDRL) لتحسين قرارات تحميل المهام في الحوسبة الطرفية المتنقلة (MEC). تعالج طريقة DCEDRL التحديات المتعلقة بتخصيص الموارد غير الفعال الناتج عن تحميل المهام المكثفة حسابيًا من الأجهزة اللاسلكية المتنقلة (WDs) إلى خوادم الحافة (ESs). من خلال استخدام عدة شبكات…
-
تعزيز أمان البلوكشين: نهج نحو خوارزميات توافق هجينة وتقنيات التعلم الآلي
2024 | المؤلف: K. Venkatesan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)في هذه الورقة، يقترح المؤلفون خوارزميات توافق هجينة تدمج تقنيات التعلم الآلي (ML) لتعزيز أمان وقوة شبكات البلوكشين. تواجه بروتوكولات التوافق التقليدية تحديات كبيرة، خاصةً الثغرات الأمنية أمام الهجمات الإلكترونية، مما يستدعي تطوير آليات أكثر مرونة. تبرز الأبحاث فعالية دمج طرق توافق متنوعة، مثل إثبات الحصة المفوضة (DPoSW)، وإثبات الحصة والعمل (PoSW)، وتحمل الأخطاء البيزنطية…
-
تعزيز أمان WSN-IoT المعتمد على خوارزمية اليراعة مع التعلم الآلي لاكتشاف التسلل
2024 | المؤلف: M. Karthikeyan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم البحث طريقة جديدة للكشف عن التسلل الآلي، تُسمى FA-ML، والتي تدمج خوارزمية اليراعة (FA) مع تقنيات التعلم الآلي لتعزيز الأمان في الشبكات اللاسلكية الاستشعارية (WSN) وأنظمة إنترنت الأشياء (IoT). الهدف الأساسي من هذا النهج هو تحسين تحليل البيانات واتخاذ القرارات من خلال التعاون الفعال بين شبكات WSN وIoT. تستخدم تقنية FA-ML منهجية منهجية تشمل…