الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: حوسبة الضباب
-
تحسين الطاقة ومدة التنفيذ في تخطيط المهام في تطبيقات إنترنت الأشياء المدعومة بالضباب: نهج هجين Energy and makespan optimised task mapping in fog enabled IoT application: a hybrid approach
2026 | المؤلف: Niva Tripathy وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تتناول ورقة البحث التحديات التي تطرحها البيانات المتزايدة الناتجة عن أجهزة إنترنت الأشياء (IoT)، لا سيما في التطبيقات الحساسة للزمن حيث قد تكون مراكز البيانات السحابية التقليدية غير فعالة. للتخفيف من هذه المشكلات، يقترح المؤلفون خوارزمية جديدة لجدولة المهام تُدعى EMAPSO (تحسين سرب الجسيمات الواعي بمدة الطاقة)، والتي تركز على تقليل كل من مدة الإنجاز…
-
MOFCO: تحميل المهام مع الوعي بالحركة والهجرة في بيئات الحوسبة السحابية ثلاثية الطبقات MOFCO: Mobility- and Migration-Aware Task Offloading in Three-Layer Fog Computing Environments
2026 | المؤلف: Soheil Mahdizadeh وآخرون | المجلة: IEEE Internet of Things Journal | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)في سياق بيئات الحوسبة السحابية ثلاثية الطبقات، تواجه عملية تحميل المهام تحديات كبيرة بسبب تنقل معدات المستخدمين (UE)، مما يؤدي غالبًا إلى عمليات نقل خدمات مكلفة وانخفاض في أداء النظام بشكل عام. يقدم هذا البحث MOFCO، وهو خوارزمية جديدة لتحميل المهام تأخذ في الاعتبار التنقل والهجرة، مصممة لمعالجة هذه التحديات. تقوم الخوارزمية بصياغة مشكلة تحميل…
-
تخصيص المهام الديناميكي في الحوسبة السحابية باستخدام أساليب منطق ضبابي محسّنة Dynamic task allocation in fog computing using enhanced fuzzy logic approaches
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم ورقة البحث DTA-FLE (تخصيص المهام الديناميكي في الحوسبة السحابية باستخدام نهج معزز بالمنطق الضبابي)، وهي طريقة جديدة مصممة لتحسين تخصيص المهام في بيئات الحوسبة الضبابية، وخاصة لتطبيقات إنترنت الأشياء (IoT) في الوقت الحقيقي. من خلال الاستفادة من المنطق الضبابي، تعالج DTA-FLE بفعالية عدم اليقين المرتبط بمتطلبات المهام وتوافر الموارد، والتي غالبًا ما تتم إدارتها…
-
التعلم الفيدرالي القائم على الاستدلال مع ضبط معلمات هايبر التكيفية لتوقع الطاقة المنزلية Heuristic based federated learning with adaptive hyperparameter tuning for households energy prediction
2026 | المؤلف: Liana Toderean وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا للتعلم الفيدرالي الهرمي يهدف إلى تعزيز دقة نماذج توقع استهلاك الطاقة المنزلية. من خلال تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي مباشرة على أجهزة الحافة المنزلية، تتناول الدراسة التحديات التي تطرحها البيانات غير المستقلة وغير المتجانسة، والتي غالبًا ما تؤدي إلى تقليل دقة التوقعات. تتضمن الحل المقترح تجميع الأسر ذات الملفات الشخصية الطاقية…
-
مراجعة لأحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا في إنترنت الأشياء الطبية A Review of the State of the Art for the Internet of Medical Things
2026 | المؤلف: Peter William Matthew وآخرون | المجلة: Sci | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)تناقش الورقة البحثية التأثير التحويلي لإنترنت الأشياء الطبية (IoMT) على الرعاية الصحية الرقمية، وخاصةً المعزز من خلال التقدم في إنترنت الأشياء، وعلوم البيانات، والذكاء الاصطناعي، خاصةً في أعقاب جائحة COVID-19. تبرز الورقة الانتقال من أنظمة الرعاية الصحية التقليدية إلى إطار رقمي أكثر تكاملاً، مع التأكيد على دور تقنيات IoMT مثل أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء وأجهزة…
-
EcoTaskSched: نهج هجين للتعلم الآلي لجدولة المهام بكفاءة في استهلاك الطاقة في بيئات السحب الضبابية المعتمدة على إنترنت الأشياء
2025 | المؤلف: Asfandyar Khan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تتناول البحث التحديات المتعلقة بكفاءة الطاقة والموارد في بيئات الحوسبة السحابية الضبابية، وخاصة في سياق إنترنت الأشياء (IoT). يستخدم نموذج EcoTaskSched المقترح نهجًا هجينًا يجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى ثنائية الاتجاه (BiLSTM) لتحسين جدولة المهام. يستخرج هذا النموذج ميزات عبء العمل بفعالية ويعكس الاعتماديات التسلسلية المعقدة، مما يؤدي إلى…