فیلترهای جستجو:
فیلتری انتخاب نشده است.
نمایش ۱۸۱ تا ۲۰۰ مورد از کل ۲٬۸۹۲ مورد.
حوزههای تخصصی:
Substitution-boxes (S-boxes) are very important nonlinear components used for achieving strong confusion for enhancing cryptographic security in most of the block ciphers. Designing cryptographically strong S-boxes has been a major research domain for the designers of symmetric crypto systems. In the proposed research work, Bat Algorithm based swarm technique is proposed to design strong S-boxes. Cryptographic strong S-boxes are obtained by the developed swarm technique. Authors analyze cryptographic strength of the obtained S-box by evaluating properties like Bijectivity, Nonlinearity, Bit-Independence Criterion, Linear Probability and Differential Uniformity. The obtained performance parameters for the designed new S-box by the swarm technique are compared with some recently reported S-boxes in the literature. The designed S-box has good cryptographic strength. The designed S-box has good cryptographic strength like nonlinearity = 110.75 and average Strict Avalanche Criterion (SAC) value = 0.506. For the constructed S-box, most of the Differential uniformity components are 4 and shows uniform distribution approximately. The proposed new S-box is also free from the fixed points.
شناخت اینرسی نوآوري در شرکت هاي دانش بنیان و پیامدهاي آن؛ تحلیل عوامل پیشایندي و پسایندي با نقشه شناختی فازي(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
مدیریت دانش سازمانی سال ششم پاییز ۱۴۰۲ شماره ۲۲
149 - 178
حوزههای تخصصی:
در محیط متلاطم جهان امروز، اگر شرکت یا سازمانی قابلیت انطباق با تغییرات و تحولات جهانی را نداشته باشد، محکوم به سقوط و نابودی است. بنابراین شرکت ها و سازمان ها، اگر خواهان آن هستند که بقای آن ها تهدید نشود، باید خلاقیت و نوآوری را به عنوان کلیدواژه اصلی راهبردها، برنامه ها و سیاست های اصلی خود بپذیرند. از این رو پژوهش حاضر با هدف شناخت و فهم اینرسی نوآوری در شرکت های دانش بنیان انجام شد. این پژوهش بر پایه پژوهش آمیخته و به صورت کیفی و کمی است که از نظر هدف، کاربردی و از حیث ماهیت و روش، توصیفی پیمایشی است. جامعه آماری پژوهش مدیران و اساتید شرکت های دانش بنیان هستند که به عنوان خبرگان، نظرات آن ها در بخش کیفی و کمی پژوهش مورد بررسی قرار می گیرد. اعضای نمونه آماری این پژوهش به وسیله روش نمونه گیری هدفمند انتخاب گردیدند. در بخش کیفی پژوهش ابزار گردآوری اطلاعات مصاحبه نیمه ساختاریافته است که روایی و پایایی آن با استفاده از ضریب CVR و آزمون درون کدگذار و میان کدگذار تایید شد. ابزار گردآوری اطلاعات در بخش کمی نیز پرسشنامه است که روایی و پایایی آن با استفاده از روایی محتوا و آزمون مجدد تایید شد. در بخش کیفی، داده های کیفی بدست آمده از مصاحبه با استفاده از نرم افزار Atlas.ti و روش کدگذاری تحلیل شد و عوامل ایجاد کننده اینرسی نوآوری در شرکت های دانش بنیان ایران شناسایی شدند. به علاوه در بخش کمی پژوهش، با استفاده از روش FCM عوامل ایجاد کننده و همچنین پیامدهای اینرسی نوآوری درشرکت های دانش-بنیان ایران اولویت یابی شده و مهمترین عوامل ایجاد کننده و پیامدهای اینرسی نوآوری در شرکت های دانش بنیان شناسایی شدند. نتایج پژوهش نشان دهنده آن است که حاکمیت فرهنگ تقلید به جای فرهنگ نوآوری، گرفتاری به سندروم آرتروز فکری، ترس و روحیه محافظه کارانه، انجماد فکری و استفاده از تجربیات قبلی در حل مسئله جدید، مهمترین عوامل ایجاد کننده اینرسی نوآوری هستند همچنین چهار عامل از جمله، کاهش کارایی و بهره وری، ضعف در یادگیری و حل مسئله، اخذ تصمیمات نامطلوب و مخاطره بقای سازمان و پدیدایی انسداد و بن بست استراتژیک پیامدهای بسیار مهم اینرسی نوآوری در شرکتهای دانش بنیان هستند.
Assessing the performance of Co-Saliency Detection method using various Deep Neural Networks(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
Co-Saliency object detection is the process of identifying common and repetitive objects from the group of images. Earlier studies have looked over several state-of-art deep neural network methodologies for co-saliency detection approach. The Deep CNN approaches rely heavily on co-saliency detection due to their potent feature extraction capabilities both deep and wide. This article assess the performance of several state-of-art deep learning model (VGG19, Inceptionv3, modifiedResNet, MobileNetV2 and PoolNet) for the purpose of co-saliency detection among images from benchmark datasets. All the models were trained on 70% part of the dataset and remaining were used for testing purpose. Experimental results show that modified ResNetmodel outperforms getting 96.53% accuracy as compared to other state-of-the-art deep neural network models.
Artificial Intelligence Driven Human Identification(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
Human Identification has been widely implemented to enhance the efficiency of surveillance systems, however, systems based on common CCTV (closed-circuit television) cameras are mostly incompatible with the advanced identification algorithms which aim to extract the facial features or speech of an individual for identification. Gait (i.e., an individual’s unique walking pattern/style) is a leading exponent when compared to first-generation biometric modalities as it is unobtrusive (i.e., it requires no contact with the individual), hence proving gait to be an optimal solution to human identification at a distance. This paper proposes an automatic identification system that analyzes gait to identify humans at a distance and predicts the strength of the match (i.e., probability of the match being positive) between two gait profiles. This is achieved by incorporating computer vision, digital image processing, vectorization, artificial intelligence, and multi-threading. The proposed model extracts gait profiles (from low-resolution camera feeds) by breaking down the complete gait cycle into four quarter-cycles using the variations in the width of the region-of-interest and then saves the gait profile in the form of four distinct projections (i.e., vectors) of length 20 units each, thus, summing up to 80 features for each individual’s gait profile. The focus of this study revolved around the speed-accuracy tradeoff of the proposed model where, with a limited dataset and training, the model runs at a speed of 30Hz and yields 85% accurate results on average. A Receiver Operating Characteristic Curve (ROC) is obtained for comparison of the proposed model with other machine learning models to better understand the efficiency of the system
Stress-Testing Technologies of Financial Stability of Financial Corporations: Aspect of Insurance Companies(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
The purpose of the article is to perform stress-testing technologies of the financial stability of an insurance company based on the constructed mathematical model of the insurance company's activity, which would meet the established requirements (adequate reproduction of the main parameters of the insurance company's functioning; taking into account the stochastic nature of insurance processes; flexible management of model parameters describing company's behaviour; the ability to influence the intensity of flows; suitability for algorithmization and construction of computational simulation model. The relevance of this study is due to the need to address the problem of changes and complications, the growing variety of strategies and products implemented by insurance companies. There is a need for innovative methods to assess and monitor the vulnerability of these institutions to various types of risks. One of these methods, which is gaining widespread recognition both among regulators and financial corporations, is stress testing. It has been established that stress testing as a risk management tool is used both to assess the insurance company's readiness for a crisis situation, and to develop a plan of adequate measures to counteract and eliminate its negative impact. The development and application of the proposed mathematical and simulation model of stress testing of the financial stability of the insurance company allows to solve issues of ensuring sufficiency of capital level, control of financial stability and solvency, reliability of efficiency of activities, taking into account the probabilistic nature of insurance activities, various typical insurance risks and time horizons.
Information Systems in Fiscal Administration and Modeling of Excise Tax(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
The purpose of the article is to substantiate the fiscal role of the excise tax by studying its information and functional potential and to model the dynamics of its payment by the brewing industry. Excise tax occupies a special place in a tax system of each state because, in addition to significant fiscal importance, it has a considerable regulatory impact on the production and consumption of certain categories of goods. Based on information systems in the article analyses and monitors the indicators of the excise tax payments on goods produced in Ukraine on the example of a particular enterprise in the brewing industry. By means of the initial data analysis of autocorrelation functions of volumes’ indicators of the accrued excise taxes on beer the expediency of modelling realization of such indicator dynamics on the basis of ARIMA model is proved. The analytical and statistical approaches to the formation of models for the implementation of forecast for the calculation of excise tax on beer of brewing industry enterprises are improved. The proposed approach is based on the values of autocorrelation of balances and partial autocorrelation, as well as methods of analysis of time series with gaps, which allows to use it in the economic activity of enterprises to make forecasts for the calculation and payment of the excise tax. This will produce financial effects for the brewing industry in terms of cost optimization and minimization of the excise tax risks.
Multi Trust-based Secure Trust Model for WSNs(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
Journal of Information Technology Management , Volume ۱۴, Security and Resource Management challenges for Internet of Things, ۲۰۲۲
147 - 158
حوزههای تخصصی:
Trust establishment (TE) among sensor nodes has become a vital requirement to improve security, reliability, and successful cooperation. Existing trust management approaches for large scale WSN are failed due to their low cooperation (i.e., dependability), higher communication and memory overheads (i.e., resource inefficient). This paper provides a new and comprehensive hybrid trust estimation approach for large scale WSN employing clustering to improve cooperation, trustworthiness, and security by detecting selfish sensor nodes with reduced resource (memory, power) consumption. The proposed scheme consists of unique features like authentication based data trust, scheduler based node trust, and attack resistant by giving the high penalty and minimum reward during node misbehavior. A task scheduling mechanism is employed for scheduling the significant task to reduce computation overhead. The proposed trust model would be capable to provide security against blackhole attack, grey hole attack, and badmouthing attack. Moreover, the proposed trust model feasibility has been tested with MATLAB. Simulation results exhibit the great performance of our proposed approach in terms of trust evaluation cost, prevention, and detection of malicious nodes with the help of analyzing consistency in trust values and communication overhead.
ارائه مدلی برای هوشمندسازی کسب وکارها (موردمطالعه: صنعت بیمه)(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
مدیریت دانش سازمانی سال پنجم تابستان ۱۴۰۱ شماره ۱۷
49 - 76
حوزههای تخصصی:
در سال های اخیر، رشد و گسترش تولید داده در حوزه های مختلف، ضمن ایجاد چالش هایی در مورد مدیریت آن ها، فرصت هایی را برای دست یافتن شرکت ها به پیش بینی های دقیق تر در مورد تغییرات محیطی فراهم کرده است. بنابراین، نیاز به یک ابزار تشخیصی متخصص برای موقعیت یابی شایستگی های مدیریت دانش و هوشمندی کسب و کار برای بهینه سازی جامع تحلیل استراتژیک و پشتیبانی تصمیم گیری هوشمند مدیریت عملکرد استراتژیک سازمانی وجود دارد. در حقیقت ابزارهایی مانند هوشمندی کسب و کار با شناسایی روندهای محیطی، زمینه تصمیم گیری و اقدام به موقع را برای سازمان فراهم می کند. از سوی دیگر یکی از شاخص های توسعه یافتگی اقتصاد کشورها، میزان توسعه صنعت بیمه در آن کشورها است. استفاده از فناوری در صنعت بیمه به منظور دسترسی بیشتر افراد به خدمات مالی، بیش از پیش مورد توجه قرار گرفته، به گونه ای که کسب وکارهای نوپای بیمه با خلق ارزش پیشنهادی یکتا و بهبود مدل کسب وکار وارد عرصه رقابت با شرکت های سنتی بیمه ای شده اند. در این پژوهش، یک الگو برای کسب و کار هوشمند در صنعت بیمه طراحی شد. در این پژوهش برای نظریه پردازی از نظریه داده بنیاد و یافته های کیفی با نرم افزار مکس کیودا (MAXQDA) تحلیل و نهایتا برای طراحی مدل از چارچوب مدل پارادایم نظریه داده بنیاد اشتراوس و کوربین استفاده شده است. مشارکت کنندگان در این پژوهش، خبرگان و مدیران صنعت بیمه هستند که تعداد آن ها 16 نفر بوده و بصورت قضاوتی هدفمند انتخاب شدند. با تحلیل داده ها تعداد 5 مورد مقوله استخراج گردید که نهایتا با تعیین شرایط علی (کیفیت در دسترس پذیری، پذیرش الکترونیک و ریسک ادارک شده)، شرایط زمینه ای (محدویت های اینترنت، زیرساخت های ICT و سیاست های بیمه ای)، شرایط مداخله گر (سطح دانش کاربران، نگرش مدیران و امنیت ادراک شده «محرمانه بودن»)، مقوله محوری (هوشمندسازی صنعت بیمه)، راهبردها (تقویت فرهنگ استفاده از اینترنت، توسعه امنیت دیجیتال و توسعه سطح دانش) و پیامدها (دستیابی به فرصت های رشد، مزیت رقابتی و سودآوری) مدل هوشمندی کسب و کار صنعت بیمه ارائه گردید.
مدلی برای مدیریت رویگردانی مشتریان یک شرکت ارایه دهنده سرویس اینترنت(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
رویگردانی مشتری یکی از مسایل مهمی است که شرکت های ارایه دهنده سرویس اینترنت در بازار رقابتی و به سرعت درحال اشباع با آن روبه رو هستند. به دلیل هزینه های بالای مرتبط با جذب مشتری جدید، این شرکت ها به رویکرد حفظ مشتری که صریحا به دنبال کاهش رویگردانی است، روی آورده اند. این تحقیق، رویگردانی مشتریان سرویس های اینترنت یکی از بزرگ ترین شرکت های مخابراتی ایران را مورد بررسی قرار داده است. به منظور پیش بینی رویگردانی، داده های مشتریان طی شش ماه جمع آوری شده و رویگردانی آن ها در یک بازه یک ساله بررسی شده است. علاوه بر پیش بینی رویگردانی، مهم ترین ویژگی های موثر در طبقه بندی رویگردان ها و غیررویگردان ها نیز تعیین شده است. در مرحله پیش پردازش از روش "کم نمونه برداری تصادفی" برای متعادل سازی مجموعه داده و از روش "حداقل افزونگی، حداکثر ارتباط" برای انتخاب ویژگی استفاده شده است. سپس الگوریتم های "جنگل تصادفی"، "ماشین بردار پشتیبان" و "کا نزدیک ترین همسایگان" برای طبقه بندی مشتریان رویگردان و غیررویگردان به کار رفتند که معیارهای ارزیابی، نشان دهنده برتری الگوریتم جنگل تصادفی است. مدل نهایی که از ترکیب روش های متعادل سازی، انتخاب ویژگی و طبقه بندی به دست آمد تحت عنوان مدل RUS-mRMR-RF به عنوان یک مدل کارآمد در پیش بینی رویگردانی مشتریان و شناسایی مهم ترین ویژگی های موثر در طبقه بندی رویگردان ها و غیررویگردان ها محسوب می گردد. نتایج این مطالعه بینش ارزشمندی را جهت تدوین استراتژی های حفظ مشتری به سازمان ارایه می دهد.
Blockchain and Bigdata to Secure Data Using Hash and Salt Techniques(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
In recent times amount of data is increasing rapidly and analysis of data is a must to come up with business decisions, predictions etc. It’s not just text are numbers which has to be stored properly. Data Types these days varies from images, video, social media data, surveys to blogs etc. When this is the case its mandatory to deal with Bigdata and to safeguard those Bigdata. Technologies available in Bigdata and Bitcoin helps us in achieving this. Bigdata technologies helps in storing the unstructured data effectively and processing of such voluminous data is taken care of. Hashing algorithms are used in Blockchain to keep the data safe. Hashing algorithms like SHA 256 are used to make it more secure. Its almost not possible to break the data available in Blockchain. Let’s try to secure the data even more using encryption algorithms to make sure that proper data is used for analysis etc.
Filter-Based Feature Selection Using Information Theory and Binary Cuckoo Optimisation Algorithm(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
Dimensionality reduction is among the data mining process that is used to reduce the noise and complexity of features in various datasets. Feature selection (FS) is one of the most commonly used dimensionalities that reduces the unwanted features from the datasets. FS can be either wrapper or filter. Wrappers select subsets of the feature with better classification performance but are computationally expensive. On the other hand, filters are computationally fast but lack feature interaction among selected subsets of features which in turn affect the classification performance of the chosen subsets of features. This study proposes two concepts of information theory mutual information (MI). As well as entropy (E). Both were used together with binary cuckoo optimization algorithm BCOA (BCOA-MI and BCOA-EI). The target is to improve classification performance (reduce the error rate and computational complexity) on eight datasets with varying degrees of complexity. A support vector machine classifier was used to measure and computes the error rates of each of the datasets for both BCOA-MI and BCOA-E. The analysis of the results showed that BCOA-E selects a fewer number of features and performed better in terms of error rate. In contrast, BCOA-MI is computationally faster but chooses a larger number of features. Comparison with other methods found in the literature shows that the proposed BCOA-MI and BCOA-E performed better in terms of accuracy, the number of selected features, and execution time in most of the datasets.
Blockchain-Based ERP System: Architecture and Opportunities for Future(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
Journal of Information Technology Management , Volume ۱۴, Special Issue: The business value of Blockchain, challenges, and perspectives, ۲۰۲۲
211 - 243
حوزههای تخصصی:
Although Blockchain can significantly change the future of ERP systems as an innovative tech-nology, few researchers have gone into the details of this development. Most have given an overview of the changes ahead. Therefore, in this research, we have tried to use the method of Exploratory Content Analysis (ECA) by reviewing more than three hundred scientific articles in the field of Blockchain to analyze the effects of this technology on ERP system modules such as supply chain management, maintenance, finance, project management, manufacturing, and hu-man capital management. The result of this exploratory research is an architectural model for a blockchain-based ERP system. The researchers describe the functions of this system carefully, and the role of supporting technologies such as Smart Contract, IoT, Digital Wallet, Cloud Com-puting, and Building Information Model is clarified. We genuinely believe that this research could use as a reference model for ERP vendors and researchers in information systems and business process management
Reconstruction of Simple and Complex Three Dimensional Images Using Pattern Recognition Algorithm(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
Journal of Information Technology Management , Volume ۱۴, Security and Resource Management challenges for Internet of Things, ۲۰۲۲
235 - 247
حوزههای تخصصی:
The reconstruction of 3D images is always a difficult task for the researchers. The 3D reconstruction of the image is a core technique of various fields such as Computer graphics, computer vision, CAD systems, medical science, computer application, etc. Reconstruction of the 3D image allows us to gather the quantitative features of the objects such as the shape, size, and volume of the objects. The existing computer algorithms need spatial dimension information to make the distinguished inference from the given 3D image which is not always possible. This paper simplifies the 3D reconstruction of the image. This research paper introduced a novel algorithm for the representation of the Three Dimensional images into a textual form. The syntactic approach is used for the extraction of the features of the image and these are called knowledge vectors. The knowledge vector consists of the direction information and length information. This a new approach in the field of image processing where images can be represented as a knowledge vector and it could be a great contribution in the field where security is a major concern. Further, the knowledge vector is used for the reconstruction of the 3D image. The performance of the algorithm is evaluated on the PASCAL 3D + and example-based Synthesis of the 3D Object Arrangements dataset. According to the obtained results, the proposed methodology is having better accuracy, and the processing time of reconstruction of the original 3D image is 1.02 Seconds. Single-pass is sufficient for reconstructing the original image
Analysis of Different Path Loss Propagation Models Based on 4G Walk Test Data(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
The study of path loss propagation is of high importance in telecommunication, for optimizing the efficiency of wireless communication networks. In this paper, four path loss propagation models; free space path loss (FSPL) model, Okumura model, Okumura-Hata model, and COST 231-Hata model were compared. The models were compared using measurement data from Choba, Port Harcourt, Nigeria. The data is gotten from a 4G walk test using two mobile applications. The first mobile application Network, Signal Info (version 5.68.07), was used to acquire the received signal strength in and the distance between the BTS antenna and the mobile antenna. While the second mobile application, G-NetTrack Lite (version 14.8), was used to map out the track path followed during the test. Choba, the study area, is a coastal suburban area with map coordinates 4.8941° N, 6.9263° E. The measured distance range was from 0.09 km to 0.45 km, and a path loss range of 69dB to 81dB. While the BTS and mobile antenna heights were 32 m and 1m respectively, with a carrier frequency of 800MHz. BTS transmission power of 23 dBm was assumed, based on 3GPP eNodeB recommendations. A graph comparison of the studied models showed that Okumura-Hata model and COST 231-Hata model had the closest predictions to the measured path loss. The need for better path loss models for 4G and 5G propagations was observed
تحلیل رابطه رهبری دانش محور، رفتار مدیریت دانش و عملکرد نوآوری (نمونه پژوهش: شرکت های کوچک و متوسط استان چهارمحال و بختیاری)(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
مدیریت دانش سازمانی سال پنجم بهار ۱۴۰۱ شماره ۱۶
135 - 163
حوزههای تخصصی:
هدف از تحقیق حاضر، بررسی تحلیل ارتباط رهبری دانش محور، رفتار مدیریت دانش و عملکرد نوآوری در شرکت های کوچک و متوسط استان چهارمحال و بختیاری با تعدیل گری جهت گیری هدف کارکنان بوده است. تحقیق حاضر از لحاظ روش تحقیق همبستگی و از لحاظ هدف از نوع کاربردی بوده است. ابزار تحقیق بر اساس پرسش نامه های استاندارد دونات و پابلود (2015)، ژنگ و همکاران (2017)، شمیم و همکاران (a2017) و سوجان و همکاران (1994) می باشد که پس از سنجش روایی (همگرا، واگرای فورنل و لاکر و واگرای یگانه دوگانه) و پایایی (آلفای کرونباخ، ترکیبی و دایسترا)، از طریق مشارکت 140 نفر از مدیران شرکت های کوچک و متوسط در صنعت نرم افزاری استان چهارمحال و بختیاری که با روش نمونه گیری تصادفی و از طریق جدول مورگان انتخاب شدند، اجرا گردید. روش تجزیه وتحلیل اطلاعات، در دو سطح توصیفی و استنباطی و از طریق نرم افزارهای «SPSS25» و «WarpPLS8» اجرا شد. نتایج تحقیق نشان داد رهبری دانش محور بر تمامی ابعاد رفتار مدیریت دانش (کسب، انتقال، مستندات و کاربرد) تأثیر معناداری داشته است. همچنین یافته ها نشان داد که رهبری دانش محور از طریق تمامی ابعاد رفتار مدیریت دانش بر عملکرد نوآوری تأثیر داشته است. نهایتاً اینکه جهت گیری هدف کارکنان، توانسته است رابطه بین رهبری دانش محور با مستندات دانش و همچنین کاربرد دانش را تعدیل نماید.
Determinants of Building Information Modeling Adoption: The case of the Malaysian Construction Industry(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
The Architecture, Engineering, and Construction (AEC) industry rely heavily on Building Information Modeling (BIM). BIM is the collection of Information and Communication Technologies (ICT), interacting policies, and procedures. BIM is a tool for managing digital project data during the life cycle of a building. Despite the many benefits and features of BIM, the Malaysian construction industry's proliferation is confronted with adoption issues. Therefore, this research study intends to find the effect of BIM adoption factors in Malaysian AEC. Quantitative data collection from construction firms is gathered. The proposed model's theoretical foundations are based on Technology, Organization Environment framework. The model is tested and validated with the Smart PLS tool. The study's findings indicate that Perceived benefits, Organizational Capabilities, and Trialability are drivers of BIM adoption. Perceived cost and Insecurity are the barriers to BIM adoption. Perceived ease of use and compatibility does not affect BIM adoption. Finally, this study performs Importance Performance Map Analysis to provide recommendations to AEC stakeholders to address the BIM adoption issues for enhancing its diffusion in Malaysia.
بررسی انتقادی ساختارهای فقهی - حقوقی اهل تسنن
حوزههای تخصصی:
بسیاری از فقیهان متأخر اهل تسنن ساختارهای فقهی- حقوقی طراحی کرده اند. این ساختارها دو جنبه ای هستند؛ بدین معنا که از دو ساختار علمی بهره برده اند. در مقاله حاضر این نظریه دنبال می شود که متأخران اهل تسنن (از زرقاء) ساختارهای فقهی خود را با توجه به علم حقوق طراحی کرده اند. آنان کوشیده اند ساختارهای فقهی را به ساختارهای حقوقی نزدیک سازند. برخی از فقیهان اهل تسنن ساختار فقه را ناظر به حقوق طراحی کرده اند (ساختار زحیلی و شلتوت)، اما برخی دیگر افراط داشته و ساختار فقه را از علم حقوق اقتباس نموده اند. روش دوم مناسب طراحی ساختار علم فقه نیست، هرچند در ساختار قانونگذاری شاید بتوان از آن دفاع کرد؛ چون زبان قانون باید بین المللی باشد. در این مقاله شش ساختار از مهم ترین ساختارهای فقهی حقوقی با نگاه انتقادی بررسی و مزایا و کاستی های آنها بیان می شوند. این ساختارها عبارتند از: ساختار زرقاء در الفقه الاسلامی فی ثوبه الجدید؛ ساختار خلّاف در علم اصول الفقه؛ ساختار شلتوت در الاسلام عقیده و شریعه؛ ساختار فقه در الموسوعه الفقهیه الکویتیه؛ ساختار وهبه زحیلی در الفقه الاسلامی و ادلته؛ و ساختار جمال عطیه در تجدید الفقه الاسلامی.
Internet of Things Care Device for Visually Impaired and Old People(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
Journal of Information Technology Management , Volume ۱۴, Security and Resource Management challenges for Internet of Things, ۲۰۲۲
132 - 146
حوزههای تخصصی:
Focusing on the problems faced by blind people, this paper has come up with the technology solution for the assistance of blind people. The solution is based on the intelligent data transmission to the earphone of a person based on task associated. The solution consists of a jacket to detect the obstacles along with a wearable box with task priority switchs. The system helps in detection of the obstacle and its height, one-touch cab booking and support of relatives, Ambulance services, Police services, etc. in the case of emergency. Either wired and wireless headphones or speakers can be interfaced with the device (box) to get audio notifications. The various tasks are triggered using multiple switches. The system will use a definitive SOC (System on Chip) platform recognized as Rasp-Pi-Pi along with ultrasonic sensor HC-SR04, Neo-6M GPS (Global Positioning System) module, and different switches. The system uses a 20,000 mAh lion battery for the power supply. The voice signals can be provided in more than fifty languages. A fall detection system is also discussed in this paper. This system will be beneficial not only for blind but also for care of old aged people
Enhanced Lightweight and Secure Session Key Establishment Protocol for Smart Hospital Inhabitants(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
Journal of Information Technology Management , Volume ۱۴, Security and Resource Management challenges for Internet of Things, ۲۰۲۲
225 - 234
حوزههای تخصصی:
In the era of internet technologies, to provide wireless communication and transfer the information in seconds from one place to another has arrived because of the need to consume information technologies. All users desire to quickly access the smart world’s life and interact with the entire world socially. This paper proposed an environment for the safe and secure smart patient’s room connected to the WSN, BAN, and RFID. All the data will be transferred to the session key, secure and contains the patient’s information. The network connected through WSN and data will be sent through the session key to make an smart hospital’s patient cabin. The small token is there that will be transferred throughout the network to get authenticated by each network. This proposed scheme is secure enough to overcome the drawbacks of the other protocol in such a way as to make the protocol more secure from the entire adversary’s attack may occur.
A Glance to Develop an Emotional-Persuasive Habit-Change Support Mobile Application for Heart Disease Patients (BeHabit)(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
Heart disease is stated as the world's biggest killer. The risk factors of this deadly disease are due to some bad habits such as being overweight, bad eating diet, smoking, assumption of alcohol, etc. Nevertheless, patients can live a healthy lifestyle if they have the proper guidance of persuasive-emotional featured technologies. In line with this, this study focuses on developing an emotional-persuasive habit-change support mobile application called BeHabit to improve heart disease patients’ lifestyles. Persuasive-emotional features are two different features that are integrated with BeHabit to distinguish this application from the existing ones. The proposed system is designed, implemented, tested, and evaluated by 10 users. In conclusion, the users are satisfied to used BeHabit to change their bad habits. Emotional and persuasive features that are integrated into BeHabit are the key to help patients to change their bad habits. BeHabit and the integrated feature can be used as a guideline for healthcare developers and providers for the improvement of mHealth services.