نسترن زنجانی

نسترن زنجانی

مطالب
ترتیب بر اساس: جدیدترینپربازدیدترین

فیلترهای جستجو: فیلتری انتخاب نشده است.
نمایش ۱ تا ۳ مورد از کل ۳ مورد.
۱.

The Usability of Augmented Reality Applications for Visually Impaired Individuals: A Systematic Review(مقاله علمی وزارت علوم)

تعداد بازدید : ۴ تعداد دانلود : ۴
This paper explores the usability of Augmented Reality (AR) applications specifically designed for visually impaired individuals, focusing on how these technologies can enhance their accessibility and daily living. AR offers potential benefits in areas such as navigation, object recognition, environmental awareness, education, social interaction, and entertainment. However, visually impaired users face significant challenges, including complex interfaces, reliance on visual cues, and limited access to assistive technologies. This paper identifies key usability guidelines to address these challenges, such as ensuring compatibility with assistive technologies like screen readers, maintaining consistency in design, providing clear and accessible user interfaces, and integrating alternative sensory cues like audio and haptic feedback. Furthermore, customization options, collision detection, contextual information, and user-centered design principles are emphasized to enhance the AR experience. The study concludes that incorporating these usability guidelines is crucial for creating AR applications that are intuitive, effective, and tailored to the unique needs of visually impaired users. Continuous user testing and feedback are also vital to further refine these technologies and ensure their accessibility.  
۲.

Comparative Study of Data Transfer in SDN Network Architecture in IoT(مقاله علمی وزارت علوم)

تعداد بازدید : ۸۷ تعداد دانلود : ۶۰
The Internet of Things (IoT) has gained significant attention in recent years, with the proliferation of connected devices and the need for efficient data transfer in IoT networks. Software-Defined Networking (SDN) has emerged as a promising solution to address the challenges of network management and optimization in IoT environments. This paper presents a comparative study of data transfer in SDN network architecture in IoT, focusing on the benefits, challenges, and future perspectives of integrating SDN and IoT. Given the crucial role of security in IoT, this paper seeks to access a secure architecture for computer networks to provide a solution for security challenges. To achieve this, a comparative analysis of two SDN architectures is conducted in this research. We have utilized the Miniedit software, which serves as a laboratory for software-defined networks, to implement and simulate these SDN architectures. The results of this study are based on a comparison of the two secure architectures using DITG tables. This comparative study offers valuable insights into the integration of SDN in IoT network architecture and its influence on data transfer.
۳.

استراتژی های جدید در اخبار جعلی(مقاله علمی وزارت علوم)

کلیدواژه‌ها: شبکه های اجتماعی اخبار جعلی هوش مصنوعی

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۷ تعداد دانلود : ۵
هدف: این مقاله به بررسی دقیق روش ها و استراتژی های جدید در شناسایی اخبار جعلی می پردازد، به ویژه در زمینه پیشرفت های سریع هوش مصنوعی و یادگیری ماشین. با توجه به گسترش اخبار جعلی در رسانه های اجتماعی و سایر پلتفرم های دیجیتال، این مرور بر شناسایی و ارزیابی رویکردهای مؤثری تمرکز دارد که می توانند به مقابله با این مشکل فزاینده کمک کنند.روش ها:  با توجه به اهمیت شناسایی اخبار جعلی، این مقاله به بررسی و مقایسه رویکردهای مختلفی که در این حوزه مورد استفاده قرار گرفته اند می پردازد. بدین منظور، با مطالعه مقالات منتشر شده در کتابخانه های آنلاین و مراکز اسناد مانند IEEE، Scopus، Elsevier  و سایر منابع، ابتدا روش های مختلف شناسایی اخبار جعلی را بررسی کرده ایم. سپس، رویکردهای شناسایی به کمک نیروهای انسانی را با روش های شناسایی خودکار مقایسه می کنیم.نتایج:  نتایج نشان می دهند که در حالی که تکنیک های سنتی مانند استخراج ویژگی ها و سیستم های مبتنی بر قوانین، نقطه شروع خوبی برای شناسایی اخبار جعلی هستند، اما در مواجهه با پیچیدگی های اطلاعات نادرست مدرن اغلب ناکارآمد عمل می کنند. مدل های یادگیری عمیق که بر روی مجموعه داده های بزرگ آموزش دیده اند، در تشخیص اخبار جعلی عملکرد امیدوارکننده ای نشان داده اند، اما هنوز در تشخیص محتوای تولیدشده توسط انسان و کاربردهای در لحظه (Real-time)  دچار مشکل هستند. این یافته ها نشان می دهند که نیاز به راه حل های جامع تری وجود دارد که بتوانند این چالش ها را برطرف کنند.نتیجه گیری: نتایج این مطالعه نشان می دهند که یک رویکرد یکپارچه که شامل تحلیل زبانی، یادگیری ماشین و روش های مبتنی بر شبکه باشد، برای توسعه سیستم های مؤثر شناسایی اخبار جعلی ضروری است. با پیشرفت این حوزه، تحقیقات آینده باید بر بهبود مدل های ترکیبی، ارتقای کیفیت داده ها و در نظر گرفتن ویژگی های کاربرمحور تمرکز داشته باشند تا بتوانند بهتر با انتشار اطلاعات نادرست مقابله کنند. ادغام مدل های زبانی بزرگ (LLMs) با سیستم های آگاه به زمینه (Context-aware) می تواند مسیر امیدوارکننده ای برای دستیابی به دقت بالاتر در شناسایی هر دو نوع اخبار جعلی تولیدشده توسط ماشین و انسان باشد.

پالایش نتایج جستجو

تعداد نتایج در یک صفحه:

درجه علمی

مجله

سال

حوزه تخصصی

زبان