مقاله رایانش ابری با ترجمه تخصصی- دانلود مقاله 2016 و ISI توازن بار در محاسبات ابری به کمک مهاجرت ماشین های مجازی

اختصاصی از سورنا فایل مقاله رایانش ابری با ترجمه تخصصی- دانلود مقاله 2016 و ISI توازن بار در محاسبات ابری به کمک مهاجرت ماشین های مجازی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در این مطلب یک مقاله جدید و ISI در زمینه رایانش ابری موبایل برای شما آماده کرده ایم. ترجمه این مقاله به صورت کاملا تخصصی انجام شده و در قالب word آماده است. در این مقاله یک روش مبتنی بر پیش بینی (Prediction Based) پیشنهاد شده است که به کمک مهاجرت ماشین های مجازی (Virtual Machine Migration)، توازن بار (Load Balancing) را در رایانش ابری(Cloud Computing) انجام میدهد.

دانلود مقاله انگلیسی به صورت رایگان از آدرس زیر:

دانلود رایگان مقاله انگلیسی

مقاله فارسی:

نوع مطلب: مقاله  آی اس آی و اشپرینگر ترجمه شده با بهترین کیفیت و کاملا تخصصی

عنوان مقاله: رویکرد توازن بار مبتنی بر پیش بینی به صورت کنش گرایانه، از طریق مهاجرت ماشین های مجازی

سال انتشار: 2016

زبان مقاله: فارسی

قالب مقاله: ورد (Word)

تعداد صفحات: 27 صفحه (همراه با مراجع)

محل انتشار: ژورنال بسیار معتبر مهندسی با کامپیوترها (Engineering with Computers). این ژورنال متعلق به انتشارات Springer است و مقالات آن توسط موسسات علمی معروف مانند ISI، Scopus، ProQuest و ACM ایندکس میشود.

اطلاعات مقاله انگلیسی:

عنوان مقاله Prediction‑based proactive load balancing approach through VM migration

نوع مطلب: مقاله ژورنال ISI و Springer

سال انتشار: 2016

زبان مقاله: انگلیسی

قالب مقاله: پی دی اف (PDF)

تعداد صفحات: 12 صفحه دو ستونی

محل انتشار: ژورنال بسیار معتبر مهندسی با کامپیوترها (Engineering with Computers). این ژورنال متعلق به انتشارات Springer است و مقالات آن توسط موسسات علمی معروف مانند ISI، Scopus، ProQuest و ACM ایندکس میشود.

ضریب تاثیر (Impact Factor) این ژورنال: 1.460

چکیده فارسی:

رشد همه روزه حساسیت و پویایی رایانش ابری، نیاز به موازنه بار کنش گرایانه را به وجود آورده است. رویکرد موازنه بار کنش گرایانه تاثیر بسزایی در بهبود مقیاس پذیری سرویس های ابری امروزی دارد. به منظور مدیریت بار به طریق کنش گرایانه روی سیستم ابری در طول اجرای برنامه، بار باید با استفاده از رویکردهای یادگیری ماشین پیش بینی شود و با استفاده از رویکردهای مهاجرت ماشین مجازی مدیریت شود. بنابراین این مقاله یک تلاش را فرموله می کند. تمرکز این تلاش روی مساله تحقیقیِ طراحی یک رویکرد موازنه بار مبتنی بر پیش بینی برای تسهیل کردن موازنه بار کنش گرایانه به کمک پیش بینی چندین پارامتر بهره وری منابع در رایانش ابری، است. این مقاله شامل دو بخش است. نخست رویکردهای مختلف یادگیری ماشین تست شده و برای پیش بینی بهره وری زیاد و کم میزبان مقایسه شده اند. دوم ، مدل پیش بینی باری که بیشترین دقت را در بین مدل ها داشته ، برای پیاده سازی مهاجرت کنش گرایانه VM با استفاده از چندین پارامتر بهره وری منبع، به کار گرفته شده است. بعلاوه پارامترهای ارزیابی کارایی تکنیک پیشنهادی با استفاده از ابزارهای Weka  و CloudSim ارزیابی شده است. نتایج شبیه سازی به روشنی نشان می دهد که رویکرد پیشنهادی برای مدیریت مهاجرت VM و کم کردن نقض SLA ، مهاجرت VM ، میانگین و انحراف معیار زمان اجرا موثر است.

کلمات کلیدی : رایانش ابری ، مهاجرت VM ، تحمل شکست ، یادگیری ماشین

چکیده انگلیسی:

Abstract

The ever-growing intricacy and dynamicity of Cloud Computing Systems has created a need for Proactive Load Balancing which is an effective approach to improve the scalability of today’s Cloud services. In order to manage the load proactively on the Cloud system during application execution, load should be predicted through machine learning approaches and handled through VM migration approaches. Thus, this paper formulates an effort to focus on the research problem of designing a prediction-based approach for facilitating proactive load balancing through the prediction of multiple resource utilization parameters in Cloud. The involvement of this paper is twofold. Firstly, various machine learning approaches have been tested and compared for predicting host overutilization as well as underutilization. Secondly, the load prediction model having maximum accuracy from the tested models has been utilized for implementing the proactive VM migration using multiple resource utilization parameters. Further, the proposed technique has been validated through performance evaluation parameters using CloudSim and Weka toolkits. The simulation results clearly demonstrate that the proposed approach is effective for handling VM migration, reducing SLA Violations, VM migrations, execution mean and standard deviation time.

Keywords: Cloud Computing; VM migration; Fault tolerance; Machine learning

کلمات کلیدی:

مقاله 2016 رایانش ابری با ترجمه، مقاله 2016 محاسبات ابری با ترجمه، مقاله 2017 با ترجمه، ترجمه تخصصی مقاله 2016، مقاله ISI محاسبات ابری با ترجمه، مقاله فارسی رایانش ابری، رایانش ابری موبایل، محاسبات ابری موبایل، توازن بار در محاسبات ابری، اشتراک بار ابری، مقاله در زمینه تخصیص منابع، مقاله درباره اختصاص منابع، مقاله فارسی زمانبندی محاسبات ابری، مقاله 2015 کامپیوتر، مقاله 2015 رشته کامپیوتر، مقاله انگلیسی 2015، مقاله آی اس آی، مقاله ای اس ای، مقاله آی اس آی 2015، مقاله isi 2015، مقاله رشته کامپیوتر، محاسبات ابری موبایل، رایانش ابری موبایل، مقاله رایانش ابری، مقاله محاسبات ابری، مقاله جدید کامپیوتر، زمانبندی رایانش ابری، کلود، زمانبندی برای کاهش مصرف انرژی، شبیه سازی رایانش ابری، مقاله 2015 ترجمه شده، مقاله انگلیسی ترجمه شده، مقاله کامپیوتر ترجمه شده، مقاله رایانش ابری ترجمه شده، مقاله ترجمه شده جدید رایانش ابری، مقاله ترجمه شده جدید محاسبات ابری، مقاله با ترجمه، مقاله ISI با ترجمه، اختصاص ماشین های مجازی، الگوریتم های زمانبندی ابری، زمانبندی vm، زمانبندی ماشین مجازی، شناسایی میزبان پربار ، شناسایی میزبان کم بار ، چالش های رایانش ابری، ارتباط رایانش ابری و داده های بزرگ، دانلود پایان نامه کامپیوتر، دانلود پایان نامه انگلیسی کامپیوتر، تز دکتری کامپیوتر، تز ارشد کامپیوتر، تز کارشناسی ارشد کامپیوتر، دانلود پایان نامه رشته کامپیوتر، دانلود پایان نامه کارشناسی ارشد کامپیوتر، دانلود پایان نامه دکتری کامپیوتر، دانلود پایان نامه دکترای کامپیوتر، مقاله آی اس آی، مقاله ای اس ای، مقاله آی اس آی 2015، مقاله isi 2015، مقاله رشته کامپیوتر،دانلود پایان نامه کامپیوتر، دانلود پایان نامه انگلیسی کامپیوتر، تز دکتری کامپیوتر، تز ارشد کامپیوتر، تز کارشناسی ارشد کامپیوتر، دانلود پایان نامه رشته کامپیوتر، دانلود پایان نامه کارشناسی ارشد کامپیوتر، دانلود پایان نامه دکتری کامپیوتر، دانلود پایان نامه دکترای کامپیوتر، مقاله آی اس آی، مقاله ای اس ای، مقاله آی اس آی 2015، مقاله isi 2015، مقاله رشته کامپیوتر، مقاله داده کاوی، مقاله داده های بزرگ، مقاله 2015 ، مقاله انگلیسی ترجمه شده، مقاله کامپیوتر ترجمه شده، ، مقاله ترجمه شده جدید، مقاله با ترجمه، مقاله ISI با ترجمه،, مقاله 2015 ، مقاله انگلیسی ترجمه شده، مقاله کامپیوتر ترجمه شده، مقاله ترجمه شده جدید، مقاله با ترجمه، مقاله ISI با ترجمه، 2015 Cloud Computing, Load Balancing, Cloud VM Migration, Proactive, Prediction based.

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 تخصصی با آدرس ایمیل:

  [e-mail]

  شماره تماس ما در نرم افزار واتس آپ:

  [phone]

  شماره تماس ما در نرم افزار تلگرام:

  [phone] 

   شناسه ما در تلگرام:

  @TopArticle 

 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.

بیماریهای غلات

اختصاصی از سورنا فایل بیماریهای غلات دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقاله کشاورزی با عنوان بیماریهای غلات در فرمت ورد در 15 صفحه و حاوی مطالب زیر می باشد:
مقدمه
بیماری آنتراکنوز غلات  Graminicola anthracnose
کنترل
بوته گنایی غلات Cereal crazy top
بیماری سفیدک پودری غلات Cereal powdery mildew
کنترل
بیماری کچلی (اسکالد) جو Barley scald
کنترل
سیاهک پاکوتاه dwarf bunt (سیاهک بدبو stinking smut)
کنترل
سیاهکهای پنهان موضعی(هندی) Karnal bunt
کنترل
کنترل شیمیایی
پژمردگی اسکلر شیومی یا بادزدگی جنوبی
کنترل

دانلود مقاله 2016 و ISI الگوریتم موازی ترجمه شده با بهترین کیفیت— یک الگوریتم موازی ازدحام ذرات برای تخصیص حسگرها در اینترنت اش

اختصاصی از سورنا فایل دانلود مقاله 2016 و ISI الگوریتم موازی ترجمه شده با بهترین کیفیت— یک الگوریتم موازی ازدحام ذرات برای تخصیص حسگرها در اینترنت اشیاء دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود رایگان مقاله انگلیس از آدرس زیر:

 دانلود رایگان مقاله الگوریتم موازی 2016

نوع مطلب: مقاله  ISIترجمه شده با بهترین کیفیت و کاملا تخصصی

عنوان مقاله: یک الگوریتم موازی ازدحام ذرات جدید برای مسائل تخصیص افزونگیِ سیستم های حسگر هوشمند در اینترنت اشیاء

سال انتشار: 2016  

زبان مقاله: فارسی

قالب مقاله: ورد (Word)

تعداد صفحات: 33 صفحه (همراه با مراجع)

محل انتشار: ژورنال معتبر ابر محاسبات (Journal of Supercomputing). مقالات این ژورنال توسط انتشارات معتبر Springer، ACM، Scopus و Thomson Reuters یا ISI ایندکس میشود.

اطلاعات مقاله انگلیسی:

عنوان مقاله: New parallel swarm algorithm for smart sensor systems redundancy allocation problems in the Internet of Things

نوع مطلب: مقاله اشپرینگر (Springer) و آی اس آی (ISI)

سال انتشار: 2016

زبان مقاله: انگلیسی

قالب مقاله: پی دی اف (PDF)

تعداد صفحات: 27 صفحه (همراه با مراجع)

محل انتشار: ژورنال معتبر ابر محاسبات (Journal of Supercomputing). مقالات این ژورنال توسط انتشارات معتبر Springer، ACM، Scopus و Thomson Reuters یا ISI ایندکس میشود.

ضریب تاثیر (Impact Factor) این ژورنال در سال 2016: 1.61

چکیده فارسی:

در سال های اخیر، با پیشرفت تکنولوژی حسگرها ، سیستم های حسگر هوشمند مختلفی با اینترنت اشیاء (IOT) ادغام شده اند. یک تخصیص افزونگی ایمن ترین ، آسان ترین و مقرون به صرفه ترین راه برای افزایش قابلیت اعتماد سیستم های حسگر هوشمند است. برای حل مساله تخصیص افزونگی سیستم های حسگر هوشمند(RAP) در IOT ، یک الگوریتم موازیِ ساده شده ی ازدحام ذرات (pSSo) در این مطالعه پیشنهاد شده است. این مطالعه مقدماتی شامل چندین موضوع ابداعی است. نخست ، این تحقیق مدیریت شده است تا از RAP در IOT استفاده کند. دوم ، pSSO پیشنهادی نخستین الگوریتم موازی برای حل RAP است و نخستین الگوریتم برای موازی سازی الگوریتم ساده شده بهینه سازی ازدحام ذرات (SSO) با شیوه Taguchi است. یک مثال دنیای واقعی مربوط به خرید و حمل و نقل در TAOBAO در نظر گرفته شده است تا چگونگی مدل استفاده IOT از RAP را توصیف کند. برای اثبات موفقیت pSSO پیشنهادی ، نتایج محاسباتی مفصل از حل یک مساله تخصیص افزونگی سری-موازی با یک ترکیب از مولفه ها ارائه شده است. نتایج محاسباتی کارایی pSSO پیشنهادی را منعکس می کند.

کلمات کلیدی : اینترنت اشیاء (IOT)، سیستم های حسگر هوشمند، مساله تخصیص افزونگی (RAP )، جستجوی موازی همکاری ، رایانش نرم، ساده شده بهینه سازی ازدحام (SSO)، شیوه Taguchi

چکیده انگلیسی:

Abstract

In recent years, various smart sensor systems have been integrated into the “Internet of Things (IOT)” with the advancement of sensing technology. A redundancy allocation is the safest, most convenient, and most economical way to increase the reliability of smart sensor systems. To solve the smart sensor systems redundancy allocation problem (RAP) in IOT, a cooperative parallel simplified swarm algorithm (pSSO) is presented in this study. This pilot study includes several innovative points. First, research is conducted to use the RAP in IOT. Second, the proposed pSSO is the first parallel algorithm to solve the RAP and the first one to parallelize the simplified swarm optimization (SSO) with the Taguchi method. A simple real-life example regarding shopping and shipping in TAOBAO is given to describe the way how to model the IOT used the RAP. As proof of the success of the proposed pSSO, detailed computational results from solving a series-parallel redundancy allocation problem with a mix of components is presented. The computational results reflect the efficiency of the pSSO proposed.

Keywords

Internet of Things (IOT); Smart sensor systems; Redundancy allocation problem (RAP); Cooperative parallel search; Soft computing; Simplified swarm optimization (SSO); Taguchi method

کلمات کلیدی:

مقاله 2016 با ترجمه، مقاله 2016 ترجمه شده، مقاله الزویر ترجمه شده، مقاله ژورنال ترجمه شده، مقاله کنفرانس ترجمه شده، مقاله اشپرینگر ترجمه شده، مقاله ترجمه شده الگوریتم موازی، الگوریتم موازی، الگوریتم های موازی، مقاله آی اس آی الگوریتم موازی با ترجمه، مقاله با ترجمه، مقاله 2016 اینترنت اشیا، پردازش موازی، کاربرد الگوریتم موازی، مقاله الگوریتم موازی، کاربردهای الگوریتم موازی، مقاله جدید الگوریتم موازی، مقاله 2016 سنسور، مقاله 2016 شبکه حسگر بیسیم، مقاله جدید الگوریتم موازی، مقاله 2015 الگوریتم موازی، مقاله 2014 الگوریتم موازی، مقاله 2014 الگوریتم موازی، مقاله 2013  الگوریتم موازی، مقاله ISI الگوریتم موازی، پروژه الگوریتم موازی، مقاله کامپیوتر، مقاله ISI کامپیوتر، مقاله آی اس آی کامپیوتر، مقاله 2015 کامپیوتر، مقاله ISI 2015 کامپیوتر، موازی سازی جریان کار، داده های بزرگ، کلان داده ها، داده های حجیم، سیستم های توزیع شده، سیستم های موازی، موازی سازی،  دانلود مقاله 2015 کامپیوتر، مقاله 2015 رایگان، دانلود رایگان مقاله 2015 کامپیوتر، Parallel execution, workflow management, parallel workflow execution system, parallel algorithms, parallel algorithms, distributed 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 تخصصی با آدرس ایمیل:

 [e-mail]

 شماره تماس ما در نرم افزار واتس آپ:

 [phone]

 شماره تماس ما در نرم افزار تلگرام:

 [phone] 

  شناسه ما در تلگرام:

 @TopArticle 

 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.

پاورپوینت فصل 9 کتاب مدیریت سرمایه گذاری جونز ترجمه رضا تهرانی

اختصاصی از سورنا فایل پاورپوینت فصل 9 کتاب مدیریت سرمایه گذاری جونز ترجمه رضا تهرانی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پاورپوینت فصل  9 کتاب مدیریت سرمایه گذاری جونز ترجمه رضا تهرانی

سهام عادی در 19 اسلاید

پاورپوینت فصل 13 کتاب مدیریت سرمایه گذاری جونز ترجمه رضا تهرانی

اختصاصی از سورنا فایل پاورپوینت فصل 13 کتاب مدیریت سرمایه گذاری جونز ترجمه رضا تهرانی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تجزیه تحلیل اقتصاد/بازار - 23 اسلاید

کتاب مدیریت سرمایه گذاری جونز

بازارسهام وچرخه تجاری:

رابطه میان اقتصاد وسهام عادی جالب توجه است،قیمتهای سهام اقتصاد را کنترل میکند.از

نظر تاریخی،سهام عادی به عنوان یکی از شاخص های مهم چرخه تجاری بوده است.بازار و اقتصاد رابطه تنگاتنگی با هم دارند ولی قیمتهای سهام دائما قبل از اقتصاد تغییر میکند.

رابطه میان چرخه تجاری و قیمت سهام را می توان به وسیله توسعه سریع بازار سهام در

سال 1982-1983 توضیح داد.در اواخر سال 1982 بحران اقتصادی شدیدی به وجود آمد

ولی با این حال رونق بازار سهام اوج گرفت،در حالی که در اوایل سال 1983 اوضاع اقتصادی رو به بهبود گذاشت قیمتهای سهام برای مدتی متزلزل شد.

برای مثال،افزایش در عرضه پول باعث افزایش فعالیت اقتصادی میشود،در حالیکه افزایش

در تقاضای پول باعث کاهش فعالیت اقتصادی میشود.

وطی تحقیقاتی که توسظ فردمن و کاتنر انجام شد به این نتیجه رسیدند که پول ابزار مناسبی

برای سیاست گذاران برای تصمیم گیری های آتی فعالیت های اقتصادی نیست.

بازار چیست؟؟؟

وقتی اکثر سرمایه گذاران به بازار مراجعه میکنند انتظار دارند که بازار سهام ،انعکاسی از

شاخص های بازار باشد.از آنجا که بازار مجموعه ای از تمامی قیمت های سهام است به

همین منظور به وسیله برخی از شاخص ها ومیانگین های قیمت سهام مورد اندازه گیری قرار می گیرد.

معمولا بسیاری از سرمایه گذاران از شاخص داو-جونز و شاخص 500 سهام استاندارد و

پورز استفاده میکنند.بنابراین،وقتی در خصوص بازار صحبت می کنیم معمولا از شاخص های موجود

بازار استفاده میکنیم.

عوامل تعیین کننده قیمت سهام:

در فصل ارزشیابی سهام عادی دو عامل تعیین کننده قیمت سهام 1-جریانات نقدی مورد انتظار

(سود سهام و سود تقسیمی)2-حداقل نرخ بازده مورد انتظار

اگر چه این دو عامل،عوامل نهایی تعیین کننده قیمت سهام هستند ولی اگر بخواهیم بازار

سهام را مورد شناخت قرار دهیم مدل کاملی را میتوان ارائه کرد.

P/E عبارتست ازسود سهام در طول سال تقویمی که بر قیمت آخر سال تقسیم شده است.

نرخ بازده سود سهام به طور متفاوت ،از منابع مربوط به شرکت استاندارد و پورز استخراج

شده است.

برای ارزشیابی بازار،سرمایه گذارباید دو جزءارزشیابی یعنی سود سهام و نسبت P/E را پیش بینی

نماید.

اتفاقی که در سالهای 1974 در بازار رخ داده را در نظ ر بگیرید سود سهام شاخص ترکیبی 500

سهام S&P از پایان سال 1973تا 1974 رو به افزایش گذاشت(از 8/16به8/89)وسرمایه گذاران

به خاطر بحران انرژی نسبت به این افزایش بدبین بودند.حداقل نرخ بازده مورد انتظار سرمایه گذاران

افزایش یافت که این خود تاثیر منفی بر روی نسبت P/E داشت.در این حالت شاخص قیمت سهام

به سرعت از 97/55 دلار در سال 1973 به 68/56 در سال 1974 کاهش یافت،برای اینکه

شیب کاهش در ضریب فزاینده خیلی بیشتر از افزایش در سود سهام سالانه بود.

نکته مهم این تحلیل این است که سرمایه گذارای که سعی دارد ارزش بازار را برای سال آتی

ارزشیابی کند در ابتدای سال 1974 باید بتواند آنچه که برای جریانات احتمالی سود سهام

در بازار اتفاق خواهد افتاد و همچنین نسبت P/E(یا نرخ تنزیل)را پیش بینی نماید.

در سال های 1981و1982 تضاد جالبی را نشان میدهد.قیمت سهام در سال 1981

کاهش می یابد و در سال 1982 افزایش می یابد،در حالیکه سود سهام در سال 1981افزایش

و در سال 1982 کاهش می یابد.در این حالت ضریب فزاینده باید در جهت عکس هم

حرکت کنند.(نرخ های بهره در این سال ها باید در جهت عکس هم حرکت می کنند)