payamvha/North_RAG huggingface dataset:
شده است: ربات‌های جنسی. در سال ۲۰۱۵ کارزاری علیه ربات‌های جنسی راه افتاد که هدفش هشدار دربارهٔ آسیب‌های احتمالی این ربات‌ها بود. منتقدان می‌گویند این فناوری می‌تواند نابرابری اجتماعی را تشدید کند. با این حال، برخی پژوهشگران معتقدند که استدلال‌های این کارزار قانع‌کننده نیست و نگرانی‌ها بیشتر حدس‌وگمان است تا خطرهای واقعی. اخلاق و قانون. با گسترش ربات‌ها، پرسش‌هایی دربارهٔ چگونگی قانون‌گذاری برای آن‌ها مطرح شده است. دو استاد دانشگاه پیشنهاد داده‌اند که ربات‌ها به‌عنوان موجودات مستقل غیربیولوژیکی تعریف شوند
به‌عنوان موجودات مستقل غیربیولوژیکی تعریف شوند تا قوانین مشخصی برای آن‌ها تدوین گردد. آن‌ها هشدار داده‌اند که نباید ربات‌ها را کاملاً شبیه انسان تصور کرد، چون این دیدگاه ممکن است به قانون‌گذاری نادرست بینجامد. پژوهش‌های تجربی. پژوهش‌ها نشان می‌دهند که مردم معمولاً رفتار خوب و بد را چه از انسان سر بزند و چه از ربات، قضاوت می‌کنند. اما به ربات‌ها برای کار خوب کمتر اعتبار می‌دهند و برای کار بد بیشتر سرزنش می‌کنند. در مجموع، داوری اخلاقی دربارهٔ ربات‌ها بر پایهٔ همان اصولی است که برای انسان‌ها به کار می‌رود،
همان اصولی است که برای انسان‌ها به کار می‌رود، ولی مردم انتظارهای اخلاقی متفاوتی از ربات‌ها دارند. رویدادها. این‌ها برخی از رویدادها و پروژه‌های مهم در زمینهٔ اخلاق ربات‌ها هستند. رویدادهای تازه‌تر در این حوزه از سوی گروه موضوعی ELS در euRobotics و همچنین وب‌سایت RoboHub معرفی می‌شوند. دانشمند کامپیوتر ،، در شماره "اخلاق و فناوری اطلاعات" در مارس ۲۰۱۸ اظهار داشت که نگرش عمومی جامعه نسبت به هوش مصنوعی، در دوران مدرن، از مشاهده آن به عنوان ابزار و دیدن آن به عنوان یک «هم تیمی» هوشمند دور شده است. در همان
به عنوان یک «هم تیمی» هوشمند دور شده است. در همان مقاله، وی با توجه به هوش مصنوعی بررسی کرد که، متفکران اخلاق سه هدف دارند که به عقیده او در دوران مدرن هریک می‌تواند با تأمل و تفکر دقیق محقق شود. سه هدف اخلاقی به شرح زیر است:
رودخانه ساراواک () رودخانه ای در ساراواک، مالزی است. این رود منبع مهم آب و حمل و نقل برای ساکنان جنوب غربی ساراواک است. این رودخانه همچنین برای فعالیت‌های ورزشی مرتبط با آب مانند مسابقه قایقرانی سالانه رگاتا ساراواک که گردشگران را از سراسر جهان به خود جذب می‌کند، مورد استفاده قرار می‌گیرد. قصر آستانا، محل اقامت رسمی یوانگ دی پرتوا ساراواک (فرماندار ساراواک) و ساختمان مجلس قانونگذاری ایالتی جدید ساراواک در ساحل شمالی رودخانه و همچنین قلعه مارگریتا واقع شده‌است. این رود در حوالی هتل هالیدی این کوچینگ (اکنون
غار کالائو () یکی از ۳۰۰ غار سنگ آهکی است که در بارانگای مگدالو و کویبال در شهرداری پنابلانکا قرار دارد، حدود ۲۴ کیلومتری (۱۵ مایل) شمال شرقی شهر توگوگارائو، مرکز استان کاگایان در منطقه حفاظت شده پنابلانکا در کنار چشم‌انداز و منظرهٔ دریایی در دامنهٔ غربی کوه‌های سیرا مادره شمالی در جزیرهٔ لوزون فیلیپین، واقع شده‌است. نام شهر پنابلانکا (به اسپانیایی: سنگ‌های سفید) به وجود سراسری سنگ‌های آهکی سفید در منطقه اشاره دارد. غار نمایشی «هفت تالار» که برای نخستین بار در سال ۱۹۸۰ توسط «Maharlika Cuevas» کاوش شد،
بار در سال ۱۹۸۰ توسط «Maharlika Cuevas» کاوش شد، شناخته شده‌ترین جاذبهٔ گردشگری طبیعی استان کاگایان است و در فوریه سال ۲۰۲۰ رسماً به عنوان یک ارزش مهم فرهنگی فیلیپین شناخته شده‌است.option=com_docman&amp;task=doc_download&amp;gid=489&amp;Itemid=156 "Protected Areas of Region 2 Map"] . Protected Areas and Wildlife Bureau. Retrieved on 2013-10-03.&lt;/ref&gt; فسیل انسان‌های باستانی که در اواخر پلیستوسن زندگی می‌کردند برای نخستین بار در این غار کشف و در سال ۲۰۰۷ توسط تیمی به سرپرستی آرماند سالوادور میارس از
توسط تیمی به سرپرستی آرماند سالوادور میارس از دانشگاه فیلیپین مستند شد و سرانجام در سال ۲۰۱۹ تأیید شد که متعلق به نمونهٔ قبلاً ناشناخته و اکنون منقرض شدهٔ زیرگونه‌های انسانی - «Callao Man» (انسان کالائو) یا انسان لوزونی است.
ژنرال گویشیل بوکشین (هانگول:귀실복신) یک ژنرال نظامی بکجه، یکی از سه پادشاهی کره بود. از وی به‌عنوان رهبر جنبش احیای بکجه برای بازگرداندن پادشاهی پس از سقوط پایتخت در ۶۶۰ توسط اتحاد شیلا-تانگ یاد می‌شود.
هفتاد و یکمین جشنواره بین‌المللی فیلم برلین () از اول تا پنجم مارس ۲۰۲۱ و به دلیل دنیاگیری کووید ۱۹ به صورت مجازی برگزار شد. هیئت داوران. رقابت اصلی. افراد زیر اعضای هیئت داوران بخش رقابتی برلیناله بودند:
جلال‌الدین فیروز خلجی ( – ۱۹ ژوئیه ۱۲۹۶) بنیانگذار و اولین پادشاه دودمان پشتون از قبیله غلجایی در دهلی، هندوستان بود. جلال‌الدین خلجی در زمان سلطنت هفتاد ساله بود. در دوران سلطنت وی شورشها شدت گرفته بود که یکی از آنان حمله مغول‌ها بود، که در نهایت او با سپاهی برای مقابله با آنها از دهلی خارج شد و جنگی بین طرفین در گرفت که در این جنگ جلال الدین خلجی به پیروزی رسید و جمع کثیری از مغولان را مسلمان ساخت. در ۱۹ ژوئیه ۱۲۹۶، برادرزاده و داماد وی علاءالدین خلجی برای به رسیدن به سلطنت دهلی، او را کشت و خودش جانشین
به رسیدن به سلطنت دهلی، او را کشت و خودش جانشین وی شد.
الکتریسیته جوی بارهای الکتریکی موجود در اتمسفر زمین (یا جو یک سیاره دیگر) را توصیف می‌کند. حرکت بار بین سطح زمین، جو و یونوسفر به عنوان مدار الکتریکی جوی جهانی شناخته می‌شود. الکتریسیته جوی یک موضوع میان رشته‌ای با سابقه‌ای طولانی است که شامل مفاهیمی از الکترواستاتیک، فیزیک اتمسفر، هواشناسی و علوم زمین می‌شود.
حزب دولت سازی تایوان از مهم‌ترین احزاب سیاسی در تایوان است. این حزب یکی از متحدان نزدیک حزب پیشروی دموکرات محسوب می‌شود. در انتخابات قانونگذاری سال ۲۰۲۰ در تایوان، حزب یک کرسی به دست آورد، چن پو-وی اولین عضو قانونگذاری یوان شد. منابع. ویکی‌پدیای انگلیسی
وزارت تجارت، صنعت و انرژی (MOTIE) شاخه ای از دولت کره جنوبی است. این نهاد مربوط به تنظیم برخی از سیاست‌های اقتصادی، به ویژه در بخش‌های صنعتی و انرژی است. این وزارتخانه همچنین برای تشویق سرمایه‌گذاری خارجی در کره فعالیت می‌کند. وزیر فعلی است. از زمان تشکیل وزارت تجارت، صنعت و انرژی (MOTIE) نقش‌ها و مسئولیت‌های گسترده‌ای را بر عهده گرفته و به تبدیل شدن کره جنوبی به یک نیروگاه اقتصادی پویا کمک بسیاری کرده‌است. تاریخ. این وزارتخانه همزمان با تشکیل جمهوری کره در سال ۱۹۴۸ به عنوان وزارت تجارت و صنعت (MTI) با
در سال ۱۹۴۸ به عنوان وزارت تجارت و صنعت (MTI) با مأموریت هماهنگی صنایع کشور تأسیس شد. در سال ۱۹۹۳، MTI با وزارت انرژی و منابع ادغام شد، آژانسی که در سال ۱۹۷۷ برای اطمینان از تأمین پایدار انرژی تأسیس شد و وزارت تجارت، صنعت و انرژی (MOTIE) را ایجاد کرد. پس از اینکه دولت کیم دای جونگ نقش این وزارت را از سیاست تجاری به وزارت امور خارجه و تجارت تغییر داد، این وزارتخانه در سال ۱۹۹۸ به عنوان وزارت بازرگانی، صنعت و انرژی (MOCIE) مجدداً سازماندهی شد. در سال ۲۰۰۸، دولت لی میونگ باک وزارت دانش اقتصاد (MKE) را راه
دولت لی میونگ باک وزارت دانش اقتصاد (MKE) را راه اندازی کرد و بخشهای اصلی وزارت بازرگانی، صنعت و انرژی، وزارت اطلاعات و ارتباطات و وزارت علوم و فناوری را با هم ادغام کرد. وزارت دانش اقتصاد با تقویت نقاط قوت سنتی صنعتی ضمن توسعه موتورهای رشد جدید، به کشور کمک کرد تا به یک اقتصاد دانش بنیان تبدیل شودشود پس از روی کار آمدن رئیس‌جمهور پارک گون هه در سال ۲۰۱۳، وی نقش وزارت سیاست تجاری MIKE را بازیابی کرد و نام آن را به وزارت تجارت، صنعت و انرژی تغییر داد (MOTIE). این وزارت که اکنون برای مقابله با چالش‌های قرن
این وزارت که اکنون برای مقابله با چالش‌های قرن بیست و یکم مجهزتر است، متعهد است با تلاش خود برای انجام طیف گسترده‌ای از مسئولیت‌ها در زمینه‌های تجارت، سرمایه‌گذاری، صنعت و انرژی، زمینه ای برای رشد اقتصادی فراهم کند. منابع. https://english.motie.go.kr/www/main.do https://en.wikipedia.org/wiki/Ministry_of_Trade,_Industry_and_Energy_(South_Korea)
تالین منصوریان () اقتصاددان و سیاستمدار ارمنی‌تبار اهل ایران است که از تاریخ ۱۵ بهمن ۱۳۹۷ سمت مدیر سرمایه‌گذاری شرکت ملی نفت ایران را برعهده دارد. زندگی‌نامه. تحصیلات وی، کارشناس ارشد مدیریت بازرگانی با گرایش حقوق تجارت بین‌الملل است و پیش از این در بخش‌های مختلف معاونت سرمایه‌گذاری شرکت ملی نفت ایران از جمله مشاور کمیته بازنگری قراردادهای نفتی فعالیت کرده‌است.
توزیع احتمال دم بلند یا سنگین توزیعی است که احتمالات نسبتاً زیادی را به مناطق متوسط و دور از حد متوسط اختصاص می دهد. در زیر تعریف ریاضی رسمی تری آورده شده است. نشان داده شده است که در زمینه مهندسی ترافیک ، مقادیر مورد علاقه دارای توزیع طولانی مدت هستند . مثلا ، اگر اندازه پرونده های منتقل شده از یک وب سرور را در نظر بگیریم ، بنابراین ، تا مقدار قابل توجهی از دقت ، توزیع بسیار سنگین است ، یعنی تعداد زیادی فایل کوچک منتقل می گردد ، اما مهمتر از همه ، تعداد پرونده های بسیار حجیم منتقل شده بخخش قابل توجهی از
های بسیار حجیم منتقل شده بخخش قابل توجهی از حجم فایل بارگیری شده می‌باشد. بسیاری از فرایندها از نظر فنی به برد طولانی وابسته هستند. اما شبیه به خود نیستند. تفاوت این دو پدیده بسیار ظریف است. دنباله سنگین به توزیع احتمال اشاره دارد و ذنباله بلند به ویژگی یک سری زمانی اشاره می کند و بنابراین باید از آنها با دقت استفاده شود و باید تمایز قائل شد. اگرچه این اصطلاحات گفته شده متمایز هستند برهم نهی‌های توزیع دم سنگین برای تشکیل سری‌های زمانی وابسته به برد طولانی جمع می شوند. علاوه بر این حرکتی به نام براونی وجود
می شوند. علاوه بر این حرکتی به نام براونی وجود دارد که شبیه به خود است اما به برد طولانی وابسته نمی‌باشد. بررسی اجمالی. طراحی شبکه‌های قوی و قابل اعتماد و خدمات شبکه در دنیای اینترنت امروزه به یک کار چالش برانگیز تبدیل شده است. برای دستیابی به این هدف، درک ویژگی‌های ترافیک اینترنت نقش حیاتی تری دارد. مطالعات تجربی ردیابی ترافیک اندازه گیری شده منجر به شناسایی گسترده شباهت به خود در ترافیک شبکه شده است. ترافیک اترنت مشابه خود در طیف وسیعی از مقیاس‌های زمانی وابستگی‌هایی را نشان می دهد. این باید در مقابل
وابستگی‌هایی را نشان می دهد. این باید در مقابل ترافیک تلفنی باشد که پواسون در روند ورود و عزیمت خود دارد. اگر تعداد سریال ها به‌طور متوسط باشد ، بسیاری از سری های زمانی داده‌ها نرم‌ تر به نظر می رسند. با این حال، با داده‌های مشابه خود، با ردپاهایی روبرو می شوید که حتی در مقیاس‌های بزرگ نیز تند و پر انفجار هستند. چنین رفتاری به دلیل وابستگی شدید به داده‌ها ایجاد می شود: مقادیر بزرگ به صورت خوشه‌ای و خوشه‌ای خوشه‌ای و غیره در می آیند. این می تواند عواقب گسترده ای برای عملکرد شبکه داشته باشد. توزیع دم سنگین
ای برای عملکرد شبکه داشته باشد. توزیع دم سنگین در بسیاری از پدیده‌های طبیعی از جمله پدیده‌های جسمی و جامعه شناختی مشاهده شده است. ماندلبروت استفاده از توزیع دم سنگین را برای مدل سازی پدیده های فراکتال در دنیای واقعی ایجاد کرد، به عنوان مثال بازارهای سهام، زلزله و هوا. ویدئو اترنت ، WWW ، SS7 ، TCP ، FTP ، TELNET و VBR (فیلم دیجیتالی از نوعی که از طریق شبکه های خودپرداز منتقل می شود) ترافیک مشابه است. شباهت خود در شبکه‌های داده‌ای بسته بندی شده می تواند ناشی از توزیع اندازه پرونده، تعاملات انسانی و یا
ناشی از توزیع اندازه پرونده، تعاملات انسانی و یا پویایی اترنت باشد. ویژگی‌های وابسته به خود شباهت و برد بلند در شبکه‌های رایانه‌ای، مشکلات اساسی اساساً متفاوتی را برای افرادی که تجزیه و تحلیل و / یا طراحی شبکه‌ها انجام می‌دهند، به وجود می‌آورد و بسیاری از فرضیات قبلی که بر اساس آنها سیستم‌ها ساخته شده‌اند، در حضور آنها دیگر معتبر نیستند. شباهت به خود وابستگی کوتاه برد در مقابل وابستگی دور برد. فرایندهای وابسته به برد بلند و کوتاه با عملکردهای خودتواریانس مشخص می شوند. در فرایندهای وابسته به برد کوتاه ، با
می شوند. در فرایندهای وابسته به برد کوتاه ، با افزایش اختلاف زمان ، اتصال بین مقادیر در زمان های مختلف به سرعت کاهش می یابد. در فرایندهای دوربرد ، همبستگی در مقیاس های طولانی تر از اهمیت بیشتری برخوردار است. جایی که ρ ( "k" ) تابع همبستگی خودکار در یک تاخیر "k است" ، α یک پارامتر در فاصله (1/0) است و ~ به معنی مجانبی متناسب با "نزدیک شدن k" به بی نهایت است. وابستگی از راه دور به عنوان یک نتیجه از همگرایی ریاضی. چنین مقیاس بندی قانون تغذیه ای از تابع همبستگی می تواند نشان داده شود که وقتی از توالی ها با
می تواند نشان داده شود که وقتی از توالی ها با استفاده از روش انبساط سطل ها ارزیابی می شود ، بدون قید و شرط به یک رابطه قانون قدرت بین واریانس و میانگین مربوط می شود. این واریانس به معنای قانون قدرت از ویژگیهای ذاتی خانواده توزیع آماری است که مدلهای پراکندگی نمایی تودی نامیده می شود. همان‌طور که قضیه حد مرکزی توضیح می دهد که چگونه انواع خاصی از داده های تصادفی به سمت یک توزیع عادی در یک قضیه مرتبط وجود دارد ، قضیه همگرایی Tweedie که چگونگی همگرایی انواع دیگر داده های تصادفی به سمت فرم توزیع های تودی را
دیگر داده های تصادفی به سمت فرم توزیع های تودی را توضیح می دهد ، و در نتیجه هر دو واریانس را به معنای قانون قدرت و یک فروپاشی قانون قدرت را در توابع همبستگی خود بیان می کنند. توزیع و ترافیک پواسون. قبل از اینکه توزیع دم سنگین از نظر ریاضی معرفی شود ، توزیع پوآسون بدون حافظه ، که برای مدل سازی شبکه های تلفنی سنتی استفاده می شود ، در زیر به‌طور خلاصه بررسی می شود. برای جزئیات بیشتر ، به مقاله توزیع پواسون مراجعه کنید . با فرض ورودهای کاملاً شانس و خاتمه دادن به شانس خالص منجر به موارد زیر می شود: formula_2
به شانس خالص منجر به موارد زیر می شود: formula_2 که در آن "a" تعداد تماس های ورودی است و formula_3 میانگین تعداد تماس های ورودی در زمان "T است" . به همین دلیل ، ترافیک شانس خالص به عنوان ترافیک پواسون نیز شناخته می شود. formula_4 که در آن "d" تعداد خروج تماس است و formula_5 میانگین تعداد تماس های خروجی در زمان "T است" . formula_6 که در آن "h" میانگین زمان نگهداری (MHT) است. اطلاعات مربوط به اصول آماری و نظریه احتمالات را می توان در بخش پیوند به بیرون یافت. توزیع دم سنگین. توزیع های دنباله سنگین دارای
توزیع دم سنگین. توزیع های دنباله سنگین دارای خصوصیاتی هستند که از نظر کیفی با توزیع های معمول (بدون حافظه) مانند توزیع نمایی بسیار متفاوت است. پارامتر Hurst "H" اندازه گیری سطح تشابه از خود یک سری زمانی است که وابستگی دوربرد را نشان می دهد ، که می توان توزیع دم سنگین را به آن اعمال کرد. "H" مقادیری از 0.5 تا 1 به خود می گیرد. مقدار ۰.۵ نشان دهنده زمانی است که داده ها با هم ارتباط ندارند یا فقط همبستگی های کوتاه برد دارند. هرچه پارامتر "H" به 1 نزدیکتر باشد ، درجه ماندگاری یا وابستگی طولانی مدت بیشتر
باشد ، درجه ماندگاری یا وابستگی طولانی مدت بیشتر می‌شود. مقادیر معمول پارامتر Hurst ، "H" : گفته می شود که توزیع بسیار سنگین است: formula_7 این بدان معناست که صرف نظر از توزیع برای مقادیر کوچک متغیر تصادفی ، اگر شکل مجانبی توزیع هذلولی باشد ، دم سنگین است. ساده ترین توزیع دم سنگین توزیع پارتو است که در کل دامنه خود هذلولی است. توابع توزیع مکمل برای توزیع نمایی و پارتو در زیر نشان داده شده است. در سمت چپ نمودار توزیع نشان داده شده در محورهای خطی نشان داده شده است ، دامنه بزرگی را در بر می گیرد. در سمت راست
است ، دامنه بزرگی را در بر می گیرد. در سمت راست آن نمودار توابع توزیع مکمل در دامنه کوچکتر و با دامنه لگاریتمی قرار دارد. اگر لگاریتم دامنه توزیع نمایی گرفته شود ، نمودار حاصل خطی است. در مقابل ، توزیع دم سنگین هنوز منحنی است. این مشخصات را می توان به وضوح در نمودار بالا در سمت راست مشاهده کرد. یک ویژگی توزیع دم بلند این است که اگر لگاریتم دامنه و دامنه گرفته شود ، دم توزیع دم بلند تقریباً نسبت به بسیاری از دستورها اندازه ای خطی است. در نمودار بالا سمت چپ ، شرط وجود یک توزیع دم سنگین ، همان‌طور که قبلاً
، شرط وجود یک توزیع دم سنگین ، همان‌طور که قبلاً ارائه شد ، با منحنی با عنوان "گاما-نمایی دم" برآورده نمی شود. تابع احتمال توزیع توزیع دم سنگین توسط: formula_8 و عملکرد توزیع تجمعی آن توسط: formula_9 که در آن "k" کوچکترین مقداری است که متغیر تصادفی می تواند بگیرد. خوانندگان علاقه مند به مطالعه اطلاعات دقیق تری با موضوع ریاضی به بخش پیوند به بیرون مراجعه می کنند. چه عواملی باعث ایجاد ترافیک دم طولانی می شود؟. به‌طور کلی ، سه نظریه اصلی برای علل ایجاد ترافیک در طولانی مدت وجود دارد (به بررسی هر سه علت مراجعه
طولانی مدت وجود دارد (به بررسی هر سه علت مراجعه کنید ). اول ، علتی مبتنی بر لایه برنامه است که تئوری می دهد که مدت زمان جلسه کاربر به دلیل توزیع اندازه پرونده با یک توزیع دم طولانی متفاوت است. اگر توزیع اندازه پرونده بسیار سنگین باشد ، برهم زدن بسیاری از انتقال پرونده ها در یک شبکه شبکه سرویس گیرنده / سرور ، به برد طولانی بستگی خواهد داشت. علاوه بر این ، این مکانیسم علی با توجه به تغییرات در منابع شبکه ( پهنای باند و ظرفیت بافر ) و توپولوژی شبکه ، قوی است . این در حال حاضر مشهورترین توضیح در ادبیات مهندسی
این در حال حاضر مشهورترین توضیح در ادبیات مهندسی و توضیحی است که بیشترین شواهد تجربی را از طریق توزیع اندازه پرونده مشاهده می کند. دومین دلیل لایه انتقال است که طبق این نظریه بازخورد بین چندین جریان TCP به دلیل الگوریتم جلوگیری از ازدحام TCP در شرایط از دست رفتن بسته متوسط تا زیاد باعث ایجاد ترافیک مشابه خود می شود یا حداقل اجازه انتشار می دهد. با این حال ، اعتقاد بر این است که این تنها یک عامل قابل توجه در بازه های زمانی نسبتاً کوتاه است و دلیل طولانی مدت ترافیک مشابه با خود نمی‌باشد. سرانجام ، یک علت
ترافیک مشابه با خود نمی‌باشد. سرانجام ، یک علت لایه پیوند نظریه ای وجود دارد که براساس شبیه سازی های فیزیکی شبکه های سوئیچینگ بسته در توپولوژی شبیه سازی شده ، پیش بینی شده است. با سرعت بحرانی ایجاد بسته ، جریان در یک شبکه ازدحام می شود و نویز 1 / f و ویژگی های ترافیک دم طولانی را به نمایش می گذارد. انتقاداتی به این نوع مدل ها شده است هرچند غیرواقعی بودن این نکته است که ترافیک شبکه حتی در مناطق غیر متراکم و در تمام سطوح ترافیک طولانی مدت است. شبیه سازی نشان داد که وابستگی از راه دور می تواند در پویایی طول
داد که وابستگی از راه دور می تواند در پویایی طول صف در یک گره داده شده (موجودی که ترافیک را انتقال می دهد) در یک شبکه ارتباطی ایجاد شود ، حتی وقتی منابع ترافیک از وابستگی دوربرد عاری باشند. اعتقاد بر این است که مکانیزم این امر مربوط به بازخورد از اثرات مسیریابی در شبیه سازی است. مدل سازی ترافیک دم بلند. مدل سازی ترافیک طولانی دم لازم است به‌طوری که می توان شبکه های مشروط بر اساس مفروضات دقیق از ترافیک که آنها را حمل. در بخش بعدی ، ابعاد و تهیه شبکه هایی که دارای ترافیک طولانی هستند ، بحث شده است. از آنجایی
ترافیک طولانی هستند ، بحث شده است. از آنجایی که (برخلاف ترافیک تلفنی سنتی) ترافیک بسته بندی شده ویژگی های مشابه یا فراکتالی از خود نشان می دهد ، مدل های ترافیکی معمولی در شبکه هایی که ترافیک دم طولانی دارند حمل نمی شود. کارهای تحلیلی قبلی که در مطالعات اینترنتی انجام شده بود ، فرضیاتی مانند بسته های توزیع شده به‌صورت نمایی را پذیرفته است و نتیجه گیری شده تحت چنین مفروضاتی ممکن است گمراه کننده یا نادرست در حضور توزیع های دم سنگین باشد. مدتهاست که درک شده است که مدلسازی کارآمد و دقیق پدیده های مختلف دنیای
که مدلسازی کارآمد و دقیق پدیده های مختلف دنیای واقعی نیاز به ترکیب این واقعیت دارد که مشاهدات انجام شده در مقیاس های مختلف هرکدام دارای اطلاعات اساسی هستند. در بیشتر اصطلاحات ساده ، نمایش داده ها در مقیاس های بزرگ با میانگین آن اغلب مفید است (مانند درآمد متوسط یا تعداد متوسط مشتری در روز) اما می تواند نامناسب باشد (به عنوان مثال در زمینه بافر یا صف های انتظار). با همگرایی صدا و داده ها ، شبکه چند سرویس آینده بر اساس ترافیک بسته بندی شده است و برای توسعه ، طراحی و ابعاد شبکه های چند سرویس آینده ، مدل هایی
طراحی و ابعاد شبکه های چند سرویس آینده ، مدل هایی که به‌طور دقیق ماهیت ترافیک دم طولانی را منعکس می کنند ، مورد نیاز خواهند بود. ما به دنبال معادل مدل Erlang برای شبکه های مدار سوئیچ هستیم. مدلهای دم سنگین با مجموعه غنی از تکنیکهای همراه با برازش داده ها فراوانی وجود ندارد. یک مدل واضح برای ترافیک فراکتال هنوز ظهور نکرده است و هیچ جهت مشخصی به سمت یک مدل واضح وجود ندارد. استخراج مدل های ریاضی که به‌طور دقیق ترافیک دم طولانی را نشان می دهد ، یک منطقه بارور برای تحقیق است. مدلهای گاوسی ، حتی مدلهای گاوسی
برای تحقیق است. مدلهای گاوسی ، حتی مدلهای گاوسی وابسته به برد طولانی ، قادر به مدل سازی دقیق ترافیک فعلی اینترنت نیستند. مدلهای کلاسیک سریهای زمانی مانند پواسون و فرایندهای محدود مارکوف عمدتاً بر فرض استقلال یا حداقل وابستگی ضعیف تکیه دارند. فرایندهای مرتبط با پواسون و مارکوف با موفقیت به کار رفته است. از روشهای غیرخطی برای تولید مدلهای ترافیکی بسته استفاده می شود که می تواند جریانهای وابسته به برد کوتاه و طولانی را تکرار کند. تعدادی از مدل ها برای کار مدل سازی ترافیک دم طولانی ارائه شده است. این موارد
سازی ترافیک دم طولانی ارائه شده است. این موارد شامل موارد زیر است: درباره اینکه کدام یک از مدلهای رقیب مناسب است ،نظر مشترکی وجود ندارد اما فرایند انفجار (PPBP) ، که یک formula_10/ M / G / است ، شاید موفق ترین مدل تا به این لحظه باشد. زیرا نشان داده شده است که نیازهای اساسی یک مدل ساده ، اما دقیق ، از ترافیک دم طولانی را می‌تواند برآورده کند. سرانجام ، نتایج حاصل از شبیه سازی با استفاده از فرایندهای تصادفی پایدار آلفا برای مدل سازی ترافیک در شبکه های باند پهن ارائه شده است. شبیه سازی ها با انواع داده های
پهن ارائه شده است. شبیه سازی ها با انواع داده های تجربی (اترنت ، WWW ، ویدئو وی بی آر ) مقایسه می شود. عملکرد شبکه. در برخی موارد افزایش پارامتر Hurst می تواند منجر به کاهش عملکرد شبکه شود. میزان تاخیر در کاهش عملکرد شبکه با توجه به اینکه کنترل شلوغی قادر به شکل دادن ترافیک منبع به جریان متوسط خروجی ثابت و در عین حال صرفه جویی در اطلاعات است ، تعیین می شود. کنترل تراکم ترافیک دنباله دار در بخش زیر بحث شده است. تشابه خود ترافیکی بر عملکردهای اولیه مانند اندازه صف و میزان از دست دادن بسته تأثیر منفی می
اندازه صف و میزان از دست دادن بسته تأثیر منفی می گذارد. توزیع طول صف از ترافیک طولانی مدت کندتر از منابع Poisson تحلیل می رود. با این حال ، وابستگی طولانی مدت چیزی در رابطه با همبستگی های کوتاه مدت آن که بر عملکرد در بافرهای کوچک تأثیر می گذارد ، معنی ندارد. برای ترافیک دم سنگین ، انفجارهای بسیار زیاد بیشتر از ترافیک دم سبک رخ می دهد. علاوه بر این ، تجمع جریانهای طولانی ترافیک به‌طور معمول تشابه خود (" انفجار ") را به جای صاف کردن ، تشدید می کند و این مسئله را پیچیده تر می کند. نمودار بالا سمت راست ، گرفته
را پیچیده تر می کند. نمودار بالا سمت راست ، گرفته شده از ، مقایسه عملکرد صف را در بین جریان های ترافیکی با درجات مختلف شباهت به خود ارائه می دهد. توجه داشته باشید که چگونه صف با افزایش مشابهت داده ها ، برای هر نوع استفاده از کانال مشخص ، افزایش می یابد ، بنابراین عملکرد شبکه را کاهش می دهد. در محیط شبکه مدرن با چندرسانه ای و سایر جریانهای ترافیکی حساس به QoS که شامل کسری رو به رشد از ترافیک شبکه هستند ، اقدامات عملکرد مرتبه دوم به صورت " لرزش " مانند تغییر تاخیر و تغییر از دست دادن بسته ها از QoS مشخص شده
تاخیر و تغییر از دست دادن بسته ها از QoS مشخص شده توسط کاربر وارد می شوند. انتظار می رود که ترکیدگی مشابه آن تأثیر منفی بر اقدامات عملکرد مرتبه دوم بگذارد. سرویس های مبتنی بر سوئیچینگ بسته ، مانند اینترنت (و سایر شبکه هایی که از IP استفاده می کنند) بهترین خدمات هستند ، بنابراین عملکرد پایین ، اگرچه نامطلوب است ، اما قابل تحمل است. با این حال ، از آنجا که اتصال منعقد شده است ، شبکه های خودپرداز باید تأخیرها و دلهره ها را در حد مذاکره حفظ کنند. ترافیک مشابه خود تداوم خوشه بندی را نشان می دهد که تأثیر منفی بر
تداوم خوشه بندی را نشان می دهد که تأثیر منفی بر عملکرد شبکه دارد. بسیاری از جنبه های کیفیت خدمات شبکه به مقابله با قله های ترافیکی وابسته است که ممکن است باعث خرابی شبکه شود ، از جمله: فرایندهای پواسون رفتار خوبی دارند زیرا فاقد حالت هستند و اوج بارگذاری پایدار نیست ، بنابراین صف ها پر نمی شوند. با نظم دوربرد ، قله ها بیشتر ماندگار می شوند و اثرگذاری بیشتری دارند که منجر به این می‌شود که تعادل برای مدتی تغییر کند. با توجه به تقاضاهای بیشتر که ترافیک طولانی مدت از منابع شبکه ایجاد می کند ، شبکه ها باید به
مدت از منابع شبکه ایجاد می کند ، شبکه ها باید به دقت تهیه شوند تا اطمینان حاصل شود کیفیت خدمات و توافق نامه های سطح خدمات برآورده می شود. زیر بخش زیر مربوط به تهیه منابع استاندارد شبکه است و زیرمجموعه بعد از آن تهیه وب سرورهایی را که مقدار قابل توجهی از ترافیک طولانی مدت را دارند حمل می کند. تأمین شبکه برای ترافیک طولانی. برای صف های شبکه با ورودی های وابسته به برد بلند ، افزایش چشمگیر تأخیر در صف در سطح نسبتاً کم استفاده و پوسیدگی آهسته طول صف نشان می دهد که بهبود تدریجی عملکرد ضرر به افزایش قابل توجهی در
بهبود تدریجی عملکرد ضرر به افزایش قابل توجهی در اندازه بافر نیاز دارد. در حالی که با افزایش شباهت به خود ، میزان تولید به تدریج کاهش می یابد ، تأخیر در صف با شدت بیشتری افزایش می یابد. وقتی ترافیک مشابه خود باشد ، متوجه می شویم که تاخیر در نوبت دهی متناسب با ظرفیت بافر موجود در سیستم رشد می کند. روی هم رفته ، این دو مشاهده پیامدهای بالقوه ای برای مقررات QoS در شبکه ها دارند. برای دستیابی به سطح ثابت توان عملیاتی یا از دست رفتن بسته با افزایش شباهت به خود ، به ظرفیت بافر بسیار زیاد نیاز است. با این حال ،
، به ظرفیت بافر بسیار زیاد نیاز است. با این حال ، افزایش بافر منجر به تاخیرهای بزرگ در صف می شود و بنابراین خود تشابه به‌طور قابل توجهی منحنی تجارت بین ضریب توان / از دست دادن بسته و تأخیر را افزایش می دهد. برای غلبه بر مشکلات اندازه گیری عملکرد مرتبه دوم می توان از ATM در شبکه های ارتباط از راه دور استفاده کرد. سلول با طول ثابت کوتاه که در دستگاههای خودپرداز به کار می رود تاخیر و به‌طور قابل توجهی لرزش را برای خدمات حساس به تاخیر مانند صدا و تصویر کاهش می دهد. تهیه وب سایت برای بازدید طولانی مدت. پیچیدگی
دهد. تهیه وب سایت برای بازدید طولانی مدت. پیچیدگی های الگوی بار کاری (به عنوان مثال ، الگوی ورود ناگهانی) می تواند از نظر میانگین زمان پاسخ بالاتر و واریانس زمان پاسخ بالاتر ، به‌طور قابل توجهی بر تقاضای منابع ، توان عملیاتی و تأخیر مواجه شده توسط درخواست های کاربر تأثیر بگذارد. بدون مدیریت و کنترل تطبیقی و بهینه منابع ، SLA ها بر اساس زمان پاسخ غیرممکن هستند. نیازهای ظرفیت در سایت افزایش می یابد در حالی که توانایی آن در ارائه سطح قابل قبول عملکرد و در دسترس بودن کاهش می یابد. تکنیک های کنترل و مدیریت
دسترس بودن کاهش می یابد. تکنیک های کنترل و مدیریت ترافیک طولانی مدت در بخش زیر بحث شده است. توانایی پیش بینی دقیق الگوهای درخواست یکی از نیازهای مهم برنامه ریزی ظرفیت است. نتیجه عملی ترکیدگی و ورودهای دم سنگین و همبسته مشکل در برنامه ریزی ظرفیت است. با توجه به SLA ها ، در همان سطح سرویس برای توزیع های دم سنگین ، در مقایسه با مورد ترافیک درخواست مستقل سبک ، به مجموعه سرورهای قدرتمندتری نیاز است. برای تضمین عملکرد خوب ، باید به بیشترین میزان ترافیک توجه شود زیرا این انبوه درخواست ها هستند که عملکرد را پایین