Скрытые закономерности IoT: Визуализация сетевого трафика с помощью графов и машинного обучения

Новый подход позволяет интерпретировать сложные потоки данных в сетях IoT, выявляя аномалии и визуализируя поведение устройств.

Новый подход позволяет интерпретировать сложные потоки данных в сетях IoT, выявляя аномалии и визуализируя поведение устройств.

Новая разработка позволяет создавать интерактивные модели мира, способные предсказывать события на значительно более длительных временных горизонтах, чем ранее возможные.
![Предложенная схема непрерывного обучения с сохранением внимания (ARCL-ViT) извлекает карты внимания [latex]\mathbf{U}_{t-1}[/latex] после завершения этапа обучения [latex]\mathcal{T}_{t-1}[/latex] и формирует маску [latex]\bar{\mathbf{M}}_{t-1}[/latex] для выделения ключевых областей, после чего, на этапе обучения [latex]\mathcal{T}_{t}[/latex], использует эту маску для выборочной обнуляции градиентов [latex]\nabla(\mathbf{W}_{q.t})^{\prime},\nabla(\mathbf{W}_{k.t})^{\prime},\nabla(\mathbf{W}_{v.t})^{\prime}[/latex] в соответствующих областях внимания, тем самым обновляя обучаемые веса [latex]\mathbf{W}_{q.t},\mathbf{W}_{k.t},\mathbf{W}_{v.t}[/latex].](https://arxiv.org/html/2602.05454v1/Fig2.png)
Новая методика позволяет нейросетям с архитектурой Vision Transformer эффективно осваивать новые знания, не теряя при этом навыки, полученные ранее.
![Процесс регрессии личности, основанный на методологии [4], позволяет выявить закономерности в изменениях личностных характеристик на основе самоотчетов.](https://arxiv.org/html/2602.05650v1/Fig1.png)
Новое исследование показывает, что для более точного определения личности по аудиовизуальным данным необходимо учитывать не только общие черты характера, но и более тонкие нюансы и грани личности.

Новое исследование показывает, что варифокальные дисплеи снижают нагрузку на зрение при использовании дополненной реальности и повышают точность выбора объектов, но эффект варьируется в зависимости от индивидуальных особенностей пользователя.

Исследователи разработали смешанную реальность, объединяющую виртуальные подсказки с тактильным взаимодействием с манекеном, для повышения эффективности обучения родовспоможению.

Чип: Unisoc T615
Память: 6ГБ / 128 ГБ
Экран: 7.2″ IPS 120Гц
Батарея: 7000мАч
Оценка: 2 из 10
Новый обзор научных исследований показывает, что темпы действительно революционных инноваций, похоже, замедляются.

Чип: Kirin 9020
Память: 16ГБ / 512 ГБ
Экран: 6.8″ LTPO OLED 120Гц
Батарея: 5750мАч, беспроводная зарядка
Оценка: 7 из 10

Чип: Kirin 9030 Pro
Память: 16ГБ / 1 ТБ
Экран: 6.8″ LTPO OLED 120Гц
Батарея: 5750мАч, беспроводная зарядка
Оценка: 7 из 10