V tem članku analiziramo dva nabora podatkov o fizioloških signalov in psiholoških metapodatkov za ugotavljanje kognitivne obremenitve. Predstavljeni so številni pristopi za ugotavljanje kognitivne obremenitve s tehnikami strojnega učenja. Rezultati te študije motivirajo uporabo približnega mobilnega računalništva za ugotavljanje kognitivne obremenitve s pomočjo mobilnih in nosljivih naprav.
COBISS.SI-ID: 17709571
V tem članku je predstavljen RICERCANDO, orodje za obdelavo mobilnih širokopasovnih podatkov, ki temelji na posebej izdelanem cevovodu za strojno učenje. Orodje se lahko uporablja za odkrivanje nepravilnosti in prepoznavanje vzrokov za določene pojave v omrežjih. Cevovod strojnega učenja, opisan v članku, odpira možnosti za uporabo približnega računalništva za obdelavo meritvenih podatkov neposredno na mrežni napravi.
COBISS.SI-ID: 17175043
V članku predlagamo uporabo senzorskih podatkov vzorčenih iz naprav IoT v okolju podobnem pisarni, za nenehno avtentikacijo. Pokazali smo, da modeli strojnega učenja, ki temeljijo na takih podatkih, resnično zagotavljajo obetavne zmogljivosti preverjanja pristnosti (99,3-odstotna natančnost v naših poskusih) in s tem odprli prostor za uporabo približnega mobilnega računalništva za porazdeljeno učenje z namenom izdelave modelov preverjanja pristnosti.
COBISS.SI-ID: 44888067