الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: WESAD

إطار تعلم عميق مؤمن كميًا للتنبؤ بالتوتر متعدد الأنماط باستخدام بيانات إنترنت الأشياء من الساعات الذكية والهواتف الذكية A Quantum-Secured Federated Deep Learning Framework for Multimodal Stress Prediction Using Smartwatch and Smartphone IoT Data

2026 | المؤلف: Vivi Monita وآخرون | المجلة: Engineering Technology & Applied Science Research | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)

تقدم البحث إطار عمل التعلم العميق الفيدرالي المحمي كميًا (QS-FDL) المصمم للتنبؤ بالصحة والإجهاد متعدد الأنماط باستخدام بيانات من أجهزة إنترنت الأشياء مثل الساعات الذكية والهواتف الذكية. يعالج هذا الإطار تحديات كبيرة في حلول الذكاء الاصطناعي على الحافة، بما في ذلك خصوصية المستخدم، والتواصل الآمن، والحساب الفعال على الأجهزة ذات الموارد المحدودة. من خلال دمج…