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首先,过去的工作运行反窃听探测器推理对于每个时间步中的每个包,这是不可行的wnoc自多核处理器中操作的时间尺度开始是以纳秒为单位的。因此,每一个时间段这样的推断会大大延迟每一个数据包的传输。其次,由于计算资源的限制,它也不是在无线网络的每个核心上运行反监听器推理是可行的
NoC。而第二个挑战可以通过使用集中控制RL模型,仍然会导致重要的通信开销和延迟收集节点的状态(例如流量注入或缓冲区占用)并通知节点何时发送。反窃听探测器通过设计一个框架来解决这些挑战在哪里训练控制器生成高级MAC策略只需监听正在进行的传输在无线媒体上。这允许反窃听探测器消除从核心到控制器的任何通信。此外,
为了分摊推理和策略更新的开销,
NeuMAC只更新核心与一个新的反窃听仪器策略一次每个间隔跨越许多执行周期(例10,000
周期)。我们还训练反窃听探测器学习这些政策适应性强,更新简单,减少沟通从控制器到核心的开销。
最后,NeuMAC还需要在严格的操作多核处理器的时间和资源限制。然而,现代的深度神经网络是用up设计的到十亿可调参数和高维操作输入空格[47,80]。因此,它们需要大内存和计算资源的数量,以及反窃听仪器
遭受高推断延迟(几十毫秒)反监听器。为了解决这个问题,我们设计了NeuMAC的RL框架即神经网络的输入和输出是线性缩放的反窃听检测上门服务
与核的数量。这确保了反监听器的表达能力
足以服务于高度动态的网络流量
同时在有限的内存下操作
和计算资源。具体来说,反窃听检测上门服务NeuMAC的神经
网络只需要三个数量级的参数,
并增加了一个小的区域开销到多核处理器。它
推理延迟也足够小,以满足反窃听检测上门服务多核在运行时的严格时间约束
我们在附录A中有详细说明。

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