Các khái niệm (mới) - update realtime

Note

cập nhật kiến thức từ trang chủ của google scholar nhé.

Thông thường khi có mail gửi các bài báo liên quan từ scholar thì nên đọc qua các bài báo và note lại concept và methods tương ứng ở đây.

Running

hiện số lượng đã cập nhật là 23

Remote Sensing Image
Non-terrestrial networks
Edge computing
Diffusion model trong việc nén dữ liệu
LeNet-5
Hyperspectral imaging
Graph Knowledge Distillation
Covert Communications
heterogeneous data
Cuộc tấn công Poisoning (hay Poisoning attacks)
Non-IID data
Có một số mô hình và phương pháp học máy có thể được sử dụng để đối phó với dữ liệu Non-IID.
Model vulnerability
Robust models
Privacy-preserving (bảo vệ quyền riêng tư)
“The satellites’ predictable trajectories”
Synchronous federated learning
Asynchronous federated learning và Synchronous federated learning
Cellular networks (mạng di động)
Diffusion map (bản đồ khuếch tán)
Diffusion map có nhiều ứng dụng trong lĩnh vực xử lý dữ liệu,
Dưới đây là một mẫu code Python sử dụng thư viện
Các metrics SSIM và PSNR có ý nghĩa gì?
Massive MIMO
MIMO là gì
sự khác biệt quan trọng giữa “Super-Resolution Techniques” và “Super-Resolution diffusion-based methods”
Beamforming and Its Impact on NOMA
M/M/1 ?
Knowledge Distillation
Terrestrial network
Dense Internet of Things (Dense IoT)
Dynamic Offloading in Flying Fog Computing

1. Remote Sensing Image

(Hình ảnh viễn thám) là một hình ảnh thu được từ việc sử dụng các thiết bị và cảm biến từ xa để quan sát và thu thập dữ liệu về môi trường, địa hình, hoặc các hiện tượng trên Trái Đất từ không gian hoặc từ xa.

Các thiết bị viễn thám thường được sử dụng bao gồm máy bay không người lái (drone), vệ tinh, máy bay và các cảm biến từ xa như cảm biến quang học (như camera), cảm biến hồng ngoại, cảm biến siêu nhạy, cảm biến đa phổ, và các công nghệ radar. Những thiết bị này giúp ghi lại hình ảnh của các khu vực và vùng đất trên Trái Đất từ không gian hoặc các khoảng cách xa, cung cấp thông tin và dữ liệu quan trọng cho nhiều ứng dụng khác nhau như:

Nghiên cứu và quản lý tài nguyên tự nhiên: Được sử dụng để giám sát và theo dõi thay đổi trong các khu rừng, vùng nông thôn, sa mạc, biển và các nguồn tài nguyên tự nhiên khác.
Quản lý môi trường: Giúp giám sát sự biến đổi của môi trường tự nhiên và nhân tạo, như biến đổi khí hậu, quản lý chất thải, ô nhiễm, và bảo vệ các khu vực động vật hoang dã.
Khảo sát địa hình và xây dựng bản đồ: Được sử dụng để tạo ra bản đồ địa hình, định vị, và đánh giá các thay đổi trong địa hình.
Quản lý đô thị: Hỗ trợ trong việc quản lý các dự án đô thị, đánh giá tình trạng thành phố và kế hoạch phát triển.
Phát hiện và dự báo thiên tai: Hỗ trợ trong việc dự báo và phòng ngừa thiên tai như lũ lụt, động đất, cơn bão, và cháy rừng.

Các hình ảnh viễn thám được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau do tính chất chính xác, tiết kiệm thời gian và khả năng giám sát lớn mà chúng mang lại.

2. Non-terrestrial networks

(Mạng không trần) là các mạng truyền thông và liên kết dữ liệu không dựa trên cơ sở hạ tầng truyền thông truyền thống trên mặt đất (đất liền). Thay vào đó, các mạng không trần sử dụng các cơ sở hạ tầng nằm ở không gian hoặc không nằm trên mặt đất để cung cấp dịch vụ kết nối.

Có một số hình thức phổ biến của non-terrestrial networks, bao gồm:

Mạng Vệ tinh (Satellite Networks): Mạng vệ tinh sử dụng các vệ tinh nằm ở quỹ đạo quanh Trái Đất để truyền thông và kết nối dữ liệu giữa các điểm từ xa. Các vệ tinh này hoạt động như các trạm thu phát sóng, cho phép truyền tải dữ liệu từ một địa điểm đến các địa điểm khác trên Trái Đất.
Mạng Balloon (Balloons Networks): Mạng balloon sử dụng các khinh khí cầu hoặc các thiết bị bay không người lái được phóng lên không gian để cung cấp kết nối dữ liệu cho các khu vực không có cơ sở hạ tầng truyền thông.
Mạng UAV (Unmanned Aerial Vehicle Networks): Mạng UAV sử dụng các máy bay không người lái để truyền tải dữ liệu và cung cấp kết nối mạng ở những vị trí di động hoặc khó tiếp cận.

Các mạng không trần thường được sử dụng trong những vùng không có cơ sở hạ tầng mạng đủ phát triển hoặc trong các tình huống đặc biệt, chẳng hạn như thiên tai hoặc tình huống khẩn cấp. Chúng cũng có thể được sử dụng để mở rộng phạm vi kết nối mạng trong các khu vực hẻo lánh hoặc khó tiếp cận trên mặt đất. Sự phát triển của các công nghệ không gian và không người lái đang làm cho non-terrestrial networks trở nên ngày càng phổ biến và hữu ích trong nhiều lĩnh vực ứng dụng.

3. Edge computing

là một phương thức xử lý dữ liệu và tính toán được thực hiện gần nguồn dữ liệu, trên các thiết bị cục bộ hoặc tại các trung tâm dữ liệu nhỏ gần nguồn thu thập dữ liệu. Điều này giúp giảm thiểu độ trễ (latency) và giảm lưu lượng mạng khi dữ liệu không cần phải được truyền tải đến các trung tâm dữ liệu tập trung lớn. Các kỹ thuật edge computing bao gồm:

Edge Devices: Đây là các thiết bị như cảm biến, camera, máy tính nhúng, điện thoại thông minh và các thiết bị IoT khác, có khả năng thu thập dữ liệu và thực hiện tính toán tại nơi thu thập dữ liệu.
Edge Servers: Các máy chủ hoặc thiết bị tính toán được triển khai tại các trung tâm dữ liệu nhỏ, gần nguồn dữ liệu và người dùng cuối. Các máy chủ này có khả năng xử lý dữ liệu và triển khai các ứng dụng gần nguồn dữ liệu.
Edge Analytics: Kỹ thuật này cho phép thực hiện các phân tích và tính toán dữ liệu gần nơi thu thập dữ liệu. Nó giúp giảm độ trễ và tăng tốc quyết định trong các ứng dụng yêu cầu thời gian thực.
Edge Data Storage: Các hệ thống lưu trữ dữ liệu được triển khai gần nguồn thu thập dữ liệu, cho phép lưu trữ và truy xuất dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả.
Edge AI (Artificial Intelligence): Edge computing có thể tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các thiết bị cục bộ để thực hiện các nhiệm vụ như phân loại hình ảnh, nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên tại nơi thu thập dữ liệu.
Fog Computing: Fog computing là một biến thể của edge computing, trong đó, tính toán và lưu trữ dữ liệu được triển khai ở các thiết bị và cơ sở hạ tầng trung gian giữa thiết bị cục bộ và trung tâm dữ liệu tập trung.

Các kỹ thuật edge computing giúp tối ưu hóa hoạt động của các ứng dụng yêu cầu độ trễ thấp và cải thiện hiệu suất hệ thống trong môi trường mạng phức tạp và phân tán. Nó cũng hỗ trợ trong việc triển khai các ứng dụng mới như IoT, công nghệ xe tự hành và các ứng dụng thời gian thực khác.

4. Diffusion model trong việc nén dữ liệu

là một phương pháp dùng để nén dữ liệu, đặc biệt là trong lĩnh vực xử lý ảnh và video. Nó là một phần của các kỹ thuật nén không mất mát (lossless) và nén có mất mát (lossy) được sử dụng để giảm kích thước của dữ liệu mà vẫn giữ được chất lượng chấp nhận được.

Cơ chế chính của diffusion model là sự lan truyền thông tin trong dữ liệu từ các pixel (điểm ảnh) gốc đến các pixel lân cận. Thay vì mã hóa từng pixel độc lập như trong một số phương pháp khác, diffusion model tập trung vào việc truyền tải thông tin từ pixel này sang pixel khác bằng cách sử dụng các quy tắc và phép tính. Điều này giúp giảm thiểu sự trùng lặp thông tin trong dữ liệu và tạo ra các khu vực dữ liệu có tính chất giống nhau, giúp nén hiệu quả.

Một ứng dụng phổ biến của diffusion model trong việc nén ảnh là thuật toán JPEG (Joint Photographic Experts Group), một phương pháp nén ảnh có mất mát rất phổ biến. Thuật toán JPEG sử dụng biến đổi DCT (Discrete Cosine Transform) để chuyển đổi dữ liệu ảnh thành dạng tần số và sau đó áp dụng diffusion model để giảm thiểu các thông tin không cần thiết và lan truyền thông tin hữu ích. Kết quả là ảnh được nén với kích thước nhỏ hơn nhưng vẫn giữ được mức độ chất lượng chấp nhận được.

Đối với việc nén video, diffusion model có thể được sử dụng để nén các khung hình (frames) và các khu vực động (motion vectors) trong video. Việc sử dụng diffusion model trong việc nén dữ liệu giúp tiết kiệm không gian lưu trữ và băng thông truyền tải, đồng thời vẫn đảm bảo chất lượng ảnh và video đủ để phục vụ cho các mục đích thực tế.

5. LeNet-5

là một mô hình mạng nơ-ron sâu (deep neural network) được giới thiệu bởi Yann LeCun, Leon Bottou, Yoshua Bengio và Patrick Haffner vào năm 1998. Đây là một trong những mô hình mạng nơ-ron đầu tiên và đã định hình nền tảng cho sự phát triển của các mô hình mạng nơ-ron sâu hiện đại.

LeNet-5 ban đầu được phát triển để nhận dạng và phân loại các chữ số viết tay trong bộ dữ liệu MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology), một bộ dữ liệu nổi tiếng trong lĩnh vực nhận dạng chữ số viết tay.

Kiến trúc của LeNet-5 bao gồm các layer chính sau:

Convolutional Layer (Conv): Layer này sử dụng các bộ lọc (filter) để trích xuất các đặc trưng từ ảnh đầu vào. Quá trình này giúp tạo ra các đặc trưng trừu tượng để nhận diện các đối tượng trong ảnh.
Pooling Layer (Pooling): Layer này giúp giảm kích thước của ảnh và giảm chi phí tính toán bằng cách lấy giá trị lớn nhất hoặc giá trị trung bình từ các vùng của ảnh.
Fully Connected Layer (FC): Sau khi qua các layer Conv và Pooling, các đặc trưng trừu tượng sẽ được nối thành một vectơ và đưa vào các layer Fully Connected để phân loại.

LeNet-5 đã chứng minh rằng các mạng nơ-ron sâu có thể được sử dụng để hiệu quả trong việc nhận dạng chữ số và những vấn đề liên quan khác. Nó đã mở ra đường đi cho việc nghiên cứu và phát triển các mô hình mạng nơ-ron sâu phức tạp hơn như AlexNet, VGG, ResNet và các mô hình hiện đại khác, được sử dụng trong nhiều nhiệm vụ khác nhau bao gồm nhận dạng ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dự đoán thị trường tài chính, và nhiều ứng dụng khác.

6. Hyperspectral imaging

là một phương pháp hình ảnh trong đó không chỉ thu thập thông tin màu sắc thông thường như hình ảnh trắng đen hay hình ảnh màu, mà còn thu thập thông tin từ nhiều bước sóng quang phổ khác nhau. Nó cho phép chúng ta xem các vùng phổ khác nhau của vật thể hoặc môi trường, cung cấp thông tin về phổ phản xạ đặc trưng của các vùng đó.

Phương pháp này thường sử dụng các cảm biến đặc biệt để thu thập dữ liệu ở hàng trăm hoặc hàng ngàn bước sóng khác nhau, đảm bảo rằng mỗi điểm ảnh trong hình ảnh cuối cùng chứa thông tin từ toàn bộ phổ phản xạ. Do đó, hyperspectral imaging rất hữu ích trong nhiều ứng dụng khác nhau.

Các ứng dụng chính của hyperspectral imaging bao gồm:

Địa chất và khảo sát môi trường: Nó được sử dụng để phát hiện các khoáng sản, các đặc tính địa chất, và theo dõi sự thay đổi của môi trường như biến đổi đất, đánh giá chất lượng nước, và theo dõi ô nhiễm môi trường.
Nông nghiệp và quản lý đất: Hyperspectral imaging có thể giúp xác định sự thay đổi trong nông nghiệp, phát hiện bệnh tật trên cây trồng, đánh giá chất lượng đất và dự báo năng suất nông nghiệp.
Y tế và khoa học sinh học: Nó được sử dụng để nghiên cứu mô tế bào, chẩn đoán bệnh, và phát hiện các vấn đề sức khỏe như ung thư và các bệnh lý khác.
Phát hiện và giám sát từ xa: Hyperspectral imaging có thể giúp giám sát rừng, đánh giá tình trạng cây cối, và theo dõi thảm thực vật và biến đổi đất liền từ xa.
Ứng dụng trong hàng không và không gian: Nó được sử dụng trong lĩnh vực hàng không và không gian để xác định tính chất của vật thể, đánh giá các vấn đề về an toàn, và nghiên cứu về môi trường không gian.

Tóm lại, hyperspectral imaging là một công nghệ hình ảnh mạnh mẽ có rất nhiều ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau nhờ khả năng thu thập thông tin phổ phản xạ đa dạng của vật thể và môi trường.

7. Graph Knowledge Distillation

is a technique used in machine learning to transfer knowledge from a larger, more complex graph neural network (teacher model) to a smaller, more efficient graph neural network (student model). Graph neural networks (GNNs) are a class of deep learning models designed to work with graph-structured data, where data points are represented as nodes, and relationships between data points are represented as edges in a graph.

The main idea behind Graph Knowledge Distillation is to improve the performance of the smaller student model by leveraging the knowledge learned by the larger teacher model. This is especially useful when deploying models to resource-constrained environments or edge devices, where computational power and memory are limited.

Here’s a general overview of how Graph Knowledge Distillation works:

Teacher Model Training:
- Train a larger and more complex graph neural network (the teacher model) on the target task using a large dataset.
- The teacher model should achieve good performance on the target task, capturing the complex relationships in the graph data.
Student Model Training:
- Create a smaller and simpler graph neural network (the student model) with fewer parameters and computational requirements compared to the teacher model.
- Initialize the student model with random weights.
Knowledge Transfer:
- Use the output probabilities (logits) of the teacher model on the training data as soft targets.
- Soft targets are probabilities produced by the teacher model, which provide more information than hard labels (one-hot encoded vectors).
- The idea is to transfer the “knowledge” of the teacher model in the form of soft target probabilities to the student model.
- This is usually done by adding a distillation loss term to the student model’s objective function.
Distillation Loss:
- The distillation loss measures the difference between the student’s output probabilities and the soft target probabilities provided by the teacher model.
- Commonly used distillation loss functions include Mean Squared Error (MSE) or Kullback-Leibler Divergence (KLD).
Combined Objective:
- The student model is trained using a combination of the standard classification loss (e.g., cross-entropy) and the distillation loss.
- The relative importance of the two losses is controlled by a hyperparameter called the distillation temperature, which affects the softness of the teacher’s logits used as targets.

By employing Graph Knowledge Distillation, you can effectively reduce the model size and computational overhead while maintaining or even improving the performance of the smaller student model compared to training it from scratch.

The process for using Graph Knowledge Distillation is relatively straightforward. It involves the following steps:

Prepare the teacher model: Train a larger and more complex graph neural network on the target task using a large dataset.
Prepare the student model: Create a smaller and simpler graph neural network with fewer parameters.
Knowledge transfer: During student model training, use the teacher model’s output probabilities (logits) as soft targets to guide the training process.
Distillation loss: Add a distillation loss term to the student model’s objective function, which measures the difference between the student’s output probabilities and the soft target probabilities provided by the teacher model.
Combined training: Train the student model using a combination of the standard classification loss and the distillation loss.

The result will be a smaller and more efficient student model that benefits from the knowledge learned by the larger teacher model. This approach is particularly useful for deploying models to resource-constrained environments while maintaining high performance.

8. Covert Communications

(tiếng Việt: Giao tiếp bí mật) là một phương pháp giao tiếp được thiết kế để ẩn hoặc che giấu khỏi việc phát hiện hoặc giám sát bởi các bên không được ủy quyền, chẳng hạn như đối thủ hoặc nhân viên bảo mật. Thuật ngữ “covert” ngụ ý rằng việc giao tiếp này có ý định là bí mật hoặc được giấu kín, từ đó làm cho việc người ngoài không thể nghe lén hoặc hiểu thông tin trao đổi.

Covert Communications có thể được sử dụng cho cả mục đích hợp pháp và bất hợp pháp. Trong một số trường hợp, tổ chức hoặc cá nhân có thể sử dụng các kênh ẩn giấu để bảo vệ thông tin nhạy cảm hoặc tối mật khỏi việc truy cập trái phép. Ví dụ, trong hoạt động quân sự hoặc tình báo, giao tiếp bí mật có thể được sử dụng để đảm bảo thông tin quan trọng được bảo mật và không tiết lộ cho kẻ thù.

Tuy nhiên, các thực thể độc hại như hacker hoặc điệp viên cũng có thể sử dụng các kênh ẩn giấu cho các hoạt động bất hợp pháp, chẳng hạn như truyền dữ liệu đã bị đánh cắp, thực hiện gián điệp hoặc phối hợp tấn công mạng. Đối với những kẻ thù này, giao tiếp bí mật là một phương tiện để tránh các biện pháp bảo mật và trốn thoát việc bị phát hiện bởi các hệ thống bảo mật và công cụ giám sát.

Các ví dụ về các kỹ thuật giao tiếp bí mật bao gồm:

Steganography (Giấu tin): Ẩn thông tin trong các dữ liệu khác dường như vô hại, chẳng hạn như nhúng thông điệp trong các hình ảnh, tệp âm thanh hoặc tài liệu. Thông tin ẩn được mã hóa để đảm bảo tính bảo mật.
Giao thức đào hầm (Tunneling Protocols): Sử dụng các giao thức giao tiếp đã được thiết lập để bao gồm và giấu thông tin bí mật, khiến nó trông giống như là lưu lượng mạng thông thường. Ví dụ, sử dụng các giao thức phổ biến như HTTP hoặc DNS để truyền thông tin ẩn.
Kênh bí mật thời gian: Truyền thông tin bằng cách điều chỉnh thời gian hoặc độ trễ giữa các sự kiện bình thường, chẳng hạn như truyền dữ liệu gói tin, để mã hóa dữ liệu.
Sửa đổi dữ liệu: Thay đổi dữ liệu dường như vô hại theo cách cụ thể để truyền thông tin ẩn. Ví dụ, thay đổi viết hoa chữ cái trong một văn bản để biểu thị dữ liệu nhị phân.

Cần lưu ý rằng trong khi giao tiếp bí mật có thể được sử dụng cho các mục đích hợp pháp, nhưng cũng có thể bị lạm dụng bởi các thực thể độc hại để thực hiện các hoạt động bất hợp pháp hoặc gây hại. Do đó, việc phát hiện và ngăn chặn giao tiếp bí mật là một khía cạnh quan trọng của an ninh mạng và hoạt động tình báo để bảo vệ thông tin nhạy cảm và đảm bảo tính toàn vẹn của các kênh giao tiếp.

9. Heterogeneous data

là một khái niệm trong lĩnh vực xử lý dữ liệu (data processing) và khoa học dữ liệu (data science). Từ “heterogeneous” (phi thống nhất) trong trường hợp này đề cập đến sự khác biệt, đa dạng về mặt định dạng, kiểu dữ liệu, hoặc nguồn gốc của các dữ liệu được thu thập.

Khi dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau hoặc từ nhiều nguồn không thống nhất, chúng có thể có các định dạng và kiểu dữ liệu khác nhau. Ví dụ, dữ liệu có thể bao gồm văn bản, số liệu, hình ảnh, âm thanh và nhiều dạng dữ liệu khác nhau. Nó cũng có thể được thu thập từ các nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, file văn bản, thiết bị đo lường, các nguồn dữ liệu trực tuyến và nhiều nguồn khác.

Khi làm việc với dữ liệu không thống nhất, một trong những thách thức lớn là tiêu chuẩn hóa và đồng nhất dữ liệu để có thể phân tích và trích xuất thông tin từ chúng một cách hiệu quả. Các kỹ thuật và công cụ như trích xuất thông tin, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng hình ảnh, và mô hình học máy có thể được sử dụng để xử lý và trích xuất thông tin từ dữ liệu không thống nhất này.

Tóm lại, heterogeneous data đề cập đến tình trạng dữ liệu không thống nhất về định dạng, kiểu dữ liệu và nguồn gốc và đòi hỏi các phương pháp xử lý đặc biệt để khai thác và sử dụng thông tin từ chúng.

10. Cuộc tấn công Poisoning (hay Poisoning attacks)

là một loại tấn công mà kẻ tấn công cố gắng làm sai lệch hoặc ảnh hưởng đến quá trình huấn luyện của một hệ thống học máy. Mục tiêu của tấn công này là làm cho mô hình học máy dự đoán sai hoặc gây ra lỗi trong các trường hợp cụ thể. Thông thường, tấn công poisoning nhắm vào việc thêm dữ liệu giả mạo, hoặc “dữ liệu độc”, vào tập huấn luyện của mô hình.

Cách thức tấn công poisoning attacks thường bao gồm:

Dữ liệu độc hại: Kẻ tấn công chèn các điểm dữ liệu độc hại vào tập huấn luyện của mô hình. Điểm dữ liệu này có thể bị tạo ra hoặc thay đổi một cách cẩn thận để khiến mô hình sai lệch trong việc phân loại hoặc dự đoán.
Thay đổi nhãn (Label flipping): Kẻ tấn công có thể thay đổi nhãn của một số điểm dữ liệu trong tập huấn luyện. Điều này làm cho mô hình học sai thông tin và có thể dẫn đến các dự đoán sai trong tương lai.
Tạo dữ liệu ảo (Data injection): Kẻ tấn công có thể thêm các điểm dữ liệu ảo vào tập huấn luyện để làm sai lệch mô hình.
Áp dụng kỹ thuật biến đổi dữ liệu (Data transformation): Kẻ tấn công có thể thay đổi hoặc biến đổi dữ liệu trong tập huấn luyện để làm cho mô hình dự đoán sai.
Thay đổi cấu trúc mô hình: Kẻ tấn công có thể thay đổi cấu trúc của mô hình học máy để làm cho nó trở nên dễ bị tấn công hoặc trở thành một mô hình không đáng tin cậy.

Mục tiêu chính của poisoning attacks là làm cho mô hình học máy trở nên không đáng tin cậy và không thể sử dụng được trong thực tế. Nhưng cũng có thể có mục tiêu khác nhau tùy thuộc vào ngữ cảnh của tấn công.

Để đối phó với poisoning attacks, các nhà nghiên cứu và chuyên gia an ninh dữ liệu đã đề xuất nhiều kỹ thuật và phương pháp bảo vệ, bao gồm xây dựng mô hình chống tấn công, kiểm tra và lọc dữ liệu độc, và thiết kế các chiến lược đào tạo an toàn hơn cho mô hình học máy.

11. Non-IID data

là viết tắt của cụm từ “Non-Independent and Identically Distributed data” trong lĩnh vực xử lý dữ liệu (data processing) và học máy (machine learning).

Trong học máy, khi dữ liệu được coi là “Independent and Identically Distributed (IID)”, có nghĩa là các điểm dữ liệu trong tập dữ liệu đều độc lập với nhau và được lấy từ cùng một phân phối xác định. Điều này cho phép các mô hình học máy được đào tạo trên các điểm dữ liệu đồng nhất và có thể thích ứng tốt với dữ liệu mới.

Tuy nhiên, trong thực tế, dữ liệu thường không phải là “IID”. Dữ liệu có thể không độc lập hoặc không được phân phối giống nhau. Trong trường hợp này, ta nói rằng dữ liệu là “Non-IID data”. Điều này có thể xảy ra khi dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau hoặc từ các tác nhân không đồng nhất, dẫn đến sự không đồng đều và không phân phối đều của các điểm dữ liệu.

Trong việc đào tạo mô hình học máy trên dữ liệu Non-IID, có thể gặp một số thách thức. Đối với mô hình truyền thống, dữ liệu Non-IID có thể làm cho mô hình không hoạt động hiệu quả trên các tập dữ liệu mới hoặc trong các tình huống không gian mới. Vì vậy, việc đảm bảo tính đại diện của dữ liệu và xử lý các sự không đồng đều có thể trở thành một bước quan trọng để cải thiện hiệu suất của mô hình học máy trên dữ liệu Non-IID.

12. Có một số mô hình và phương pháp học máy có thể được sử dụng để đối phó với dữ liệu Non-IID.

Dưới đây là một số mô hình AI phổ biến và phù hợp với dữ liệu Non-IID data:

Transfer Learning (Học chuyển giao): Transfer learning là một phương pháp trong học máy mà mô hình được đào tạo trên một tập dữ liệu có sẵn và sau đó được chuyển giao (fine-tune) để thích ứng với dữ liệu mới, bao gồm cả dữ liệu Non-IID. Quá trình này giúp mô hình học cách áp dụng những kiến thức học được từ dữ liệu học sẵn vào việc giải quyết bài toán mới.
Federated Learning (Học phân tán): Federated learning là một phương pháp học máy mà mô hình được đào tạo phân tán trên nhiều thiết bị hoặc máy chủ mà không cần phải tập trung dữ liệu vào một nơi duy nhất. Điều này hữu ích khi dữ liệu phân tán và không thể được tổng hợp lại tập trung. Federated learning phù hợp với dữ liệu Non-IID vì nó cho phép mô hình được đào tạo trên các dữ liệu có tính chất không đồng nhất.
Meta Learning (Học Meta): Meta learning là một lĩnh vực nghiên cứu tập trung vào việc học cách học từ nhiều tác vụ hoặc bài toán. Điều này cho phép mô hình nhanh chóng thích ứng với các bài toán mới và dữ liệu Non-IID mà nó chưa gặp trước đó.
Distributed Learning (Học phân tán): Distributed learning là một phương pháp học máy mà việc đào tạo mô hình được phân chia thành nhiều phần và được thực hiện đồng thời trên nhiều nút máy tính. Phương pháp này phù hợp với dữ liệu Non-IID vì nó cho phép mô hình được đào tạo một cách hiệu quả trên các tập dữ liệu không đồng nhất và phân tán.
Data Augmentation (Mở rộng dữ liệu): Data augmentation là một kỹ thuật được sử dụng để tăng cường số lượng điểm dữ liệu bằng cách biến đổi hoặc mở rộng dữ liệu hiện có. Điều này có thể giúp mô hình học tốt hơn trên dữ liệu Non-IID và giảm thiểu hiện tượng overfitting.
Ensemble Learning (Học tập kết hợp): Ensemble learning kết hợp nhiều mô hình nhỏ thành một mô hình lớn để cải thiện hiệu suất và độ tin cậy. Khi đối mặt với dữ liệu Non-IID, sự kết hợp này có thể giúp mô hình ổn định hơn và phù hợp với đa dạng dữ liệu.

Tuy nhiên, việc chọn mô hình phù hợp với dữ liệu Non-IID còn phụ thuộc vào đặc thù của từng bài toán cụ thể và tính chất của dữ liệu. Đôi khi cần thử nghiệm và điều chỉnh nhiều mô hình khác nhau để tìm ra phương pháp tốt nhất cho tập dữ liệu cụ thể.

13. Model vulnerability

(sự dễ bị tổn thương của mô hình) là khái niệm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và an ninh thông tin. Nó đề cập đến tính khả năng của một mô hình trí tuệ nhân tạo (ví dụ: mô hình học máy, mạng nơ-ron, hệ thống học sâu) bị tấn công, đánh lừa hoặc dự đoán sai trong môi trường có mặt của dữ liệu bất thường hoặc dữ liệu gian lận.

Mô hình trí tuệ nhân tạo có thể dễ bị tổn thương với các kiểu tấn công khác nhau, bao gồm:

Tấn công chèn nhiễu (Adversarial Attacks): Kỹ thuật tạo ra các mẫu dữ liệu nhỏ, không nhìn thấy bằng mắt người, được chèn vào dữ liệu đầu vào để khiến mô hình dự đoán sai hoặc trở nên không đáng tin cậy.
Tấn công chèn dữ liệu độc hại (Poisoning Attacks): Kỹ thuật chèn các điểm dữ liệu giả mạo hoặc dữ liệu độc hại vào tập huấn luyện để làm sai lệch hoặc làm hỏng quá trình đào tạo mô hình.
Tấn công transferability (Transfer Attacks): Kỹ thuật tấn công mô hình ở một nơi và sau đó chuyển thành công tấn công mô hình tương tự ở một nơi khác.
Tấn công thời gian thực (Real-time Attacks): Kỹ thuật tấn công mô hình trong thời gian thực, yêu cầu mô hình phải đưa ra dự đoán nhanh chóng và hiệu quả.
Tấn công dựa vào phân phối (Distribution-Based Attacks): Kỹ thuật tấn công mô hình dựa trên việc tạo ra các dữ liệu không giống với phân phối của dữ liệu đầu vào đã được đào tạo.

Mô hình vulnerability là một vấn đề quan trọng trong thực tế vì nó làm cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể dễ bị tấn công hoặc đưa ra dự đoán sai trong các tình huống không mong muốn. Để giảm thiểu sự dễ bị tổn thương, người ta thường áp dụng các kỹ thuật và phương pháp bảo mật, chẳng hạn như tăng cường bộ dữ liệu, kiểm tra mô hình an toàn, và sử dụng các kiến trúc mô hình chống lại tấn công.

14. Robust models

(mô hình mạnh mẽ hoặc chắc chắn) là các mô hình trí tuệ nhân tạo (ví dụ: mô hình học máy, mạng nơ-ron, hệ thống học sâu) được thiết kế để chống lại các tấn công, tối ưu hóa hoặc biến đổi dữ liệu gian lận hoặc không đáng tin cậy. Điều này đảm bảo rằng mô hình có thể hoạt động hiệu quả và tin cậy trong môi trường có mặt của dữ liệu không đồng nhất hoặc không chính xác.

Một mô hình được coi là robust khi nó có khả năng chính xác dự đoán hoặc phân loại đúng các điểm dữ liệu gian lận hoặc bị biến đổi so với các mô hình thông thường. Điều này đòi hỏi mô hình không quá phụ thuộc vào các đặc trưng nhất định của dữ liệu và có khả năng tổng quát hoá tốt hơn.

Các kỹ thuật và phương pháp để xây dựng mô hình mạnh mẽ bao gồm:

Tăng cường dữ liệu (Data Augmentation): Sử dụng kỹ thuật tăng cường dữ liệu giúp mô hình học cách nhận dạng và phân loại các biến đổi và biến dạng của dữ liệu.
Kiểm tra mô hình an toàn (Adversarial Testing): Kiểm tra mô hình với các tập dữ liệu bị chèn nhiễu hoặc dữ liệu độc hại để đảm bảo tính robust của nó.
Thiết kế kiến trúc mô hình chống lại tấn công (Adversarial Training): Huấn luyện mô hình với các tập dữ liệu chứa các tấn công đã biết để mô hình học cách chống lại chúng.
Học từ tập dữ liệu phức tạp (Learning from Complex Data): Sử dụng các tập dữ liệu phức tạp và không đồng nhất để đảm bảo mô hình có khả năng tổng quát hoá và hiệu quả trên nhiều điều kiện khác nhau.
Hạn chế độ lớn (Regularization): Sử dụng các kỹ thuật hạn chế độ lớn để giảm thiểu hiện tượng overfitting và cải thiện tính chung chung của mô hình.

Mô hình mạnh mẽ hơn giúp cải thiện hiệu suất và đáng tin cậy của các hệ thống trí tuệ nhân tạo trong môi trường thực tế, nơi dữ liệu không đồng nhất và các tấn công có thể xuất hiện.

15. Privacy-preserving (bảo vệ quyền riêng tư)

là một nguyên tắc hoặc phương pháp trong xử lý dữ liệu và trí tuệ nhân tạo nhằm đảm bảo tính riêng tư và bảo mật của thông tin cá nhân và dữ liệu nhạy cảm khi chúng được sử dụng hoặc chia sẻ trong các ứng dụng và hệ thống.

Trong thế giới kỹ thuật số ngày nay, thông tin cá nhân và dữ liệu nhạy cảm ngày càng trở nên phổ biến và dễ dàng truy cập. Điều này tạo ra mối lo ngại về việc lộ thông tin cá nhân, tiềm ẩn nguy cơ mất an ninh và vi phạm quyền riêng tư.

Các kỹ thuật và phương pháp privacy-preserving nhằm bảo vệ quyền riêng tư bao gồm:

Anonymization (Vô danh hóa): Kỹ thuật loại bỏ hoặc thay thế thông tin cá nhân cụ thể trong dữ liệu để không thể xác định được người dùng cụ thể. Vô danh hóa đảm bảo rằng các thông tin cá nhân không bị tiết lộ trong quá trình sử dụng dữ liệu.
Encryption (Mã hóa): Kỹ thuật mã hóa được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu thành dạng mã hóa không thể đọc được trừ khi có chìa khóa giải mã. Điều này đảm bảo rằng dữ liệu không thể bị đánh cắp hoặc đọc bởi những người không được phép.
Secure Multi-party Computation (Tính toán đa bên an toàn): Phương pháp này cho phép nhiều bên tham gia tính toán một kết quả chung mà không cần tiết lộ thông tin của mỗi bên cho nhau.
Differential Privacy (Bảo vệ sự riêng tư khác biệt): Đảm bảo rằng việc thực hiện các thao tác trên dữ liệu cá nhân không thay đổi một cách đáng kể kết quả của phân phối xác suất của các kết quả.
Trusted Execution Environment (Môi trường thực thi đáng tin cậy): Sử dụng các phần cứng hoặc môi trường đảm bảo an toàn để thực thi các phép tính và bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu.

Các kỹ thuật privacy-preserving giúp giảm thiểu rủi ro và đảm bảo tính an toàn và tin cậy trong việc sử dụng và chia sẻ dữ liệu, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và cá nhân trong thế giới kỹ thuật số ngày nay.

16. “The satellites’ predictable trajectories”

(các quỹ đạo có thể dự đoán của vệ tinh) là một thuật ngữ trong lĩnh vực vũ trụ học và hệ thống vệ tinh. Nó đề cập đến tính chất của các vệ tinh trong không gian có thể được dự đoán và tính toán trước được đối với vị trí và quỹ đạo của chúng trong tương lai.

Khi vệ tinh được phóng lên vào không gian và bắt đầu di chuyển quanh Trái Đất, chúng di chuyển theo các quỹ đạo xác định. Các quỹ đạo này được tính toán dựa trên các yếu tố như khối lượng của Trái Đất, tốc độ ban đầu của vệ tinh, các lực hấp dẫn và lực đẩy của Trái Đất và một số yếu tố ngoài viện như lực hấp dẫn của Mặt Trời và Mặt Trăng.

Nhờ tính toán chính xác, các quỹ đạo này trở nên có thể dự đoán và thường xuyên được cập nhật trong các hệ thống quản lý vệ tinh. Việc biết trước các quỹ đạo của vệ tinh có thể rất hữu ích trong nhiều ứng dụng, bao gồm:

Theo dõi và định vị vệ tinh: Người ta có thể dự đoán và định vị vị trí của vệ tinh trong tương lai, giúp các hệ thống định vị địa lý hoạt động hiệu quả.
Thu thập dữ liệu vệ tinh: Các vệ tinh có thể được lập lịch trình để thu thập dữ liệu về môi trường, khí hậu, thiên văn học và nhiều lĩnh vực khác một cách có hệ thống và liên tục.
Giao tiếp vệ tinh: Dự đoán quỹ đạo của vệ tinh giúp đảm bảo liên lạc và giao tiếp với vệ tinh diễn ra đúng giờ và đáng tin cậy.

Tính chất dự đoán của các quỹ đạo vệ tinh rất quan trọng trong việc phát triển và duy trì các hệ thống vệ tinh hiện đại để đảm bảo chúng hoạt động ổn định và hiệu quả trong không gian.

17. Synchronous federated learning

là một phương pháp trong lĩnh vực học máy phân phối và bảo mật thông tin. Nó kết hợp hai khái niệm chính: “federated learning” và “synchronous learning”.

Federated Learning: Federated learning là một kỹ thuật học máy phân phối mà mô hình học được đào tạo trên nhiều thiết bị hoặc máy chủ phân tán, mà không cần phải tập trung dữ liệu về một nơi duy nhất. Thay vì gửi dữ liệu từ các thiết bị tới máy chủ để đào tạo mô hình, federated learning cho phép các thiết bị đào tạo mô hình trên chính dữ liệu của chúng và sau đó gửi lại các tham số đã học cho máy chủ để tổng hợp và cập nhật mô hình chung.
Synchronous Learning: Synchronous learning là phương pháp đồng bộ trong học máy, nghĩa là mô hình đào tạo được cập nhật bất cứ khi nào có một lô dữ liệu mới được đưa vào. Mô hình đào tạo được cập nhật ngay lập tức sau khi mỗi lô dữ liệu mới được xử lý.

Khi kết hợp cả hai khái niệm này, synchronous federated learning là phương pháp đồng bộ trong học máy phân phối, trong đó mô hình học máy được đào tạo trên nhiều thiết bị hoặc máy chủ phân tán, và mỗi khi có lô dữ liệu mới trên các thiết bị, mô hình được cập nhật ngay lập tức. Quá trình này tiếp tục diễn ra cho đến khi mô hình đạt đến mức hội tụ mong muốn hoặc điều kiện dừng được định trước.

Synchronous federated learning có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là khi có nhiều thiết bị hoặc máy chủ có dữ liệu phân tán và không thể tập trung lại vào một nơi duy nhất. Nó giúp tận dụng tối đa thông tin từ các thiết bị phân tán và đào tạo mô hình chung một cách hiệu quả và bảo mật.

18. Asynchronous federated learning và Synchronous federated learning

là hai phương pháp khác nhau trong lĩnh vực học máy phân phối và bảo mật thông tin. Chúng có sự khác nhau về cách mô hình học máy được cập nhật và đồng bộ hóa giữa các thiết bị hoặc máy chủ phân tán. Dưới đây là một số điểm khác nhau chính giữa hai phương pháp này:

Cách cập nhật mô hình:
- Asynchronous federated learning: Trong phương pháp này, mô hình học máy được cập nhật một cách không đồng bộ giữa các thiết bị hoặc máy chủ phân tán. Mỗi thiết bị có thể cập nhật mô hình của riêng nó tại bất kỳ thời điểm nào và gửi các tham số cập nhật về máy chủ khi nó đã hoàn thành quá trình cập nhật.
- Synchronous federated learning: Trong phương pháp này, mô hình học máy được cập nhật đồng bộ trên tất cả các thiết bị hoặc máy chủ phân tán. Mỗi lần cập nhật mô hình, tất cả các thiết bị hoặc máy chủ đồng loạt tham gia vào quá trình cập nhật.
Tính hiệu quả và đồng bộ:
- Asynchronous federated learning: Phương pháp này có thể hiệu quả hơn trong môi trường mạng không ổn định hoặc chịu tải nặng. Tuy nhiên, việc không đồng bộ có thể làm cho mô hình học máy dễ bị lệch và cần thêm công cụ đồng bộ hóa để đảm bảo tính chính xác của mô hình.
- Synchronous federated learning: Phương pháp này yêu cầu đồng bộ hóa chặt chẽ giữa các thiết bị hoặc máy chủ, làm giảm khả năng hiệu quả trong môi trường mạng không ổn định. Tuy nhiên, đồng bộ hóa giúp duy trì tính chính xác và đảm bảo mô hình học máy cập nhật đồng nhất trên toàn hệ thống.
Khả năng phân tán và bảo mật:
- Asynchronous federated learning: Phương pháp này có thể tăng cường tính phân tán và bảo mật, vì các thiết bị hoặc máy chủ hoạt động độc lập và không cần tập trung dữ liệu.
- Synchronous federated learning: Phương pháp này đòi hỏi sự đồng bộ hóa chặt chẽ, do đó, các thiết bị hoặc máy chủ phải có thể liên lạc và cập nhật cùng một lúc. Điều này có thể làm giảm tính phân tán và độ tin cậy.

Tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng và môi trường, Asynchronous federated learning và Synchronous federated learning có thể được sử dụng để đạt được các mục tiêu khác nhau liên quan đến hiệu suất, bảo mật và tính phân tán của học máy phân phối.

19. Cellular networks (mạng di động)

là hệ thống viễn thông không dây được thiết kế để cung cấp dịch vụ di động cho điện thoại di động, máy tính bảng và các thiết bị di động khác. Hệ thống này sử dụng các trạm cơ sở (base station) và các tần số sóng vô tuyến để kết nối các thiết bị di động với nhau và với mạng di động.

Các thành phần chính của một hệ thống mạng di động gồm:

Trạm cơ sở (Base Station): Các trạm cơ sở là các thiết bị phát sóng và thu sóng sóng vô tuyến (RF) để kết nối các thiết bị di động với mạng di động. Các trạm cơ sở thường được đặt tại các vị trí chiến lược, đảm bảo rằng sóng vô tuyến có thể phủ sóng rộng và ổn định.
Thiết bị di động: Thiết bị di động bao gồm điện thoại di động, máy tính bảng, máy đọc sách điện tử và các thiết bị khác có khả năng kết nối với mạng di động thông qua sóng vô tuyến.
Cơ sở hạ tầng mạng: Cơ sở hạ tầng mạng là hệ thống các máy chủ và thiết bị điều khiển mạng chịu trách nhiệm quản lý và điều hành mạng di động. Nó bao gồm các máy chủ cơ sở dữ liệu, các hệ thống chuyển mạch và các thiết bị định tuyến.
Tần số sóng vô tuyến: Mạng di động sử dụng các tần số sóng vô tuyến để truyền thông tin giữa các trạm cơ sở và thiết bị di động. Các tần số sóng vô tuyến được quản lý và phân bổ bởi cơ quan quản lý viễn thông của quốc gia để đảm bảo không có xung đột và nhiễu sóng.

Mạng di động hoạt động bằng cách chia khu vực khu phủ thành các ô vuông, gọi là “cell”, và mỗi cell có một trạm cơ sở để cung cấp dịch vụ di động cho các thiết bị trong cell đó. Khi thiết bị di động di chuyển từ một cell sang cell khác, hệ thống tự động chuyển kết nối để đảm bảo rằng kết nối di động không bị gián đoạn. Các mạng di động được sử dụng rộng rãi trên toàn cầu và là cơ sở của việc liên lạc di động và truy cập internet không dây.

20. Diffusion map (bản đồ khuếch tán)

là một phương pháp trong lĩnh vực học máy không giám sát và phân tích dữ liệu. Nó được sử dụng để giảm chiều dữ liệu (dimensionality reduction) và khám phá các cấu trúc không gian trong dữ liệu phức tạp.

Ý tưởng cơ bản của diffusion map xuất phát từ việc xem xét quá trình khuếch tán thông qua không gian dữ liệu. Quá trình khuếch tán là sự lan truyền của thông tin hoặc sự kết hợp của các mật độ xác suất từ các điểm dữ liệu gần nhau đến các điểm dữ liệu xa hơn.

Các bước chính của diffusion map là:

Xác định ma trận kề hàng xóm: Đầu tiên, xác định các hàng xóm gần nhất cho mỗi điểm dữ liệu trong không gian dữ liệu. Thông thường, các hàng xóm này được xác định dựa trên khoảng cách Euclidean hoặc các phép đo tương tự khác.
Xây dựng ma trận khuếch tán: Từ ma trận kề hàng xóm, xây dựng ma trận khuếch tán có kích thước bằng số lượng điểm dữ liệu ban đầu. Ma trận này thể hiện mức độ kết hợp (khuếch tán) giữa các điểm dữ liệu.
Tính các giá trị riêng và vector riêng: Tính các giá trị riêng và vector riêng của ma trận khuếch tán. Những giá trị riêng quan trọng sẽ cho biết sự lan truyền quan trọng của thông tin trong không gian dữ liệu.
Thực hiện giảm chiều: Sử dụng các giá trị riêng và vector riêng quan trọng, giảm chiều không gian dữ liệu ban đầu thành một không gian mới có số chiều nhỏ hơn. Việc này giúp giữ lại các cấu trúc quan trọng trong dữ liệu mà không bị ảnh hưởng bởi các chi tiết không cần thiết.

Diffusion map thường được sử dụng trong các ứng dụng như phân cụm dữ liệu, phân loại và phân tích dữ liệu phức tạp có cấu trúc không gian phi tuyến. Nó có thể hữu ích trong việc khám phá các mối quan hệ ẩn giữa các điểm dữ liệu trong không gian có số chiều lớn.

21. Diffusion map có nhiều ứng dụng trong lĩnh vực xử lý dữ liệu,

khám phá cấu trúc dữ liệu và học máy. Dưới đây là một số ứng dụng chính của diffusion map:

Phân cụm dữ liệu (Clustering): Diffusion map có thể được sử dụng để phân cụm dữ liệu không gian cao chiều thành các cụm dữ liệu có cấu trúc tương tự. Thông qua giảm chiều dữ liệu, các mẫu tương đồng gần nhau trong không gian gốc sẽ có xu hướng gần nhau trong không gian giảm chiều, điều này giúp phân loại các cụm dữ liệu hiệu quả.
Phân tích và phân loại dữ liệu (Data Analysis and Classification): Trong các tác vụ phân tích dữ liệu và phân loại, diffusion map có thể giúp hiểu cấu trúc dữ liệu phức tạp và tìm các đặc trưng quan trọng để phân loại các điểm dữ liệu thành các lớp khác nhau.
Phát hiện bất thường (Anomaly Detection): Diffusion map có thể được sử dụng để xác định các điểm dữ liệu không giống với các mẫu thông thường. Khi áp dụng diffusion map, các điểm dữ liệu bất thường thường xuất hiện ở vùng xa với các cụm dữ liệu chính.
Tăng cường hình ảnh (Image Enhancement): Trong xử lý hình ảnh, diffusion map có thể được sử dụng để tăng cường hình ảnh bằng cách giảm chiều không gian màu sắc hoặc giảm nhiễu.
Nén dữ liệu (Data Compression): Diffusion map có thể được sử dụng để nén dữ liệu, giúp giảm dung lượng lưu trữ và tăng tốc độ xử lý dữ liệu trong các ứng dụng có yêu cầu lưu trữ và xử lý lớn.
Phân tích mạng (Network Analysis): Diffusion map có thể được áp dụng để phân tích các mạng phức tạp, như mạng xã hội hoặc mạng giao thông, giúp hiểu cấu trúc và tương tác giữa các thành phần trong mạng.

Như vậy, diffusion map là một công cụ hữu ích và linh hoạt trong việc khám phá và xử lý dữ liệu phức tạp, cũng như trong các ứng dụng trong lĩnh vực học máy và trí tuệ nhân tạo.

22. Dưới đây là một mẫu code Python sử dụng thư viện

scikit-learn để thực hiện diffusion map trên dữ liệu.

Trước tiên, bạn cần cài đặt các thư viện cần thiết bằng cách chạy lệnh sau trong môi trường Python của bạn:

pip install numpy scikit-learn matplotlib

Sau đó, bạn có thể sử dụng mã sau để thực hiện diffusion map:

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_swiss_roll
from sklearn.manifold import SpectralEmbedding
import matplotlib.pyplot as plt

# Tạo dữ liệu mẫu (đặc tả cuộn Thụy Sĩ) với scikit-learn
n_samples = 1000
noise = 0.1
X, color = make_swiss_roll(n_samples=n_samples, noise=noise)

# Thực hiện diffusion map
n_neighbors = 10  # Số hàng xóm gần nhất để xác định ma trận kề hàng xóm
n_components = 2  # Số chiều giảm cần lấy

# Sử dụng SpectralEmbedding để thực hiện diffusion map
embedding = SpectralEmbedding(n_components=n_components, n_neighbors=n_neighbors)
X_diffusion_map = embedding.fit_transform(X)

# Vẽ đồ thị 2D của dữ liệu sau khi diffusion map
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(X_diffusion_map[:, 0], X_diffusion_map[:, 1], c=color, cmap=plt.cm.Spectral)
plt.title('Diffusion Map')
plt.colorbar()
plt.show()

Trong đoạn mã trên, chúng ta sử dụng hàm make_swiss_roll từ thư viện scikit-learn để tạo dữ liệu mẫu theo đặc tả cuộn Thụy Sĩ. Sau đó, chúng ta sử dụng SpectralEmbedding từ scikit-learn để thực hiện diffusion map trên dữ liệu đã tạo. Kết quả là một biểu đồ 2D của dữ liệu đã được giảm chiều bằng diffusion map.

Lưu ý rằng việc lựa chọn n_neighbors (số hàng xóm gần nhất) và n_components (số chiều giảm cần lấy) sẽ phụ thuộc vào bộ dữ liệu cụ thể và yêu cầu của bạn. Bạn có thể điều chỉnh các giá trị này để thấy sự ảnh hưởng của chúng đối với kết quả của diffusion map.

23. Các metrics SSIM và PSNR có ý nghĩa gì?

SSIM (Structural Similarity Index) và PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) là hai metrics phổ biến trong lĩnh vực xử lý ảnh và video để đánh giá chất lượng của hình ảnh sau khi trải qua quá trình nén hoặc xử lý.

SSIM (Structural Similarity Index): SSIM là một metrics đo lường sự tương đồng cấu trúc giữa hai hình ảnh. Nó cố gắng mô phỏng cách con người nhận thức sự thay đổi trong chất lượng hình ảnh. SSIM không chỉ dựa vào sự tương đồng về mặt cường độ mà còn xem xét sự thay đổi về cấu trúc, mẫu sắc, và độ tương phản. Giá trị SSIM nằm trong khoảng từ -1 đến 1, với giá trị càng gần 1 thể hiện sự tương đồng càng cao giữa hai hình ảnh.
PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio): PSNR là metrics đo lường mức độ tiếng ồn trong quá trình truyền tải hoặc xử lý hình ảnh. Nó tính toán tỷ lệ giữa tín hiệu tối đa có thể đạt được và mức độ tiếng ồn xuất hiện trong tín hiệu. PSNR thường được tính bằng đơn vị decibel (dB). Giá trị PSNR càng cao thì chất lượng hình ảnh càng tốt, vì nó cho thấy rằng tín hiệu tối đa càng xa tiếng ồn.

Cả SSIM và PSNR đều có ưu điểm và hạn chế của riêng mình. SSIM tập trung vào sự tương đồng cấu trúc và cảm nhận thị giác của con người, nhưng nó không phản ánh tốt trong các trường hợp biến đổi mạnh hoặc các loại biến đổi không được xem xét bởi mắt người. Trong khi đó, PSNR dễ hiểu và tính toán đơn giản, nhưng nó có thể không phản ánh đầy đủ sự thay đổi cấu trúc và mẫu sắc của hình ảnh.

Tùy vào mục đích và ngữ cảnh, bạn có thể sử dụng cả hai metrics để đánh giá chất lượng hình ảnh hoặc video sau quá trình xử lý.

24. Massive MIMO

Massive MIMO (Massive Multiple-Input Multiple-Output) là một tiến bộ trong kỹ thuật MIMO, nổi bật với việc sử dụng một số lượng lớn anten đầu vào và anten đầu ra tại trạm gốc trong hệ thống truyền thông không dây. Khái niệm “massive” ở đây ám chỉ việc sử dụng một số lượng rất lớn anten, thường hàng trăm đến hàng nghìn anten, để cải thiện hiệu suất truyền tải và khả năng phục vụ của mạng.

Massive MIMO hoạt động dựa trên việc sử dụng nhiều anten đầu vào và anten đầu ra cùng một lúc, tận dụng không gian và tạo ra nhiều kênh truyền thông độc lập nhau. Điều này giúp tăng cường khả năng phát hiện tín hiệu, tăng tốc độ truyền dữ liệu và cải thiện độ ổn định của kết nối.

Một số ưu điểm của Massive MIMO bao gồm:

Tăng cường tốc độ truyền dữ liệu: Sử dụng nhiều anten giúp tăng tốc độ truyền dữ liệu mà không cần tăng thêm băng thông.
Tăng khả năng phục vụ nhiều người dùng: Công nghệ này cho phép truyền thông đồng thời với nhiều thiết bị người dùng khác nhau, cải thiện khả năng phục vụ của hệ thống.
Giảm nhiễu và nhiễm từ: Massive MIMO giúp tăng khả năng chống nhiễu và nhiễm từ, cải thiện chất lượng truyền thông và tăng sự ổn định của kết nối.
Tiết kiệm năng lượng: Tính hiệu quả trong việc sử dụng năng lượng là một lợi ích khác của Massive MIMO.

Massive MIMO đang được triển khai trong các mạng di động thế hệ 4G và 5G, nhằm cải thiện hiệu suất mạng và đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về truyền dữ liệu và kết nối ổn định.

25. MIMO là gì

MIMO là viết tắt của cụm từ “Multiple-Input Multiple-Output”, trong tiếng Việt có thể dịch là “Nhiều Đầu Vào Nhiều Đầu Ra”. Đây là một kỹ thuật trong lĩnh vực truyền thông không dây và hệ thống viễn thông.

Trong MIMO, hệ thống truyền thông sử dụng nhiều anten đầu vào và nhiều anten đầu ra để truyền hoặc nhận dữ liệu. Kỹ thuật này tận dụng khả năng song song của các kênh truyền thông độc lập nhau để tăng cường hiệu suất truyền tải thông tin và cải thiện độ ổn định của kết nối. MIMO giúp gia tăng tốc độ truyền dữ liệu, cải thiện chất lượng kết nối, và tăng khả năng chống nhiễu và nhiễm từ.

Có hai dạng cơ bản của MIMO:

SU-MIMO (Single-User MIMO): Trong SU-MIMO, hệ thống có nhiều anten đầu vào và nhiều anten đầu ra tại cả trạm gốc (base station) và thiết bị người dùng (user device). Kỹ thuật này tập trung vào việc tối ưu hóa truyền thông giữa một trạm gốc và một thiết bị người dùng duy nhất.
MU-MIMO (Multi-User MIMO): Trong MU-MIMO, hệ thống có nhiều anten đầu vào và nhiều anten đầu ra tại trạm gốc, và có khả năng giao tiếp với nhiều thiết bị người dùng cùng một lúc. Kỹ thuật này cho phép truyền thông đồng thời với nhiều người dùng khác nhau, tăng cường hiệu suất hệ thống trong môi trường có nhiều thiết bị kết nối cùng lúc.

MIMO đã được áp dụng rộng rãi trong các công nghệ truyền thông không dây như Wi-Fi, 4G, 5G và cả trong các hệ thống viễn thông truyền hình và truyền hình vệ tinh để cải thiện hiệu suất truyền tải và chất lượng dịch vụ.

26. sự khác biệt giữa “Super-Resolution Techniques” và “Super-Resolution diffusion-based methods”

dựa trên cách tiếp cận và phương pháp chúng sử dụng để cải thiện độ phân giải hình ảnh:

Tiếp cận chung:
- Super-Resolution Techniques: Các kỹ thuật này tập trung vào việc nâng cao độ phân giải của hình ảnh thông qua xử lý toán học hoặc học máy. Chúng bao gồm nhiều phương pháp như dự đoán, tìm mẫu, học sâu, và kết hợp thông tin từ nhiều hình ảnh.
- Super-Resolution diffusion-based methods: Các phương pháp dựa trên quá trình diffusion (sự khuếch tán) tập trung vào việc tạo ra hình ảnh có độ phân giải cao thông qua quá trình biến đổi từ hình ảnh thấp đến hình ảnh cao phân giải. Điều này thường liên quan đến việc giải quyết phương trình đạo hàm riêng phức tạp và tiến hành quá trình khuếch tán.
Phương pháp:
- Super-Resolution Techniques: Các phương pháp này thường tập trung vào việc học các mối quan hệ phức tạp giữa các yếu tố của hình ảnh, thông qua mạng nơ-ron, bộ lọc, và học máy.
- Super-Resolution diffusion-based methods: Các phương pháp dựa trên quá trình khuếch tán dựa vào việc áp dụng phép khuếch tán, thường theo một số bước tương đối lớn để dần dần tái cấu trúc hình ảnh.
Hiệu năng và phức tạp tính toán:
- Super-Resolution Techniques: Một số kỹ thuật không yêu cầu tính toán phức tạp và có thể hoạt động nhanh chóng trên phần cứng có sẵn. Tuy nhiên, các mạng nơ-ron sâu có thể đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán.
- Super-Resolution diffusion-based methods: Các phương pháp dựa trên quá trình khuếch tán thường đòi hỏi tính toán phức tạp hơn, vì việc giải quyết phương trình đạo hàm riêng và quá trình khuếch tán là các phép tính tốn kém.

Dưới tất cả góc độ, cả hai loại phương pháp đều nhằm mục tiêu cải thiện độ phân giải hình ảnh, nhưng cách họ thực hiện và hiệu năng có thể khác nhau tùy thuộc vào ngữ cảnh và ứng dụng cụ thể.

27. “Beamforming and Its Impact on NOMA”

đề cập đến hai khía cạnh quan trọng trong lĩnh vực truyền thông không dây: “Beamforming” và “NOMA” (Non-Orthogonal Multiple Access). Dưới đây là mô tả ngắn về từng khái niệm:

Beamforming (Định hướng sóng): Beamforming là một kỹ thuật trong truyền thông không dây, được sử dụng để tập trung hoặc hướng sóng tại một hướng cụ thể trong không gian 3D. Mục tiêu của beamforming là tăng cường tín hiệu ở hướng mong muốn trong khi giảm thiểu nhiễu và tạp âm ở các hướng khác. Kỹ thuật này thường được áp dụng trong các hệ thống MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) để tăng khả năng truyền và nhận thông tin.
NOMA (Non-Orthogonal Multiple Access): NOMA là một phương pháp truy cập đa người dùng không đối gương (non-orthogonal) trong truyền thông không dây. Trong NOMA, nhiều người dùng có thể sử dụng cùng một tần số và thời gian, và tín hiệu của mỗi người dùng không cần phải trực giao (orthogonal) như trong kỹ thuật truy cập đa người dùng truyền thống (TDMA hoặc FDMA). Thay vào đó, tín hiệu của các người dùng sẽ chồng chéo và được phân biệt bằng cách sử dụng mã hóa điều chế hoặc kỹ thuật xử lý tín hiệu phức tạp.

Trong ngữ cảnh “Beamforming and Its Impact on NOMA,” có thể đề cập đến việc sử dụng kỹ thuật định hướng sóng (beamforming) trong các hệ thống truyền thông sử dụng NOMA. Điều này có thể liên quan đến việc tối ưu hóa cách sóng được định hướng để tương thích với nguyên tắc của NOMA và tăng hiệu suất truyền thông của hệ thống.

28. M/M/1 ?

M/M/1 là một mô hình xếp hàng (queueing model) trong lý thuyết hàng đợi (queueing theory), nơi có một nguồn cung cấp dịch vụ (server) duy nhất, một hàng đợi (queue) và các khách hàng đến một cửa hàng hoặc trạm dịch vụ. Các ký hiệu “M/M/1” đại diện cho các đặc điểm của mô hình:

M (Markovian): Được sử dụng để mô tả thời gian giữa các sự kiện liên tiếp (ví dụ: thời gian giữa khi một khách hàng đến cửa hàng tiếp theo) và thời gian dịch vụ của server (ví dụ: thời gian dành cho mỗi khách hàng để được phục vụ). Trong mô hình M/M/1, thời gian này tuân thủ phân phối mũ (exponential distribution).
M (Markovian): Cũng ám chỉ rằng xác suất chuyển từ trạng thái hiện tại sang các trạng thái khác chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại, không phụ thuộc vào lịch sử.
1 (Single server): Đây chỉ ra rằng chỉ có một server duy nhất phục vụ các yêu cầu từ hàng đợi.

Mô hình M/M/1 được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng thực tế, chẳng hạn như mô hình hệ thống giao thông, mạng máy tính, dịch vụ khách hàng và nhiều lĩnh vực khác.

29. Knowledge Distillation

là một kỹ thuật trong học sâu (deep learning) được sử dụng để truyền đạt “kiến thức” từ một mô hình mạng nơ-ron (teacher model) sang một mô hình mạng nơ-ron khác (student model). Mục tiêu của kỹ thuật này là giảm kích thước hoặc tài nguyên tính toán cần thiết để triển khai mô hình, trong khi vẫn giữ được hiệu suất tương đương.

Cụ thể, quá trình Knowledge Distillation diễn ra như sau:

Teacher Model: Đầu tiên, có một mô hình mạng nơ-ron chính được gọi là “teacher model” (mô hình giáo viên). Đây thường là một mô hình mạnh với khả năng đạt độ chính xác cao trên tập dữ liệu đào tạo.
Student Model: Sau đó, có một mô hình mạng nơ-ron nhỏ hơn và đơn giản hơn được gọi là “student model” (mô hình học sinh) được chuẩn bị. Mục tiêu là huấn luyện mô hình học sinh sao cho nó có thể học từ mô hình giáo viên và đạt hiệu suất tương đương.
Soft Labels: Trong quá trình huấn luyện, thay vì sử dụng “hard labels” (đầu ra dự đoán chính xác), mô hình giáo viên sẽ sinh ra các dự đoán dưới dạng xác suất (được gọi là “soft labels”) cho mỗi lớp.
Loss Function: Hàm mất mát (loss function) của mô hình học sinh được thiết lập để đo sự sai lệch giữa đầu ra của mô hình học sinh và các xác suất dự đoán của mô hình giáo viên. Mục tiêu là tối thiểu hóa sự sai lệch này.

Khi huấn luyện kết thúc, mô hình học sinh sẽ học được cách phân loại tương tự như mô hình giáo viên, nhưng với kích thước nhỏ hơn.

Ưu điểm của Knowledge Distillation bao gồm:

Giảm kích thước mô hình: Mô hình học sinh thường nhẹ hơn và có thể triển khai trên các tài nguyên hạn chế hơn.
Tăng cường khả năng tổng quát hóa: Mô hình học sinh thường học được từ mô hình giáo viên, nên có khả năng tổng quát hóa tốt hơn.

Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng không phải lúc nào Knowledge Distillation cũng đem lại kết quả tốt. Nó cần được áp dụng cẩn thận, và kỹ thuật này không phù hợp cho mọi loại mô hình hoặc tình huống.

link giải thích xịn

30. Terrestrial network

“Terrestrial network” (mạng trần địa) là một thuật ngữ thường được sử dụng trong lĩnh vực viễn thông để chỉ các hệ thống mạng truyền thông được triển khai trên mặt đất, thường sử dụng dây cáp và các thiết bị truyền thông cơ sở như các trạm gốc (base station) để truyền tin tín hiệu điện thoại di động, dữ liệu, hoặc truyền hình. Các ví dụ phổ biến của terrestrial network bao gồm mạng điện thoại di động GSM, CDMA, LTE, và các hệ thống truyền hình analog truyền thống.

Nói một cách đơn giản, terrestrial network là mạng truyền thông thông qua đất đai, không sử dụng không gian và không sử dụng vệ tinh hoặc truyền hình vệ tinh.

31. Dense Internet of Things (Dense IoT)

là một thuật ngữ mô tả một mô hình IoT (Internet of Things) mà có số lượng lớn các thiết bị kết nối với Internet hoặc mạng nội bộ trong một khu vực nhỏ hoặc một không gian hạn chế. Điều này dẫn đến mật độ cao của các thiết bị IoT trong một vùng cụ thể.

Các ứng dụng của Dense IoT có thể bao gồm các khu vực như các khu vực đô thị mật độ dân số cao, các khu công nghiệp hoặc trung tâm dữ liệu. Dense IoT có thể được triển khai trong các ngữ cảnh khác nhau, nhưng mục tiêu chung là tận dụng sự phân tán và tích hợp sâu của các thiết bị kết nối để cung cấp giải pháp thông minh, hiệu quả và tiết kiệm năng lượng.

Một số ứng dụng cụ thể của Dense IoT bao gồm:

Quản lý thông minh cho các tòa nhà và khu dân cư: Các cảm biến trong mỗi căn hộ hoặc ngôi nhà có thể cung cấp thông tin về tiêu thụ năng lượng, chất lượng không khí, và hơn thế nữa để giúp tối ưu hóa việc quản lý.
Đô thị thông minh: Cung cấp các dịch vụ và tiện ích thông minh như đèn đường tự động điều chỉnh, quản lý lưu lượng giao thông và quản lý nước.
Công nghiệp 4.0: Trong môi trường công nghiệp, Dense IoT có thể sử dụng để theo dõi và điều khiển các thiết bị sản xuất và cung cấp dữ liệu để tối ưu hóa quy trình sản xuất.
Trung tâm dữ liệu: Dense IoT có thể cung cấp giám sát và quản lý nâng cao cho các trung tâm dữ liệu, giúp tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng và tăng cường tính sẵn sàng.
Chăm sóc sức khỏe thông minh: Cung cấp giải pháp quan sát và chăm sóc sức khỏe từ xa, giúp theo dõi tình trạng sức khỏe của các bệnh nhân và cung cấp dịch vụ y tế tốt hơn.

Để triển khai Dense IoT, cần có hệ thống mạng liên kết mạnh mẽ, các giao thức kết nối đáng tin cậy, và các phương thức quản lý dữ liệu hiệu quả. Ngoài ra, bảo mật và quyền riêng tư cũng là một vấn đề quan trọng cần được xem xét khi triển khai Dense IoT.

32. Dynamic Offloading in Flying Fog Computing

là một khái niệm kỹ thuật trong lĩnh vực công nghệ di động và điện toán sương mù (fog computing). Đây liên quan đến việc tối ưu hóa việc chia sẻ và xử lý dữ liệu giữa các thiết bị di động (như drone hoặc UAV - Unmanned Aerial Vehicle) và các trung tâm xử lý dữ liệu (data centers) trong một mạng.

Cụ thể, Dynamic Offloading in Flying Fog Computing bao gồm các công nghệ, giao thức và cơ chế cho phép các thiết bị di động như drone có khả năng quyết định xem liệu việc xử lý dữ liệu nên được thực hiện tại thiết bị di động đó hay trung tâm dữ liệu từ xa. Quyết định này thường dựa trên nhiều yếu tố, bao gồm tình trạng mạng, tình trạng nguồn lực của thiết bị di động, yêu cầu xử lý của ứng dụng và khoảng cách đến các nguồn dữ liệu.

Ứng dụng của Dynamic Offloading in Flying Fog Computing có thể bao gồm:

Giám sát môi trường: Drones có thể được sử dụng để giám sát môi trường tự nhiên hoặc công nghiệp, thu thập dữ liệu như hình ảnh, video, hoặc cảm biến môi trường. Quyết định về việc xử lý dữ liệu tại thiết bị di động hoặc trung tâm dữ liệu có thể được đưa ra dựa trên điều kiện môi trường và nhu cầu xử lý.
Hỗ trợ cứu hộ và cứu trợ: Drones có thể mang theo các cảm biến và trang thiết bị cần thiết để cung cấp dịch vụ cứu trợ trong các tình huống khẩn cấp. Dynamic Offloading cho phép drone quyết định xử lý dữ liệu trực tiếp hoặc gửi dữ liệu về trung tâm dữ liệu để xử lý.
Giao hàng tự động: Drones có thể được sử dụng để giao hàng hàng hóa từ điểm này đến điểm khác. Quyết định về việc xử lý dữ liệu tùy thuộc vào yếu tố như vị trí hiện tại của drone và vị trí đích.
Quản lý giao thông và vận tải: Drones có thể được sử dụng để giám sát giao thông hoặc cung cấp thông tin về tình hình giao thông. Các quyết định về việc xử lý dữ liệu có thể dựa trên sự cần thiết của thông tin liên quan.
Giám sát đối tượng động: Drones có thể được sử dụng để giám sát hoạt động của các đối tượng động như động vật hoặc người. Các quyết định về việc xử lý dữ liệu có thể dựa trên yêu cầu và yếu tố về tài nguyên.

Quyết định về việc xử lý dữ liệu tại thiết bị di động hoặc trung tâm dữ liệu thông qua Dynamic Offloading có thể đạt được thông qua các thuật toán thông minh, mạng học sâu hoặc các hệ thống quyết định tương tự.

Tài liệu tham khảo

Internet

Hết.

Daily concept update realtime