研究人员开发了一种新颖的方法，可以将加密的智能手机网络流量解读为人类行为的指标，包括睡眠模式、压力水平和孤独感。通过使用带有每个用户适配器的Transformer模型和稀疏自动编码器，他们从这种被动传感模式中提取了可解释的行为特征。研究发现，压力与稳定的个体差异有关，孤独感与个体内部的变化有关，睡眠障碍与两者的结合有关，这凸显了学习表示在纵向行为分析中的潜力。 AI
影响 将加密网络流量确立为理解纵向行为动态的可行的被动传感模式。
排序理由 学术论文，详细介绍了一种分析加密网络流量以获取行为洞察的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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