Sgn connection

About this appThe SGN Connect app will automatically identify the nearest and fastest Secure Global Network (SGN) location. Once connected, all communication will be encrypted, device and activity will be hidden for privacy, and the data and device protected against threats. The SGN Connect app also secures communication and enables access to private cloud services, datacenters, and office locations around the globe. SGN Connect requires an active SGN subscription and cannot be used standalone. Please consult your IT Administrator with any questions.Data safetySafety starts with understanding how developers collect and share your data. Data privacy and security practices may vary based on your use, region and age. The developer provided this information and may update it over time.No data shared with third partiesLearn more about how developers declare sharingNo data collectedLearn more about how developers declare collectionWhat's newThe latest version of the SGN Connect Mobile is now available for download on Google Play. Improvements include:- Multiple bug fixes and performance improvements.

Осы қолданба туралыSGN Connect қосымшасы автоматты түрде ең жақын және жылдам қауіпсіз Global Network (SGN) орнын анықтайды. Қосылғаннан кейін барлық байланыс шифрланады, құрылғы мен әрекет құпиялылық үшін жасырылады және деректер мен құрылғы қауіптерден қорғалған. SGN Connect қосымшасы сонымен қатар байланыстың қауіпсіздігін қамтамасыз етеді және әлемдегі жеке бұлт қызметтеріне, деректер орталықтарына және кеңсе орындарына қол жеткізуге мүмкіндік береді. SGN Connect белсенді SGN жазылымын қажет етеді және оны жеке пайдалануға болмайды. Кез-келген сұрақтар бойынша АТ әкімшісімен кеңесіңіз.Жаңартылған күні2025 ж. 11 нау.Дерек қауіпсіздігіҚауіпсіздік ұғымы әзірлеушілердің деректеріңізді қалай жинап, бөлісетінін түсінуден басталады. Дерек құпиялығы мен қауіпсіздік шаралары қолданбаңыздың пайдаланылуына, аймағыңыз бен жасыңызға байланысты әртүрлі болуы мүмкін. Бұл ақпаратты әзірлеуші ұсынды және оны өзгертіп тұруы мүмкін.Үшінші тараппен ешбір дерек бөлісілмейді.Әзірлеушілердің деректерді бөлісу бойынша мәлімдемесі туралы толық ақпарат алыңыз.Деректер жиналмады.Әзірлеушілердің деректерді жинау бойынша мәлімдемесі туралы толық ақпарат алыңыз.Жаңа функцияларThe latest version of the SGN Connect Mobile is now available for download on Google Play. Improvements include:- Multiple bug fixes and performance improvements.

Distribution gap of cross-modal features. As mentioned above, the scores of the three tasks are expected to be small if the two elements are the vectors of intra-semantic-class samples, while large if not. Therefore, we maximize the likelihood function to compress the sample pairs under the same semantic category and the cosine distance is exploited to represent three distribution measurement tasks of the related samples such as cos(\(\textbf{v}_1\), \(\textbf{v}_2\)), which is defined as$$\begin{aligned} \begin{aligned} P(sgn({{\textbf{v}}_1},{{\textbf{v}}_2})\vert ({{\textbf{v}}_1},{{\textbf{v}}_2}))&= \left\{ {\begin{array}{*{20}{r}} {S(\frac{1}{2}\cos ({{\textbf{v}}_1},{{\textbf{v}}_2})){ },{\mathop {\textrm{sgn}}} ({{\textbf{v}}_1},{{\textbf{v}}_2}) = 1}\\ {1 - S(\frac{1}{2}\cos ({{\textbf{v}}_1},{{\textbf{v}}_2})),{\mathop {\textrm{sgn}}} ({{\textbf{v}}_1},{{\textbf{v}}_2}) = 0} \end{array}} \right. \\&= \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {\frac{1}{{1 + exp\{ - \frac{1}{2}\cos ({{\textbf{v}}_1},{{\textbf{v}}_2})\} }}{ },{\mathop {\textrm{sgn}}} ({{\textbf{v}}_1},{{\textbf{v}}_2}) = 1}\\ {\frac{1}{{1 + exp\{ \frac{1}{2}\cos ({{\textbf{v}}_1},{{\textbf{v}}_2})\} }}{ },{\mathop {\textrm{sgn}}} ({{\textbf{v}}_1},{{\textbf{v}}_2}) = 0} \end{array}} \right. \end{aligned}, \end{aligned}$$ (4) where \(S( \cdot )\) is the sigmoid function. sgn(\(\cdot\)) is the indicator function that the value is 1 if the input sample pairs under the same semantic category, otherwise 0. To facilitate the optimization of target loss, the likelihood function is represented by the negative log-likelihood function.$$\begin{aligned} \begin{aligned}&L(sgn({{\textbf{v}}_1},{{\textbf{v}}_2}),P(sgn({{\textbf{v}}_1},{{\textbf{v}}_2})\vert ({{\textbf{v}}_1},{{\textbf{v}}_2})))\\&\quad = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {\log (1 + exp\{ - \frac{1}{2}\cos ({{\textbf{v}}_1},{{\textbf{v}}_2})\} ),{\mathop {\textrm{sgn}}} ({{\textbf{v}}_1},{{\textbf{v}}_2}) = 1}\\ {\log (1 + exp\{ \frac{1}{2}\cos ({{\textbf{v}}_1},{{\textbf{v}}_2})\} ){ },{\mathop {\textrm{sgn}}} ({{\textbf{v}}_1},{{\textbf{v}}_2}) = 0} \end{array}}. \right. \end{aligned} \end{aligned}$$ (5) Noted that, Eq. 5 aims to conditionally minimize the cosine distance of \(\textbf{v}_1\) and \(\textbf{v}_2\). Thus the loss function is formulated as$$\begin{aligned} {{\mathcal {L}}}({{\textbf{v}}_j},{{\textbf{v}}_k}) = \frac{1}{{{n^2}}}\sum \limits _{j,k = 1}^n {(log(1 + \sqrt{exp(\cos ({{\textbf{v}}_j},{{\textbf{v}}_k}))}) - \frac{1}{2}{\mathop {\textrm{sgn}}} ({{\textbf{v}}_j},{{\textbf{v}}_k})\cos ({{\textbf{v}}_j},{{\textbf{v}}_k}))}. \end{aligned}$$ (6) For the three optimization tasks about inter-modalities and intra-modalities (minimizing cos(\(\textbf{y}_j^I\), \(\textbf{y}_k^T\)), cos(\(\textbf{y}_j^I\), \(\textbf{y}_k^I\)) and cos(\(\textbf{y}_j^T\), \(\textbf{y}_k^T\)), we summarize the three tasks by employing the loss optimization strategy and formulate the correlation discrimination loss to evaluate the distribution of the feature representations in common space. The loss is shown as$$\begin{aligned} {{{\mathcal {L}}}_C}