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应用机器学习于企业采购过程中的异常检测
在不断数字化的过程中，组织必须应对检测异常情况的挑战，以揭示日益增长的数据中的可疑活动。为了追求这个目标，定期进行审计，内部审计员和采购专家不断寻找自动化这些过程的新方法。本研究提出了一种方法来优先处理从真实数据中检测到的两个大型采购数据集
PDFa month ago
人类运动学启发的基于骨架的视频异常检测
在这篇论文中，我们介绍了一种名为 HKVAD（Human Kinematic-inspired Video Anomaly Detection）的新思路，通过显式利用人类运动特征来检测视频异常。我们还提出了一种利用骨架姿态的运动特征，并使用
PDF9 months ago
长序列中合理的异常检测
通过学习长期序列完整地表示物体的运动模式，提出了一种堆叠状态机 (SSM) 模型，该模型能够预测未来状态并确定违反正常运动模式的异常，提升了现有方法在视频异常检测方面的效果。
PDF10 months ago
LLMs 理解透明盒模型，发现意外，提出修复建议
通过采用分层推理方法，大型语言模型（LLMs）能够提供综合的模型级摘要，自动化数据科学中的常见任务，如检测与先前知识不符的异常情况，描述异常情况的潜在原因，并建议消除异常情况的修复方法。以医疗保健领域的多个例子为例，演示了 LLMs 的这些
PDFa year ago
采用深度学习技术对免疫荧光幻灯片进行解读：抗核抗体案例研究
本研究通过使用深度学习技术，利用卷积神经网络（CNN）等高级技术，及早检测免疫疾病中的异常情况，提供有效的医疗解决方案。研究结果证明该方案被 Tunis 指挥的主要军事医院免疫学部门采纳并评价为非常有帮助的工具。
PDFa year ago
可训练相邻矩阵的图神经网络用于多元传感器数据故障诊断
本文提出使用基于图的神经网络模型实现化学制程中的故障诊断，在训练过程中构建图并使用不同的邻接矩阵来捕捉不同传感器数据之间的相关性和隐藏关系。研究表明该方法的性能优于传统的循环神经网络。
PDF2 years ago
AAAI使用上下文语言模型进行药物误用检测
本文介绍如何使用基于 BERT 的语言模型来检测药物处方信息中的异常情况，通过数据集中的真实医疗数据，训练模型以学习文本依赖模式，并基于上下文信息预测药物处方的错误输出，实验结果表明模型的准确率可达 96.63%。
PDF2 years ago