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基于自编码器的流式数据异常检测，具有增量学习和概念漂移适应
本文提出了一种自编码器模型的增量学习方法，并加入了漂移检测，以应对非平稳环境中异常事件的问题。在实验中，我们使用了现实世界和合成数据集进行了实证分析，并进行了对比分析，结果表明该方法明显优于现有的基线和先进方法。
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a year ago
无模式，无认知：关于文本聚类和主题建模可重复性和失真问题的调查
该综述分析了文本聚类和主题建模中无监督学习的初始化和异常值处理问题，提出了通用的术语定义，并总结了相关算法的理论背景。
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2 years ago
MM
关于异常的性质与类型：数据偏离的综述
通过大量文献综述，本研究提供了第一个理论基础和领域无关的数据异常类型学，并介绍了异常类型和子类型的详细概述。该类型学使用五个维度来具体定义异常的概念和其不同的表现形式，包括数据类型，关系基数，异常级别，数据结构和数据分布等。
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4 years ago
多时间尺度轨迹预测用于异常人类活动检测
提出了一种多时间尺度模型，以在不同时间尺度上捕获异常活动，并通过对不同时间尺度的输入姿势轨迹进行未来和过去预测来检测异常活动。
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5 years ago
监控视频中的现实世界异常检测
该论文提出了一种通过深度多实例评级框架利用弱标记训练视频来学习异常的方法，并介绍了一个包括正常和异常视频的新型数据集，该数据集用于一般的异常检测和 13 个异常活动的识别任务。实验结果表明该方法显著提高了异常检测的性能。
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6 years ago
手征微扰理论的基础
该研究重新审视了与自发破缺对称性的 Goldstone 子产生的低能量结构相关的有效场论的特性。结果表明，无反常的洛伦兹不变理论由一个规范不变的有效拉格朗日量表征，适用于所有低能量展开的阶数。该论文探讨了反常和近似对称性，但不涵盖非相对论有
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31 years ago
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