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基于自适应瓶颈和双对抗解码器的通用时间序列异常检测器
提出了一种基于多领域数据预训练的时间序列异常检测通用模型 DADA，通过灵活选择信息瓶颈和明确区分正常与异常序列，在多个目标数据集上取得了竞争性甚至优秀的结果。
PDFa month ago
使用图卷积网络检测异常网络通信模式
GCNetOmaly 是一种基于图卷积网络和变分自编码器的异常检测器，用于保护组织的终端设备免受复杂的网络攻击，通过训练模型并应用于连接事件数据，以及机器之间的各种特征数据，该模型能够有效地检测异常行为。
PDF7 months ago
检测与缓解基于视觉的控制器的系统级异常
通过引入运行时异常监视器来检测和减轻闭环、系统级故障，本研究提出了一种基于可达性的框架对基于视觉的控制器进行线下压力测试和系统级故障挖掘，进而训练一个分类器用于在线标记可能导致系统故障的输入；同时，设计了一个备用控制器以强有力地处理检测到的
PDF9 months ago
KDDHYCEDIS: 深度文档智能系统的混合置信引擎
本文提出了一种用于测量当前深度学习模型在文档信息提取任务中置信度的完整新型体系结构，该体系结构包括一种多模态符合预测器和一种变分聚类定向异常检测器，并在真实世界数据集上进行了评估，不仅大大优于竞争对手的置信度估计器，而且还展示了对超出分布数
PDF2 years ago
ACL区分自然和非自然对抗样本以获得更强大的预训练语言模型
本文通过提出一种异常检测器来评估预训练语言模型的鲁棒性，发现现有的对鲁棒性的评估方法是基于并不常见的对抗样本，进而将该方法用于数据增强和防御方案，取得了比其他方法更高的准确率。
PDF2 years ago
ECCV了解无人监督的超出分布检测的数据不变量
该研究通过对不同基准和图像模态的大规模评估，表明目前最流行的无监督离群检测方法无法一致地优于基于预训练特征和 Mahalanobis 距离的简单异常检测器，并基于对训练数据集中的不变性的表征提出了一个无监督离群检测的特征描述，该特征被运用在
PDF3 years ago
铁路轨道检测的深度多任务学习
本文提出了一种利用自动化轨道检测和多任务学习的方法，在铁路道床和紧固件上检测缺陷，以提高铁路轨道检测的精度。
PDF9 years ago