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可学习数据增强的自监督时间序列异常检测
我们提出了一种利用可学习数据增强的时间序列异常检测（LATAD）技术，该技术通过对比学习从时间序列数据中提取判别特征。LATAD 在潜在特征相似性的基础上测量异常得分，并在多个基准数据集上表现出与最先进的异常检测评估相当或更好的性能，并提供
PDF16 days ago
半导体制造中智能工业的少数类预测模型
本文介绍了一种用于智能半导体制造过程中原位数据的稀有类预测方法，旨在解决噪音和类不平衡问题，提高类别分离，并在性能评估中展示了良好的结果。
PDFa month ago
结构导向的材料和工艺设计中的机器学习
近年来，加速材料创新引起了学术界和工业界的广泛关注。为了为新型先进材料的开发增添价值，必须考虑制造过程，并将材料设计方法与下游工艺设计相结合。本研究提出了一种整体优化方法，涵盖了整个材料的过程 - 结构 - 性能链。采用机器学习技术解决了两
PDF6 months ago
DVQI: 电子制造业自动视觉检测的多任务、硬件集成人工智能系统
利用人工智能技术的 DarwinAI 视觉质检系统 (DVQI) 可自动检测电子制造环境中的印刷电路板组装缺陷，通过最小编程和设置，提高制造工程师的多任务检测效率和加快生产周期，实现对印刷电路板组装缺陷的自动化质检和检验。
PDF7 months ago
改进的镜面球投影用于更准确地合并多个相机输出和过程监控
利用球面镜代替广角摄像机，可以在危险环境中实现经济高效的制造过程监控，同时能够处理不同摄像机类型和位置带来的视差偏移。本文提出了一种改进的 “镜球投影” 方法，评估了利用镜球进行过程监控的功效。
PDFa year ago
CIPCaD-Bench: 用于因果发现方法基准测试的连续工业过程数据集
为了推动数据驱动的因果关系探测（CD），这项工作引入了两个新的连续制造过程的公共数据集，并提出了一种基于不同度量标准的基准测试程序，以评估广泛的 CD 算法，从而在现实条件下测试 CD 方法并选择适用于特定目标应用的最合适方法。
PDF2 years ago