《2018Web traffic anomaly detection using C-LSTM neural networks基于C-LSTM神经网络的Web流量异常检测》和《2019Anomaly Detection Based on ConvolutionalRecurrent Autoencoder for IoT Time Series基于卷积递归自编码器的物联网时间序列异常检测》
2021-03-17 11:21:57
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异常检测(AD)问题具有重要的意义，近年来引起了许多研究者的关注。因此，在这一研究领域提出的方法数量稳步增加。AD与重要的计算机视觉和图像处理任务(如图像/视频异常、不规则和突发事件检测)密切相关。最近，深度神经网络(DNNs)提供了一组高性能的解决方案，但代价是高昂的计算成本。然而，在前面提出的方法和可应用的实际方法之间有一个明显的差距。
2021-03-09 19:09:26
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基于Django Restframework和Spark的异常检测系统，数据库为MySQL、Redis, 消息队列为Celery，分析服务为Spark SQL和Spark Mllib，使用kmeans和随机森林算法对网络服务数据进行分析
2021-03-06 17:15:56
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本系统为人体异常行为检测系统
本文件夹下共包含12个文件
其中matlab代码文件9个，视频源文件夹1个（内含4个视频），指导视频一个，说明文档一个
其中仅需要打开Main_Test.fig文件，点击运行即可使用
2021-02-26 13:31:03
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A Deep Neural Network for Unsupervised Anomaly Detection and Diagnosis in
Multivariate Time Series Data
一种用于多变量时间序列数据非监督异常检测和诊断的深度神经网络
2021-02-25 11:44:22
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