从数据到麻省理工学院AI实验室的开源项目。
猎户座
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概述
Orion是为无监督时间序列异常检测而构建的机器学习库。 利用给定的时间序列数据，我们提供了许多“已验证”的ML管道（也称为Orion管道），这些管道可以识别稀有模式并将其标记以供专家审核。
该库利用了在下开发的许多自动机器学习工具。
最新消息：在博客系列中了解有关在纽约出租车数据集上使用Orion管道的信息：
第1部分：了解无监督时间序列异常检测
第2部分：了解我们如何使用GAN解决问题？
第3部分：如何评估异常检测管道？
笔记本：启动我们的笔记本，通过colab发现Orion ！
快速开始
用pip安装
安装Orion的最简单和推荐的方法是使用pip ：
pip install orion-ml
这将从PyPi中拉出并安装最新的稳定版本。
在下面的示例中
2021-11-04 18:27:58
3.73MB
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检测信号的突变点
提取了信号的近似特征a和细节特征d。
在原始信号图像上，无法得知原始信号导数的不连续性。
初
2021-09-29 15:41:43
4.6MB
1
行业分类-物理装置-一种金属离子-QLISA免疫检测信号放大试剂盒及其制备方法.zip
2021-08-08 17:03:47
748KB
本书是大师steven M. Kay的作品。本书的第一卷（统计信号处理基础——估计理论）主要描述了从噪声中接收的信号里提取信息的统计参数估计的应用。第二卷（统计信号处理基础——检测理论）主要讲述了噪声中信号检测的统计假设检验的应用。这本书为读者提供了统计信号处理的理论和应用的全面介绍
2021-05-11 10:06:15
14.8MB
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在管道内检测中,检测装置和管道之间的相对运动会引起涡流,而涡流强度会受到检测速度、管道电导率、磁铁矫顽力、磁化器长度等因素的影响,进而影响到漏磁检测信号.对影响漏磁检测中涡流强度的几个关键因素进行了分析,通过有限元仿真得到了各个因素对管壁内涡流强度和管壁磁场状态的影响关系,并建立内、外壁缺陷模型,得到了各个因素对检测信号的具体影响.
2021-02-26 09:06:19
2.62MB
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该资源为2011、2015-2018年南昌大学研究生信号检测期末考试试卷，资源高清无水印哦！
2021-02-04 13:05:53
9.77MB
本书系统介绍了信号检测和估计的主要理论，公式推导清晰，章节结构合理 判决门限 判决概率 贝叶斯准则 平均代价
2020-01-03 11:25:46
9.33MB
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红色封面的赵树杰版的信号检测的教材PDF，需要习题答案的可以选择下载我另上传的"信号检测与估计理论学习辅导与习题解答_赵建勋编着.rar"
2019-12-21 20:26:09
18.2MB
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