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智能电表数据异常检测的聚类算法应用与调参指南
在能源管理数字化转型中，智能电表产生的海量数据蕴含着设备状态、用电行为等关键信息。某省级电网公司实测数据显示，未经处理的电表数据中异常样本占比达3.7%，而传统阈值检测方法的漏检率高达42%。本文聚焦聚类算法在电表数据异常检测中的应用，结合DBSCAN与GMM两种典型算法，解析从特征工程到参数调优的全流程技术方案。
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面向长距离输煤皮带的边缘-云协同计算架构与异常检测加速策略研究
长距离输煤皮带作为煤炭运输的关键设备 ,其稳定运行对工业生产至关重要 。然而 ,传统的输煤皮带异常检测手段 , 如人工巡检 、单点传感器检测和云端集中式处理 , 存在主观性强 、信息孤立 、处理延迟等问题 , 难以精准 、及时地识别皮带跑偏 、撕裂 、托辊损坏等复杂故障 。针对这一现状 ,研究提出面向长距离输煤皮带的边缘-云协同计算架构与异常检测加速策略 。通过构建融合边缘计算与云计算能力的分布式计算架构 ,在边缘端部署SVM 、CNN等检测模型 ,对输煤皮带运行数据进行实时处理与分析 ,云端则负责模型训练与优化 ,并将优化后的模型下发至边缘端 。该策略可实现长距离输煤皮带异常的快速 、精准检测 , 降低网络传输负载 , 提升系统响应速度 , 保障输煤皮带的安全稳定运行 , 为工业场景下设备故障检测提供高效的解决方案 。
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汽车芯片要做到零缺陷有多难？汽车芯片趋势分析
通向零缺陷的道路上需要一些新的策略。 用于辅助驾驶和自主驾驶系统的下一代汽车芯片这波浪潮正在推动关键性的异常检测新方法的开发进程。 KLA-Tencor、OpTImal+以及西门
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从商业智能到人工智能是如何转变的
编者按：商业智能是前几年非常热门的一个词，阿里巴巴集团学术委员会主席、湖畔大学教育长曾鸣教授的书籍《智能商业》中，对商业智能也是大加推崇。随着人工智能的兴起，商业智能与人工智能之间的区别日渐明显
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机器学习如何做好分布外异常检测？
对于机器学习而言，区分异常数据或有显著差异数据至关重要。谷歌在 NeurIPS 2019 论文中提出并发布了针对基因组序列 OOD 检测的现实基准数据集，进而提出一种基于似然比的解决方案，可显著
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美海军与诺·格公司达成175万美元合同，研发新型磁传感器
国家综合实力的提升，也包括军事实力的增强，而在高科技的今天，没有什么比新仪器设备更能够快速提升实力的了。近日，美国海军研究局（ONR）与诺斯罗普·格鲁曼公司达成了一份合同。根据这份价值175万美元的合同，诺
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无线传感器网络入侵检测系统
摘要 无线传感器网络与传统网络存在较大差异，传统入侵检测技术不能有效地应用于无线传感器网络。文中分析了无线传感器网络面临的安全威胁；总结了现有的无线传感器网络入侵检测方案；在综合现有无线传感器网络入侵检
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一种可靠检测低速率DDoS攻击的异常检测系统
论述了一种可靠检测低速率DDoS攻击的系统，并做了仿真实验验证。通过网络数据包实时采集与信息萃取模块的预处理，对数据包进行捕获与解析，接入到识别模块，发现异常即启动报警机制。该系统可由用户设定识别概率和漏报概率。除可靠识别外，本文论述的系统还有个优点。它可方便地延拓到分级服务网中。
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