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倪宪汉; 陈浙梁; 李欢; 孔祥杰;
1. 浙江省水文管理中心 2. 浙江工业大学计算机科学与技术学院;
联邦学习; 异常检测; 生成对抗网络; 数据修复; 隐私保护;
机译:从中国科学院提供的发现新的数据机器学习(异常基于驾驶行为识别算法颞卷积网络和软阈值)
机译:使用比例数据建模和基于深度学习的文本识别下水道检查视频中的自动化异常检测和定位
机译:基于Bayesian LSTM的非衡卫星遥测数据异常检测模型
机译:在航天器异常数据库上评估NOSTRADAMUS和其他基于机器学习的遥测监控系统的性能
机译:模式识别和自适应DSP方法在基于卫星的水文数据集的时空分析中的应用。
机译:基于密度泛函理论和机器学习的生物数据结构的无监督学习和模式识别
机译:基于Nostradamus&其他机器学习的遥测监测系统的性能评估在航天器异常数据库
机译:基于图形几何和学习/优化的统计信号和图像处理方法识别和数据融合方法
机译:用于自动配置用于训练基于机器学习的对话系统的机器学习模型的训练数据的系统和方法,该系统和方法包括基于被识别为异常的训练数据的实例来播种训练样本或策划训练数据的语料库
机译:用于自动配置基于机器学习的对话系统的训练机器学习模型的训练数据的系统和方法,包括基于异常的训练数据标识的实例的训练样本或创建训练数据的语料库
机译:基于深度学习的异常行为检测系统,可使用去识别的数据检测安全厕所中相机安装的行为
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