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智能電表數(shù)據(jù)異常檢測的聚類算法應(yīng)用與調(diào)參指南
在能源管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，智能電表產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著設(shè)備狀態(tài)、用電行為等關(guān)鍵信息。某省級電網(wǎng)公司實(shí)測數(shù)據(jù)顯示，未經(jīng)處理的電表數(shù)據(jù)中異常樣本占比達(dá)3.7%，而傳統(tǒng)閾值檢測方法的漏檢率高達(dá)42%。本文聚焦聚類算法在電表數(shù)據(jù)異常檢測中的應(yīng)用，結(jié)合DBSCAN與GMM兩種典型算法，解析從特征工程到參數(shù)調(diào)優(yōu)的全流程技術(shù)方案。
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面向長距離輸煤皮帶的邊緣-云協(xié)同計(jì)算架構(gòu)與異常檢測加速策略研究
長距離輸煤皮帶作為煤炭運(yùn)輸?shù)年P(guān)鍵設(shè)備 ,其穩(wěn)定運(yùn)行對工業(yè)生產(chǎn)至關(guān)重要 。然而 ,傳統(tǒng)的輸煤皮帶異常檢測手段 , 如人工巡檢 、單點(diǎn)傳感器檢測和云端集中式處理 , 存在主觀性強(qiáng) 、信息孤立 、處理延遲等問題 , 難以精準(zhǔn) 、及時(shí)地識(shí)別皮帶跑偏 、撕裂 、托輥損壞等復(fù)雜故障 。針對這一現(xiàn)狀 ,研究提出面向長距離輸煤皮帶的邊緣-云協(xié)同計(jì)算架構(gòu)與異常檢測加速策略 。通過構(gòu)建融合邊緣計(jì)算與云計(jì)算能力的分布式計(jì)算架構(gòu) ,在邊緣端部署SVM 、CNN等檢測模型 ,對輸煤皮帶運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理與分析 ,云端則負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練與優(yōu)化 ,并將優(yōu)化后的模型下發(fā)至邊緣端 。該策略可實(shí)現(xiàn)長距離輸煤皮帶異常的快速 、精準(zhǔn)檢測 , 降低網(wǎng)絡(luò)傳輸負(fù)載 , 提升系統(tǒng)響應(yīng)速度 , 保障輸煤皮帶的安全穩(wěn)定運(yùn)行 , 為工業(yè)場景下設(shè)備故障檢測提供高效的解決方案 。
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汽車芯片要做到零缺陷有多難？汽車芯片趨勢分析
通向零缺陷的道路上需要一些新的策略。 用于輔助駕駛和自主駕駛系統(tǒng)的下一代汽車芯片這波浪潮正在推動(dòng)關(guān)鍵性的異常檢測新方法的開發(fā)進(jìn)程。 KLA-Tencor、OpTImal+以及西門
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從商業(yè)智能到人工智能是如何轉(zhuǎn)變的
編者按：商業(yè)智能是前幾年非常熱門的一個(gè)詞，阿里巴巴集團(tuán)學(xué)術(shù)委員會(huì)主席、湖畔大學(xué)教育長曾鳴教授的書籍《智能商業(yè)》中，對商業(yè)智能也是大加推崇。隨著人工智能的興起，商業(yè)智能與人工智能之間的區(qū)別日漸明顯
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機(jī)器學(xué)習(xí)如何做好分布外異常檢測？
對于機(jī)器學(xué)習(xí)而言，區(qū)分異常數(shù)據(jù)或有顯著差異數(shù)據(jù)至關(guān)重要。谷歌在 NeurIPS 2019 論文中提出并發(fā)布了針對基因組序列 OOD 檢測的現(xiàn)實(shí)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，進(jìn)而提出一種基于似然比的解決方案，可顯著
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美海軍與諾·格公司達(dá)成175萬美元合同，研發(fā)新型磁傳感器
國家綜合實(shí)力的提升，也包括軍事實(shí)力的增強(qiáng)，而在高科技的今天，沒有什么比新儀器設(shè)備更能夠快速提升實(shí)力的了。近日，美國海軍研究局（ONR）與諾斯羅普·格魯曼公司達(dá)成了一份合同。根據(jù)這份價(jià)值175萬美元的合同，諾
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無線傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)
摘要 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)存在較大差異，傳統(tǒng)入侵檢測技術(shù)不能有效地應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。文中分析了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)面臨的安全威脅；總結(jié)了現(xiàn)有的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方案；在綜合現(xiàn)有無線傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢
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一種可靠檢測低速率DDoS攻擊的異常檢測系統(tǒng)
論述了一種可靠檢測低速率DDoS攻擊的系統(tǒng)，并做了仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包實(shí)時(shí)采集與信息萃取模塊的預(yù)處理，對數(shù)據(jù)包進(jìn)行捕獲與解析，接入到識(shí)別模塊，發(fā)現(xiàn)異常即啟動(dòng)報(bào)警機(jī)制。該系統(tǒng)可由用戶設(shè)定識(shí)別概率和漏報(bào)概率。除可靠識(shí)別外，本文論述的系統(tǒng)還有個(gè)優(yōu)點(diǎn)。它可方便地延拓到分級服務(wù)網(wǎng)中。
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