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抽象缺陷检测是识别生产样品中缺陷的任务。通常，缺陷检测分类器是根据正常样本（负数据）和具有缺陷（正数据）的样本形成的基地数据训练的，其中后者始终少于正常样本。最新的数据增强程序通过将伪像叠加到普通样本中，以减轻与不平衡培训数据有关的问题，从而添加了合成缺陷数据。这些技术通常会产生分发图像，从而导致系统学习不是正常样本但无法准确识别缺陷的样子的系统。在本文中，我们展示了我们与维罗纳大学（Verona of Verona University of Verona of Veryco）合作进行的研究，即维罗纳大学（University of Verona）的一家企业衍生产品，关于多模式潜在扩散模型（LDMS），以在行业5.0中进行准确的异常检测。与传统的图像生成技术不同，我们在人类的反馈循环管道中工作，在该管道中，域专家通过文本描述和可能异常的区域定位为模型提供了多模式的指导。这种战略转变增强了结果的解释性，并促进了更强大的人类反馈回路，从而促进了生成的输出的迭代改进。值得注意的是，我们的方法以零拍的方式运行，避免了耗时的微调程序，同时实现了卓越的性能。我们证明了它在具有挑战性的KSDD2数据集上的功效和多功能性，从而实现了最新的结果。
自主航天器的操作：板上决策和执行异常的下行分析
摘要 - 未来的太空探索任务将在很大程度上依靠自主计划和执行（APE）技术来证明航天器的可靠性并降低运营成本。，这将需要对地面操作进行完整的修改，即，从当前指定预先计划的序列的实践来指定高级目标，后来将根据航天器的状态和可感知的环境来详细阐述，后来由板上APE详细说明。特别是，在下行链路期间确定任务结果是一项艰巨的任务。在本文中，我们使用下行链接的通道数据，EVR和至关重要的空间工艺模型重建了航天器在船上执行的操作（即，执行）；我们还定量地比较了从“实际”运行与基于地面预测模拟的情况进行比较。要进行此定量比较，我们设计了基于两个相似性分数的N维动态时间扭曲（DTW）技术：（a）与执行任务相关的一项，其成本函数基于基于间隔的基于间隔的广义交叉点，而不是联合； （b）其他与飞船状态有关的其他成本函数基于归一化曼哈顿距离的关系。通过Neptune-Triton系统中多个Flyby的模拟案例研究，我们证明了我们的技术成功量化了ASSCECT的实际实际和预先分析之间的相似性，并评估其“家庭中”与“未家庭”的行为。为了降低相关的误报/负面因素，我们还设计了一个多目标评估指标，这是对任务和时间轴相关的相似性分数的加权总结。
区块链交易中的异常检测
本研究调查了机器学习模型在开放式元视频中的区块链交易中的异常检测和欺诈分析的应用，这是虚拟空间中数字交易的日益增长的复杂性。Utilizing a dataset of 78,600 transactions that reflect a broad spectrum of user behaviors and transaction types, we evaluated the efficacy of several predictive models, including RandomForest, LinearRegression, SVR, DecisionTree, KNeighbors, GradientBoosting, AdaBoost, Bagging, XGB, and LightGBM, based on their Mean Cross-Validation Mean Squared Error (Mean CV MSE）。我们的分析表明，集合方法，尤其是Random Forest和Bagging，表现出卓越的性能，平均CV MSE分别为-0.00445和-0.00415，从而在复杂的交易数据集中突出了它们的稳健性。相比之下，线性回归和SVR是最不可能的，平均CV MSE为-224.67和-468.57，表明与数据集特性存在潜在的未对准。这项研究强调了在开放式元元中选择适当的机器学习策略的重要性，从而表明了对高级，适应性的方法的需求。这些发现对金融技术领域产生了重大贡献，尤其是在增强虚拟经济体系内的安全性和完整性方面，并倡导在区块链环境中采用细微差别的异常检测和欺诈分析方法。
BGP异常检测的中值绝对偏差 生物元素开发的最新进展 排球运动员的休息状态fMRI研究 NOG-EXL小鼠中用CD34阳性造血干细胞进行人性化的人性化可改善长期生存和不太严重的髓样细胞超乳3 在应用磺化聚（醚酮）（Speek）及其用于质子交换膜燃料电池（PEMFC）的有机复合膜的进步方面的进步 中风患者心脏康复的机制和益处：其对改善心血管和神经血管健康的影响的新兴作用 使用相干的多脉冲X射线散射 胰腺癌免疫疗法的前沿和未来 三聚体BET v 1特异性纳米化引起对IgE结合的强抑制 SOX2，OCT4和NANOG：口服致癌作用中的核心胚胎干细胞多能调节剂 使用UIO-66-NH2/GO纳米复合材料改性电极同时测定抗癌药物表皮纳米传感器 使用碳基电极对锂硫电池（LISB）的性能优化的审查
摘要：全球互联网基础架构的稳定性和可靠性在很大程度上依赖边界网关协议（BGP），这是一种重要的协议，可促进各种自主系统之间的路由信息交换，从而确保全球无缝连接。但是，BGP固有地具有对异常路由行为的敏感性，可能导致严重的连通性破坏。尽管做出了广泛的努力，但准确地检测并有效缓解了这种异常，这仍然是艰难的挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种新型的统计方法，该方法采用了某些约束的中值绝对偏差，以主动检测BGP中的异常情况。通过应用高级分析技术，该研究为早期检测异常（例如Internet蠕虫，配置错误和链接故障）提供了强大的方法。这种创新方法已在经验上得到了验证，在识别这些破坏时，准确率为90％，精度为95％。这种高度的精度和准确性不仅确认了采用的统计方法的有效性，而且还标志着增强全球互联网基础架构的稳定性和可靠性的重要一步。
这将受到伤害：天气异常，供应链压力和通货膨胀，WP/24/79，2024年4月
在过去三年中，世界经济经历了一系列前所未有的冲击，破坏了供应链，造成了深层衰退，并将通货膨胀推向了1970年代以来的最高水平。虽然通货膨胀处于下降轨迹，但经济活动正在延长，但脆弱性仍然存在。全球经济和金融市场最重要的风险之一是气候变化。随着人类引起的气候变化在未来几十年的加速中，极端天气条件的频率和严重程度更高，可能会对物理基础设施和经济活动产生深远的不利影响。有令人信服的证据表明，与气候相关的自然灾害对通货膨胀和经济增长有重大影响。这种关系的一个重要渠道是在全球供应链中，在商品和服务的生产和分销中，天气异常的影响（由于气候变化而引起）。在19009年大流行期间的破坏以及随之而来的全球通货膨胀的急剧增长强调了风险对全球复杂且相互依存的供应链网络的重要性。随着全球温度的上升，极端天气事件强调运输基础设施和高度联系的全球供应链，中断了产量，导致短缺并导致价格上涨。需求端因素肯定在推动通货膨胀中起着重要作用，但是本文旨在通过研究天气异常对全球供应链和通货膨胀动态的影响来缩小文献中的重要差距。我们的结果具有重要的政策影响。使用每月数据涵盖六个大型且多样化的经济体，即中国，欧元区，日本，韩国，英国和美国，在1997 - 2021年期间，我们实施了结构性矢量自动性（SVAR）模型，并追踪天气障碍对供应链和膨胀动力学的同时影响。据我们所知，这是文献中首次尝试使用SVAR模型调查天气冲击对供应链压力的影响以及通货膨胀量的替代措施，该模型可以深入了解气候变化如何影响全球供应网络和通货膨胀动态，而不是分析中使用的国家样本以外的样本。对于鲁棒性，我们还实施了局部投影（LP）方法，以跟踪温度异常对供应链和通货膨胀随时间的影响的动态影响。我们发现天气异常可能导致供应链中断，然后导致通货膨胀压力。我们的结果（基于高频数据和对替代性估计方法的鲁棒性）显示了样本中各个国家的显着异质性，我们归因于天气冲击的严重程度和供应链破坏的脆弱性的差异。天气冲击对供应链和通货膨胀动态的影响可能会随着气候变化的加速变化而变得更加明显，这种变化可能会产生非线性影响。尽管我们的经验结果并不总是显示出天气冲击与供应链中断之间的牢固积极联系，但由于某种程度上使用了聚集的供应方中断，但这并不意味着我们可以对增加天气异常的自满。例如，在巴拿马运河中，严重的干旱大大降低了水位，破坏了连接亚洲和北美的贸易路线。中央银行家应考虑天气异常对供应链和通货膨胀动态的持续影响，以防止牢固的第二轮效果和解放通货膨胀的预期。更直接地，政府可以为气候变化改编以加强关键基础设施，从而最大程度地减少供应链中断。
这将受到伤害：天气异常，供应链压力和通货膨胀，WP/24/79，2024年4月
摘要：随着气候变化的加速，极端天气事件的频率和严重性预计会恶化，并对世界各地的生态系统，物理基础设施和经济活动产生更大的不利影响。本文研究了天气异常如何影响全球供应链和通货膨胀动态。在1997 - 2021年期间，使用六个大型和多样化的经济体（中国，欧元区，日本，韩国，英国和美国）的每月数据，我们实施了一个结构性矢量自动性模型，并记录了天气异常可能会破坏供应链，随后导致通货膨胀压力。我们的结果基于高频数据，对替代性估计方法的鲁棒性表明，这些影响在各个国家 /地区各不相同，具体取决于天气冲击的严重性和供应链中断的脆弱性。天气冲击对供应链和通货膨胀动态的影响可能会随着气候变化的加速变化而变得更加明显，这种变化可能会产生非线性影响。这些发现具有重要的政策影响。中央银行家应考虑天气异常对供应链和通货膨胀动态的影响，以防止第二轮影响和对通货膨胀期望的脱身。更直接地，政府可以为气候变化改编以加强关键基础设施，从而最大程度地减少供应链中断。
电动运输网络中异常检测的机器学习
会议，可以检测出不规则的不规则性，例如非典型能量激增和延长的充电持续时间。使用此数据对培训和验证的机器学习系统在识别异常方面具有值得称赞的精度，如预期的异常和实际结果之间的一致性所示。对确定的异常反应进行的维护和维修措施突出了该系统的实际影响，并利用积极的策略来减少停机时间并增强充电站操作。绩效指标，包括准确性，召回和F1得分，明确验证了异常检测系统的弹性，保证了精确的识别，同时减轻了假阳性和负面因素的发生。将机器学习无缝融合到电动运输网络中，不仅放大了电动汽车充电基础架构的可靠性和保护，而且还建立了该系统作为实施实现的宝贵工具。这项研究除了对系统的性能进行彻底检查，还阐明了即将到来的可扩展性，实时监测和可解释性的途径，从而为在不断变化的电力运输领域中对机器学习革命性的更广泛讨论做出了宝贵的贡献。
3/11/2024 1主动脉弓异常
• Main Components : • Aortic Sac and its 2 horns • Paired Pharyngeal Arteries (Aortic Arch) 1, 2, 3‐4 and 6 • Paired Dorsal Descending Aorta • 7 th intersegmental arteries • Primitive Paired Aorta • Ventral aorta and Dorsal Aorta connected by an arched portion in first pharyngeal arch • Aortic sac forms from fusion of paired腹主动脉•随后的配对咽动脉在腹侧主动脉腹主动脉腹侧连接到•7个段分段动脉以形成降主动脉
OT操作异常检测（OAD）T＆D + DER 2024级的电动汽车半年度利益相关者会议 现代美国公用事业光伏系统的能源和碳回报时间 亚临界CO2-H2O聚对苯二甲酸酯作为可持续化学回收平台的水解 根据ESPC启用和DOE的IDIQ合同利用能源销售协议（ESA）
•Purdue模型是为制造行业开发的，以整合企业和控制系统•电网将一代运行/发电。不喜欢油，水或天然气，电力不能在互连水平上存储，这要求操作员对平衡发电和负载至关重要。