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自主机器人任务中的异常检测方法
摘要：自2015年以来，机器人系统中关于异常检测的文章有所增加，这反映了其在改善日益UTI-LIE自主机器人的鲁棒性和可靠性方面的重要性。本评论论文研究了有关自动机器人任务（ARM）中异常检测的文献。它揭示了对故障检测的异常和并置的不同观点。达成共识，我们推断出对异常的统一理解，这些异常封装了其在武器中观察到的各种特征，并根据其基本特征对空间，时间和时空元素进行异常分类。此外，本文讨论了拟议的统一理解和分类在武器中的含义，并提供了未来的方向。我们设想了一项围绕一词异常使用的研究，其检测方法可能有助于并加速用于武器的通用异常检测系统的研究和开发。
用于动态频率调节系统中的异常检测和缓解水电系统中的动态频率调节：预印本
摘要 - 由独立系统操作员（例如PJM互连）提供的激励措施驱动的频率调节服务越来越感兴趣。然而，这种跨性别在现代化和快速数字化的电网的背景下展开，使综合的遗产基础设施暴露于许多网络安全威胁。这项工作提出了一种方法，用于开发一种异常检测和缓解系统，以应对在频率调节市场中水力集成电池储能系统（BESS）参与期间的网络安全挑战。应用的异常检测器利用机器学习算法来提供网络物理事件的详细分类。后来，应用缓解系统触发了预定义的纠正措施，以最大程度地减少数据完整性攻击对调节市场和系统稳定性的影响。我们评估了在水力发电集成的BES拓扑上提出的方法，专门分析了来自PJM市场的缓慢调节信号（REG A）。我们的仿真结果表明，所提出的方法在检测分配的时间范围内的数据完整性攻击方面表现良好，并在Hydroledower和Bess参与监管市场期间，还可以最大程度地减少系统的短暂不稳定性。索引项 - 电源储能系统，水电，调节市场，网络安全，机器学习。例如，PJM市场利用其他分布式能量I.我的传统电网包括集中的发电设施，可提供足够的电力和相关服务以满足电网需求。然而，随着网格的发展，尤其是风和太阳装置，尤其是较小规模的功率来源，越来越需要额外的资源来增强灵活性并满足辅助服务要求。许多水电所有者和能源存储提供商都有兴趣参与调节服务市场，因为独立系统运营商提供的其他激励措施。
用于异常检测的图形扩散模型
图上的异常检测重点是识别图形结构化数据中不规则的贴合或异常淋巴结，这显着偏离了规范。由于其在垃圾邮件检测，反洗钱和网络安全性等各个领域的广泛适用性，因此该领域的重要性很高。在图表上应用异常检测时，应对标签不平衡和数据不足所带来的challenges是显着的。生成模型（尤其是扩散模型）的最新扩散铺平了一种有希望的方式。在本文中，我们引入了潜在空间中的图扩散模型，该模型旨在减轻图表上异常检测中普遍存在的标签失衡问题。所提出的模型能够多任命生成图形结构和节点特征，并具有有条件的生成能力，仅产生积极的示例，从而减轻标签不平衡问题。我们改进了扩散模型，以应用于同质图和异质图。通过广泛的实验，我们证明了我们提出的方法对传统技术提供了显着改进。
异常的大厅晶体或Moir´e Chern绝缘子？石墨烯Pentalyers中的自发性与显式翻译对称性
原子薄材料的高度可调的Moir'E异质结构的出现振兴了二维材料中复杂订单的探索。虽然对二维电子气体（2DEGS）的研究是一种古老的，例如导致发现整数和分数量子厅效应，但由于层之间的晶格间距不匹配或层之间的旋转角度的不匹配引起的Moir'E超级突变性增加了新的复杂性。这是因为纯静电门可以用于调整与完全填充由超级晶格形成的Bloch带所需的电子密度相当的，该级别的波长通常在数十纳米中。（相反，由于少数埃斯特罗姆的晶格尺度周期性，门控能否访问显微镜结构的特征。）除了允许实验者能够在单个样本中访问宽掺杂范围，在这种状态下，传统的2DEG近似将电子分散剂视为有效质量近似中的抛物线，通常不再适当，并且需要考虑到其充实的丰富度，包括与乐队拓扑的现象相连的太多。这些系统的第二个特征是，在相互作用效果等于或超过带宽的相互作用效果中，Moir´e重建的频段通常是“窄”的。因此，Moir´e异质结构已成为探索二维相互作用和拓扑相互作用的重要平台。[2]。）该评论专门用于Moir´e名册的相对较新的参赛者：与六边形硼（HBN）硝酸盐底物对齐的菱形诉状石墨烯（R5G）。首先，让我简要总结实验设置，然后再转向本评论的主要重点：他们的理论分析。（对实验的更详细讨论是在Ashvin Vishwanath的最新评论中（JCCM，2023年12月）。）n -layer菱形石墨烯由石墨烯层组成，这些石墨烯层以楼梯状模式堆叠。沿着堆叠方向捕获物理的层间隧道式汉密尔顿式隧道是让人联想到su-schrieffer-heefer模型，因为低能电子状态是限制在堆栈顶部和底部附近的“零模式”。这些“零模式”的分散体表现出n倍带触摸和从单个石墨烯层∗继承的山谷变性。如果多层的一侧（几乎）与HBN对齐，那么石墨烯和HBN之间的轻微晶格不匹配会强烈修改频带结构，从而导致几乎平坦的频段对垂直位移位移场的应用非常敏感。（许多不同的作品都研究了Pentalyer的单粒子物理；在d的较大值下进行了R5G-HBN [1]的实验，其中单粒子计算名义上给出了Chern数字C =±5的传导带（valleys以相等的和相反的方式，以时间逆转对称性的方式获得了相等和相反的数字），但与其他频段相比隔离很差（这些频段非常小）（非常小）。这使得两个实验结果非常引人注目：
www.migrationletters.com机器学习算法用于物联网网络中的异常检测
IoT网络中的异常检测是一项关键任务，用于确定可以在医疗保健，财务和安全等领域产生关键见解的意外事件。本文探讨了用于异常检测的各种机器学习算法，包括受监督，无监督和半监督方法。它讨论了在物联网环境中实施这些算法的挑战，从而强调了对轻巧有效的解决方案的需求。研究了预处理技术，评估指标和案例研究，从而全面概述了实际应用和绩效评估方法。本文使用高斯混合物模型（GMM）介绍了基于物联网的温度监测系统中关于异常检测的案例研究。这项研究证明了该算法的成功整合，强调了诸如预防性维护，质量保证和运营效率之类的好处。诸如精度，回忆和F1评分之类的性能指标用于评估，展示了该算法在识别异常方面的有效性。未来的研究方向概述了，强调了有限的资源对实时异常检测的需求，将人类专业知识纳入决策和解决道德方面的考虑。强调了多样性和透明度在算法开发中的重要性，并提出了集成其他传感器，动态阈值调整和优化边缘计算的建议。总而言之，本文强调了机器学习算法在对物联网网络异常检测中的重要性，从而提供了对其应用，挑战和未来方向的见解。它强调了对不断发展的挑战的持续探索和适应性的需求，从而确保了物联网网络中异常检测算法的开发和部署的安全性，有效性和道德考虑。
脑电波模式中的异常检测 - ijrpr
人类情感和神经活动的复杂结构在脑电波模式中表现得最为明显。这些模式主要通过脑电图 (EEG) 记录捕获，为了解人类大脑的复杂运作提供了一个窗口。近年来，计算技术，尤其是这些脑电波模式中的异常检测，彻底改变了神经信息学。本文重点关注脑电波数据中异常模式的检测和分析，这是一项重要的工作，对医学和心理科学具有广泛的影响。认知状态和神经健康的关键决定因素。正常的脑电波活动是正常功能神经元的反映。然而，偏离这些规范通常表明存在神经系统疾病、压力、情绪障碍和其他与大脑相关的异常。识别和准确解释这些异常的能力对于早期诊断和成功治疗此类疾病至关重要。传统上，脑电波数据分析是一个手动、耗时的过程，很大程度上依赖于神经科学家和临床医生的专业知识。然而，EEG 数据的数量和复杂性需要实用且有效的方法。进入机器学习和人工智能 - 在转换 EEG 数据分析中显示出惊人前景的学科。使用可以从数据中学习的算法，我们可以构建能够以准确度和速度识别异常模式的程序，而仅靠人类搜索无法实现
对具有可解释AI（XAI）的网络中的集中和联合学习的异常检测进行了全面分析
摘要 - 机器学习的许多形式（ML）和人工智能（AI）技术在通信网络中采用以执行所有优化，安全管理和决策任务。而不是使用常规的黑框模型，而是使用可解释的ML模型来提供透明度和问责制。此外，由于网络的分布性和安全隐私问题，联合学习（FL）类型ML模型比典型的集中学习（CL）模型变得越来越流行。因此，研究如何使用可解释的AI（XAI）在不同的ML模型中找到解释能力是非常及时的。本文在网络中使用XAI在CL和FL的异常检测中进行了全面分析。我们将深层神经网络用作黑框模型，其中两个数据集，即UNSW-NB15和NSL-KDD，以及Shapley添加说明（SHAP）作为XAI模型。我们证明，FL的解释与客户端异常百分比不同。索引术语-6G，安全性，隐私，可解释的AI，中央学习，联合学习。
先天性中枢神经系统异常的产前诊断
背景：影响中枢神经系统的先天性异常是最普遍的。最常见的中枢神经系统异常是神经管缺陷，每1000名新生儿中约有1-2个。目标：我们检测到超声诊断中枢神经系统异常的准确性。患者和方法：对567名患者在2021年9月至2022年12月之间进行中解剖学扫描的567名患者进行的描述性横断面研究。在获得Sohag University的道德委员会的批准后，并获得了每个妇女的书面同意。使用计算机断层扫描或磁共振成像的临床或产后神经成像在妊娠进展和胎儿存活的情况下验证了产前诊断。记录了流产，死产和婴儿死亡的总数。结果：超声在先天性神经系统异常的诊断中的诊断准确性：2D和3D US具有100％敏感性和100％特异性，阳性预测值100％和负预测值100％在所有参数中100％。结论：根据这些发现，我们可以说超声检查可用于检测和诊断胎儿中枢神经系统的某些缺陷。关键字：超声检查；神经学异常
