MFMW-outlier results obtained from using three filters (n = 200) and three/four wrappers for LYM dataset.

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MFMW-outlier results obtained from using three filters (n = 200) and three/four wrappers for LYM dataset.

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2015-12-02

HealthMonitor

医疗监控

异常检测

‘HealthMonitor’数据集包含从医院监控系统实时收集的带有时间戳的病人生命体征数据。该数据集旨在供机器学习实践者用于构建和训练模型，以实时检测病人生命体征中的异常，目的是识别需要立即医疗关注的关键健康事件。每个条目包含心率、血压、呼吸频率和血氧饱和度等测量值，并带有标签指示读数是否在正常范围内（标记为‘Normal’）或表示异常（标记为‘Anomaly’）。

Hugging Face2024-08-26 更新1630

StreetHazards 异常检测数据集

异常检测

计算机视觉

StreetHazards 是面向异常物检测的合成图像数据集，由研究人员使用虚拟引擎和 CARLA 模拟环境创建而成。研究人员在驱动场景中插入各种各样外来物体，并用这些新物体重新渲染创造场景。数据集中有 5,125 个图像和语义分割 ground truth 组用于训练，1,031 个无异常值组用于验证，1,500 个有异常值组用于测试。训练集共有 12 类，分别是背景、道路、街道线、交通标志、人

超神经2023-09-12 更新630

An Approach to Outlier Detection and Smoothing Applied to a Trajectography Radar Data

雷达数据处理

异常检测

ABSTRACT: The tracking of aerospace engines is reasonably achieved through a trajectography radar system that generally yields a disperse cloud of samples on tridimensional space, which roughly descri

DataCite Commons2021-03-23 更新250

datasets.zip

时间序列分析

异常检测

The zip file contains three datasets for multivariate time series anomaly detection, namely ETL, SMAP, and MSL.

DataCite Commons2024-05-17 更新1140

医院心血管手术用耗分析数据

医疗成本分析

异常检测

在医院心血管手术用耗分析场景中,通过对医院的心血管手术用耗金额与时间维度的挖掘,生成的数据可作为模型辅助医院监管人员对医院心血管手术用耗的异常波动分析.从而分析心血管手术用耗详情的变化与平均用耗的关系.以此来管控心血管手术用耗异常波动.1:数据来源: 采集XX医院SPD系统每月心血管手术用耗使用数据 2: 数据处理: 本期心血管手术数量ON:本月该心血管手术数量; 用耗名称PD:手术用耗名称;

浙江省数据知识产权登记平台2024-10-26 更新290

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