Transfer learning using CVAE features and anomality features.

NIAID Data Ecosystem2026-03-13 收录

异常检测

迁移学习

数据链接：

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Transfer learning using CVAE features and anomality features.

创建时间：

2021-12-01

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

增值税专⽤发票⽤量异常分析

纳税分析

异常检测

增值税专⽤发票⽤量异常分析

西部数据交易中心2024-12-19 更新160

Spatially smoothed robust covariance estimation for local outlier detection

空间数据分析

异常检测

Most multivariate outlier detection procedures ignore the spatial dependency of observations, which is present in many real data sets from various application areas. This paper introduces a new outlie

DataCite Commons2023-12-21 更新120

绍兴新昌地区流量计异常检测数据

工业监控

异常检测

流量计的异常检测预警系统旨在提升系统安全性、降低维护成本，并确保设备的稳定运行。通过结合DBSCAN聚类算法和高斯混合模型（GMM），该算法能够有效分析流量、压力、温度等数据，识别设备的常规工作模式，并发现偏离常规的数据点。这有助于及时发现系统中的潜在异常，如设备故障、传感器异常或外部干扰，实现更科学和系统化的监控和维护预警，为决策者提供精准的维护策略支持。1. 数据采集：通过流量计采集系统获取关

浙江省数据知识产权登记平台2024-12-02 更新240

OfficeHomeResnet50

图像识别

迁移学习

OfficeHome dataset features from a pretrained resnet50.ResNet-50 from `Deep Residual Learning for Image Recognition`.OfficeHome from `https://github.com/jindongwang/transferlearning/tree/master/data

DataCite Commons2024-05-04 更新150

Transfer learning using CVAE features and anomality features.

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