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姚杰; 程春玲; 韩静; 刘峥;
南京邮电大学计算机学院 南京210023;
中兴通讯股份有限公司上海研发中心 上海201203;
异常检测; 日志分析; 时序卷积网络; 多任务学习; 云工作流;
机译:云上多任务工作流分配计划的新方法
机译:使用基于扩展生物地理学的优化算法在云制造中基于博弈论的多任务调度
机译:基于改进的多任务级联卷积网络的高速公路驾驶员面部检测与对准方法
机译:基于KD-Tree的空降激光雷云的异常检测方法
机译:全面的Python工具包,可利用基于云的高通量计算来支持水文建模工作流程。
机译:基于多任务残差全卷积网络的人为MR图像分割的半监督学习
机译:基于合奏的异常检测方法,用于高效条件监测和分析的船用发动机传感器流中的异常检测方法
机译:时序系统中的故障检测方法
机译:盒内解决方案中基于带外网络管理,网络高可用性和分布式应用程序可见性的云更改了带外网络管理的当前工作流程。它还更改了网络应用程序可见性体系结构。使用基于云的OOB,网络工程师只需登录到Web门户并从该门户管理所有网络设备。具有分布式应用程序可见性,所有计算/处理都由远程设备处理,而不是集中处理。这种体系结构可以扩展到每台服务器数百万个远程设备。
机译:基于多任务完全卷积网络的脑出血检测和分割方法和系统
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