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【2h】

Sliding Window: The Impact of Trace Size in Anomaly Detection System for Containers Through Machine Learning

机译：滑动窗：通过机器学习对容器的异常检测系统中痕量大小的影响

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作者
Gabriel Ruschel Castanhel; Tiago Heinrich; Fabrício Ceschin; Carlos A. Maziero;
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作者单位

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年度 2020
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1. An Analysis of Segmentation Approaches and Window Sizes in Wearable-Based Critical Fall Detection Systems With Machine Learning Models [J] . Liu Kai-Chun, Hsieh Chia-Yeh, Huang Hsiang-Yun, IEEE sensors journal . 2020,第6期

机译：具有机器学习模型的可穿戴式临界秋季检测系统中分割方法和窗口尺寸的分析
2. Sliding Window Based Machine Learning System for the Left Ventricle Localization in MR Cardiac Images [J] . Abdulkader Helwan, Dilber Uzun Ozsahin Applied computational intelligence and soft computing . 2017,第期

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3. Time series analytics using sliding window metaheuristic optimization-based machine learning system for identifying building energy consumption patterns [J] . Chou Jui-Sheng, Ngo Ngoc-Tri Applied Energy . 2016,第sepa1期

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4. Window-size impact on detection rate of wearable-sensor-based fall detection using supervised machine learning [C] . I Putu Edy Suardiyana Putra, Rein Vesilo 2017 IEEE Life Sciences Conference . 2017

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6. Wearable Epileptic Seizure Prediction System with Machine-Learning-Based Anomaly Detection of Heart Rate Variability [O] . Toshitaka Yamakawa, Miho Miyajima, Koichi Fujiwara, 2020

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7. A Machine Learning Approach for Anomaly Detection in Industrial Control Systems Based on Measurement Data [O] . Sohrab Mokhtari, Alireza Abbaspour, Kang K. Yen, 2021

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