Anna V. Kononova

O modelo TeVAE identifica eficientemente anomalias em testes de trem de força de veículos usando dados de séries temporais.

Esse artigo fala sobre a importância de detectar anomalias em dados de séries temporais em diferentes indústrias.

Uma ferramenta pra melhorar as habilidades de navegação de robôs em labirintos.

Apresentando um novo conjunto de dados pra melhorar a detecção de anomalias em veículos.

Redes atrator mostram como os algoritmos de otimização emperram na busca por soluções.