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公开(公告)号:CN118672476A
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN202310246286.0
申请日:2023-03-14
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本公开提出了用于基于多层存储的模型检查点保存的方法、装置和计算机可读介质。可以在通过目标节点中的图形处理器(GPU)来执行机器学习模型的训练期间,从与所述GPU直接交换数据的GPU存储器中识别所述机器学习模型的待保存的检查点。可以将所述检查点从所述GPU存储器保存到与所述目标节点中的中央处理器(CPU)直接交换数据的CPU存储器中。可以将所述检查点从所述CPU存储器保存到非暂时性存储器中,所述非暂时性存储器包括以下至少之一:位于所述目标节点中的本地非暂时性存储器、位于所述目标节点的邻居节点中的邻居非暂时性存储器和位于所述目标节点远端的远端非暂时性存储器。
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公开(公告)号:CN116523172A
公开(公告)日:2023-08-01
申请号:CN202210041099.4
申请日:2022-01-14
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06Q10/063 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/126
Abstract: 本公开提出了用于基于跨指标的多维度根本原因分析的方法、装置和计算机程序产品。可以获得针对聚合维度组合的目标指标的时序数据,所述聚合维度组合包括针对多类维度的多个聚合维度,所述目标指标是根据基础指标集合计算得到的派生指标。可以确定与所述聚合维度组合相对应的多个原始维度组合,每个原始维度组合包括针对所述多类维度的多个原始维度,并且与所述基础指标集合相关联。从所述时序数据中识别异常数据值。基于所述基础指标集合,从所述多个原始维度组合中识别至少一个异常原始维度组合。基于所述至少一个异常原始维度组合来确定导致所述异常数据值的根本原因。
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公开(公告)号:CN115982224A
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202111171432.5
申请日:2021-10-08
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F16/2458 , G06Q10/20
Abstract: 本公开提供了用于为多变量时序数据异常检测提供解释性的方法、装置和计算机程序产品。多变量时序数据异常检测可以是通过多变量时序数据异常检测模型、针对由多个时序数据所形成的多变量时序数据来执行的。可以从多变量时序数据异常检测模型处获得至少指示了异常时段的异常检测结果。可以确定多个时序数据在异常时段内的异常时段相关性度量。可以确定多个时序数据在异常时段之前的回溯时段内的回溯时段相关性度量。可以基于异常时段相关性度量与回溯时段相关性度量之间的差异,从多个时序数据中识别在异常时段内具有异常相关性的至少一个时序数据对。可以提供针对异常检测结果的解释性内容,所述解释性内容至少指示所述至少一个时序数据对。
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公开(公告)号:CN113157758A
公开(公告)日:2021-07-23
申请号:CN202010013081.4
申请日:2020-01-07
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F16/2458 , G06N3/04
Abstract: 本公开提供了用于实现定制化异常检测的方法和装置。可以获得包括多个数据点的时序数据。可以利用异常检测模型对所述时序数据执行异常检测。可以接收与所述时序数据中的至少一个数据点的异常检测结果相关联的反馈。可以通过强化学习,至少基于所述反馈来更新所述异常检测模型。
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公开(公告)号:CN111914932A
公开(公告)日:2020-11-10
申请号:CN202010761106.9
申请日:2020-07-31
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本公开提供了用于实现异常检测的方法和装置。可以获得包括多个数据点的时序数据。可以生成与当前数据点相对应的数据段的特征表示。可以基于所述特征表示,从一组候选异常检测模型中选择异常检测模型。可以估计与所选择的异常检测模型相关联的参数集合。可以利用所选择的异常检测模型和所估计的参数集合对所述当前数据点执行异常检测。
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公开(公告)号:CN110347544A
公开(公告)日:2019-10-18
申请号:CN201810307774.7
申请日:2018-04-08
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本文公开的异常智能监测处理技术,通过对多个发生异常的时间线序列进行关联性分析,将众多发生异常的时间线序列,整合为一个或者多个拓扑关系图形式的事件,从而有利于发现产生异常的根源。另外,通过以事件为单位进行报警,也大幅度减少了报警的数量。
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