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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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公开(公告)号:CN119919622A
公开(公告)日:2025-05-02
申请号:CN202311426144.9
申请日:2023-10-30
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本公开提出了用于敏感图像检测的方法、装置和计算机可读介质。可以接收包含敏感物体的样本图像。可以对所述样本图像进行预处理,以产生目标图像。可以将所述目标图像编码成目标向量。可以接收待检测图像。可以将所述待检测图像编码成待检测向量。可以通过对所述目标向量和所述待检测向量执行相关性计算来计算所述待检测图像包含所述敏感物体的概率和/或所述敏感物体在所述待检测图像中的位置。
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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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