Sökning: "upptäckt av avvikelser"

Visar resultat 1 - 5 av 23 uppsatser innehållade orden upptäckt av avvikelser.

  1. 1. Cyber Threat Detection using Machine Learning on Graphs : Continuous-Time Temporal Graph Learning on Provenance Graphs

    Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Jakub Reha; [2023]
    Nyckelord :Graph neural networks; Temporal graphs; Benchmark datasets; Anomaly detection; Heterogeneous graphs; Provenance graphs; Grafiska neurala nätverk; temporala grafer; benchmark-datauppsättningar; anomalidetektering; heterogena grafer; härkomstgrafer;

    Sammanfattning : Cyber attacks are ubiquitous and increasingly prevalent in industry, society, and governmental departments. They affect the economy, politics, and individuals. LÄS MER

  2. 2. Syntax-Based Dependency Discovery : Extracting Dependencies Between Integration Test Cases for Passive Testing

    M1-uppsats, KTH/Hälsoinformatik och logistik

    Författare :David Halldoff; Martin Sten; [2023]
    Nyckelord :Software testing; passive testing; integration testing; test case; dependency discovery; guarded assertion; automotive; safety-critical; Mjukvarutestning; passiv testning; integrationstestning; testfall; beroendeupptäckt; fordon; säkerhetskritisk;

    Sammanfattning : Modern-day vehicles consist of numerous electronic computing devices with accompanying software. Since vehicles are generally classified as safety-critical systems, rigorous testing strategies have to be deployed to ensure correct operation of the embedded software. LÄS MER

  3. 3. Software Fault Detection in Telecom Networks using Bi-level Federated Graph Neural Networks

    Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Rémi Bourgerie; [2023]
    Nyckelord :5G 4G; Federated Learning; Graoh Learning; Graph-based Federated Learning; Temporal Graph Neural Networks; Time Series; Anomaly Detection; Fault Detection; 5G 4G; Federerat lärande; Graf lärande; Grafbaserat federerat lärande; Temporal Graph Neural Networks; Tidsserier; Upptäckt av anomalier; Upptäckt av fel;

    Sammanfattning : The increasing complexity of telecom networks, induced by the recent development of 5G, is a challenge for detecting faults in the telecom network. In addition to the structural complexity of telecommunication systems, data accessibility has become an issue both in terms of privacy and access cost. LÄS MER

  4. 4. Predictive Maintenance of Induction Motors using Deep Learning : Anomaly Detection using an Autoencoder Neural Network and Fault Classification using a Convolutional Neural Network

    Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Diego Andres Moreno Salinas; [2022]
    Nyckelord :Predictive maintenance; Fault Diagnosis; Anomaly Detection; Deep Learning; Machine Learning; Induction Motors; Prediktivt underhåll; feldiagnostik; upptäckt av avvikelser; djup inlärning; maskininlärning; induktionsmotorer;

    Sammanfattning : With the fast evolution of the Industry 4.0, the increased use of sensors and the rapid development of the Internet of Things (IoT), and the adoption of artificial intelligence methods, smart factories can automate their processes to vastly improve their efficiency and production quality. LÄS MER

  5. 5. Ojämlik tillgång till motorisk bedömning för barn med cerebral pares.

    Master-uppsats, Umeå universitet/Avdelningen för fysioterapi

    Författare :Linnéa Hekne; [2021]
    Nyckelord :Equal care; early detection and diagnosis; early interventions; motor development; developmental surveillance; evidence-based assessment; delayed rehabilitation; Jämlik vård; tidig identifiering och diagnossättning; tidiga interventioner; motorisk utveckling; evidensbaserade bedömningsinstrument; försenad rehabilitering;

    Sammanfattning : Sammanfattning: Introduktion: Tidig upptäckt av cerebral pares (CP) möjliggör tidig behandling, när hjärnans plasticitet är bäst, vilket optimerar barnets utveckling. I Sverige erbjuds alla barn motoriska utvecklingsuppföljningar inom barnhälsovården (BHV). LÄS MER