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Lupu, Radu [Verfasser:in]; Lupu, Iulia [Verfasser:in]; Stamule, Tanase [Verfasser:in]; Roman, Mihai [Verfasser:in]

Entropy as leading indicator for extreme systemic risk events

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2022

Erschienen in: Romanian journal of economic forecasting ; 25(2022), 4, Seite 58-73
Assafo, Maryam [Verfasser:in]; Langendorfer, Peter [Verfasser:in]

A TOPSIS-Assisted Feature Selection Scheme and SOM-Based Anomaly Detection for Milling Tools Under Different Operating Conditions - [published Version]

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New York, NY : IEEE, 2021
Kiefer, Daniel [Verfasser:in]; Wezel, Stefan [Verfasser:in]; Böttcher, Alexander [Verfasser:in]; Grimm, Florian [Verfasser:in]; Straub, Tim [Verfasser:in]; Bitsch, Günter [Verfasser:in]; van Dinther, Clemens [Verfasser:in]

Anomaly detection in hobbing tool images: using an unsupervised deep learning approach in manufacturing industry

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Amsterdam : Elsevier, 2024
Denkena, B. [Verfasser:in]; Dittrich, M.-A [Verfasser:in]; Noske, H. [Verfasser:in]; Stoppel, D. [Verfasser:in]; Lange, D. [Verfasser:in]

Data-based ensemble approach for semi-supervised anomaly detection in machine tool condition monitoring

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Hannover: Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2021 ; Hannover: Technische Informationsbibliothek (TIB), 2021

Erschienen in: CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology ; 35 (2021), S. 795-802
Denkena, B. [Verfasser:in]; Dittrich, M.-A. [Verfasser:in]; Noske, H. [Verfasser:in]; Stoppel, D. [Verfasser:in]; Lange, D. [Verfasser:in]

Data-based ensemble approach for semi-supervised anomaly detection in machine tool condition monitoring - [published Version]

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Amsterdam [u.a.] : Elsevier, 2021

Erschienen in: CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology 35 (2021) ; CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology
Ströbel, Robin [Verfasser:in]; Bott, Alexander [Verfasser:in]; Wortmann, Andreas [Verfasser:in]; Fleischer, Jürgen [Verfasser:in]

Monitoring of tool and component wear for self-adaptive Digital Twins : a multi-stage approach through anomaly detection and wear cycle analysis

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Basel, Switzerland: MDPI, 2023

Erschienen in: Machines ; 11 (2023), 1032
Asefi, Sajjad; Mitrovic, Mile; Ćetenović, Dragan; Levi, Victor; Gryazina, Elena; Terzija, Vladimir

Anomaly Detection, Classification and Identification Tool (ADCIT)

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Elsevier BV, 2023

Erschienen in: Software Impacts, 15 (2023), Seite 100465
Bhuyan, Monowar H.; Bhattacharyya, D. K.; Kalita, J. K.

Network Anomaly Detection: Methods, Systems and Tools

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Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2014

Erschienen in: IEEE Communications Surveys & Tutorials, 16 (2014) 1, Seite 303-336
Fan, Shu-Kai S.; Tsai, Du-Ming; Jen, Chih-Hung; Hsu, Chia-Yu; He, Fei; Juan, Li-Ting

Data Visualization of Anomaly Detection in Semiconductor Processing Tools

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Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2022

Erschienen in: IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 35 (2022) 2, Seite 186-197
Puranik, Tejas; Gharbi, Aroua; Bagdatli, Burak; Fischer, Olivia Pinon; Mavris, Dimitri N.

Benchmarking Deep Neural Network Architectures for Machining Tool Anomaly Detection

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ASTM International, 2020

Erschienen in: Smart and Sustainable Manufacturing Systems, 4 (2020) 2, Seite 121-145
Laura Victoria Vigoya Morales; Manuel López-Vizcaíno; Diego Fernández Iglesias; Víctor Manuel Carneiro Díaz

Anomaly Detection in IoT: Methods, Techniques and Tools

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2019

Erschienen in: Proceedings, 21 (2019) 1
Lin, Chia-Yu; Weng, Chih-Ping; Wang, Li-Chun; Shuai, Hong-Han; Tseng, Wen-Peng

Edge-Based RNN Anomaly Detection Platform in Machine Tools

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Informa UK Limited, 2019

Erschienen in: Smart Science, 7 (2019) 2, Seite 139-146
Herranz, Gorka; Antolínez, Alfonso; Escartín, Javier; Arregi, Amaia; Gerrikagoitia, Jon Kepa

Machine Tools Anomaly Detection Through Nearly Real-Time Data Analysis

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MDPI AG, 2019

Erschienen in: Journal of Manufacturing and Materials Processing, 3 (2019) 4, Seite 97
Christodoulou, Vyron; Bi, Yaxin; Wilkie, George

A tool for Swarm satellite data analysis and anomaly detection

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Public Library of Science (PLoS), 2019

Erschienen in: PLOS ONE, 14 (2019) 4, Seite e0212098
Guo, Yuejun; Xu, Qing; Li, Peng; Sbert, Mateu; Yang, Yu

Trajectory Shape Analysis and Anomaly Detection Utilizing Information Theory Tools

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MDPI AG, 2017

Erschienen in: Entropy, 19 (2017) 7, Seite 323
Shi, Chengming; Luo, Bo; Li, Hongqi; Li, Bin; Mao, Xinyong; Peng, Fangyu

Anomaly Detection via Unsupervised Learning for Tool Breakage Monitoring

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EJournal Publishing, 2016

Erschienen in: International Journal of Machine Learning and Computing, 6 (2016) 5, Seite 256-259
Kiefer, Daniel; Wezel, Stefan; Böttcher, Alexander; Grimm, Florian; Straub, Tim; Bitsch, Günter; Van Dinther, Clemens

Anomaly Detection in Hobbing Tool Images: Using An Unsupervised Deep Learning Approach in Manufacturing Industry

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Elsevier BV, 2024

Erschienen in: Procedia Computer Science, 232 (2024), Seite 2396-2405
Ortiz-Garcés, Iván; Govea, Jaime; Sánchez-Viteri, Santiago; Villegas-Ch., William

CyberEduPlatform: an educational tool to improve cybersecurity through anomaly detection with Artificial Intelligence

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PeerJ, 2024

Erschienen in: PeerJ Computer Science, 10 (2024), Seite e2041
He, Zhangyue; Tang, Yanni; Zhao, Kaiqi; Liu, Jiamou; Chen, Wu

Dependable Software Engineering. Theories, Tools, and Applications: Graph-Based Log Anomaly Detection via Adversarial Training

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Springer Nature Singapore, 2024

Erschienen in: Dependable Software Engineering. Theories, Tools, and Applications (2024), Seite 55-71
Reeber, Tim; Henninger, Jens; Weingarz, Niklas; Simon, Peter M.; Berndt, Maximilian; Glatt, Moritz; Kirsch, Benjamin; Eisseler, Rocco; Aurich, Jan C.; Möhring, Hans - Christian

Tool condition monitoring in drilling processes using anomaly detection approaches based on control internal data

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Elsevier BV, 2024

Erschienen in: Procedia CIRP, 121 (2024), Seite 216-221

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