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Medientyp: E-Artikel Titel: Unsupervised Correlation- and Interaction-Aware Anomaly Detection for Cyber-Physical Production Systems based on Graph Neural Networks Beteiligte: Goetz, Christian; Humm, Bernhard G. Erschienen: Elsevier BV, 2024 Erschienen in: Procedia Computer Science, 232 (2024), Seite 2057-2071 Sprache: Englisch DOI: 10.1016/j.procs.2024.02.028 ISSN: 1877-0509 Entstehung: Anmerkungen: Zugangsstatus: Freier Zugang