abnormality detection
異常 検知
異常 検出
She's learning cross drive analysis and anomaly detection . AzureStreamAnalytics-機械学習ベースの異常検出 機能。 Azure Stream Analytics- Machine learning- based anomaly detection functions. Abnormal temperature detector and overheat block alarm are included as standard.
Regular eye examinations are useful in detecting PRA. These devices were made to detect anomalies , not cause them. Not cause them. These devices were made to detect anomalies . 従来の異常検出 ポリシーは、この新しいポリシーに置き換えられます。 These policies will replace our general anomaly detection policies. 分析ツールは予知保全と異常検出 機能を持ち込むことによって役に立ちます。 Analytics help by bringing in predictive maintenance and anomaly detection capabilities. AzureFunctionsへの出力、組み込みの異常検出 など。 Output to Azure Functions, built-in anomaly detection , etc. 異常検出 と同様に、予測でもメトリクスの季節変動を考慮できます。Like anomaly detection , forecasts can also account for seasonality in your metrics. 内蔵されたパワーグッド回路により、異常検出 や電源シーケンスが可能です。 Fault detection and supply sequencing are possible with the integrated power good(PGOOD) circuit.ThingWatcherは、IoTアプリケーションに異常検出 機能を構築するために使用できるJavaAPIです。 ThingWatcher is a Java API that can be used to build anomaly detection functionality into your IoT applications. 産業用システムにおける侵入監視、異常検出 、およびインシデントの軽減のためのサイバーセキュリティ(ボルトオン)システム。 Systems for Cyber Security(Bolt-On) for intrusion monitoring, anomaly detection and mitigation of incidents in industrial systems. 異常検出 、時系列予測、スコアリング、およびビヘイビア分析のためのライブラリが含まれます。Mnubo LoT Analytics Suite includes libraries for anomaly detection , time series prediction, scoring, and behavior. NETの新しいバージョンには、予測と異常検出 のシナリオ向けのTimeSeriesパッケージが含まれている。 NET includes a TimeSeries package for forecasting and anomaly detection scenarios. QlikProactiveSupportによって、QlikTechはリアルタイムの異常検出 、ライブ診断、定期的なヘルスチェックレポートを提供します。 Through Qlik Proactive Support, Qlik now provides real-time anomaly detection , live diagnostics, and regular health check reports. プロアクティブでアクションにつながる検出:動きの遅い傾向とレベルの変更の検出は、初期の異常検出 に適用できます。 Proactive and actionable detection: Slow trend and level change detection can be applied for early anomaly detection . また、生育工程での作物の異常検出 に用いられる、ビッグデータ解析とコンピューターによる可視化について紹介します。 We introduce big data analytics and computer vision concepts to detect crop anomalies during the life cycle.
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