异常检测描述了发现与正常值空间不同的异常状态，实例或数据点的方法。工业流程是一个领域，需要在其中找到质量增强异常数据实例的预期模型。但是，主要的挑战是在这种环境中没有标签。本文有助于以数据为中心的工业生产中人工智能的方式。借助来自汽车组件的增材制造的用例，我们提出了基于深度学习的图像处理管道。我们将域随机化和合成数据的概念整合在循环中，这显示了深度学习进展及其在现实世界中的工业生产过程中的桥接结果。

现代高性能计算（HPC）系统的复杂性日益增加，需要引入自动化和数据驱动的方法，以支持系统管理员为增加系统可用性的努力。异常检测是改善可用性不可或缺的一部分，因为它减轻了系统管理员的负担，并减少了异常和解决方案之间的时间。但是，对当前的最新检测方法进行了监督和半监督，因此它们需要具有异常的人体标签数据集 - 在生产HPC系统中收集通常是不切实际的。基于聚类的无监督异常检测方法，旨在减轻准确的异常数据的需求，到目前为止的性能差。在这项工作中，我们通过提出RUAD来克服这些局限性，RUAD是一种新型的无监督异常检测模型。 Ruad比当前的半监督和无监督的SOA方法取得了更好的结果。这是通过考虑数据中的时间依赖性以及在模型体系结构中包括长短期限内存单元的实现。提出的方法是根据tier-0系统（带有980个节点的Cineca的Marconi100的完整历史）评估的。 RUAD在半监督训练中达到曲线（AUC）下的区域（AUC）为0.763，在无监督的训练中达到了0.767的AUC，这改进了SOA方法，在半监督训练中达到0.747的AUC，无需训练的AUC和0.734的AUC在无处不在的AUC中提高了AUC。训练。它还大大优于基于聚类的当前SOA无监督的异常检测方法，其AUC为0.548。

机器学习（ML）系统的开发和部署可以用现代工具轻松执行，但该过程通常是匆忙和意思是结束的。缺乏勤奋会导致技术债务，范围蠕变和未对准的目标，模型滥用和失败，以及昂贵的后果。另一方面，工程系统遵循明确定义的流程和测试标准，以简化高质量，可靠的结果的开发。极端是航天器系统，其中关键任务措施和鲁棒性在开发过程中根深蒂固。借鉴航天器工程和ML的经验（通过域名通过产品的研究），我们开发了一种经过验证的机器学习开发和部署的系统工程方法。我们的“机器学习技术准备水平”（MLTRL）框架定义了一个原则的过程，以确保强大，可靠和负责的系统，同时为ML工作流程流线型，包括来自传统软件工程的关键区别。 MLTRL甚至更多，MLTRL为跨团队和组织的人们定义了一个人工智能和机器学习技术的人员。在这里，我们描述了通过生产化和部署在医学诊断，消费者计算机视觉，卫星图像和粒子物理学等领域，以通过生产和部署在基本研究中开发ML方法的几个现实世界使用情况的框架和阐明。

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。

Time series anomaly detection has applications in a wide range of research fields and applications, including manufacturing and healthcare. The presence of anomalies can indicate novel or unexpected events, such as production faults, system defects, or heart fluttering, and is therefore of particular interest. The large size and complex patterns of time series have led researchers to develop specialised deep learning models for detecting anomalous patterns. This survey focuses on providing structured and comprehensive state-of-the-art time series anomaly detection models through the use of deep learning. It providing a taxonomy based on the factors that divide anomaly detection models into different categories. Aside from describing the basic anomaly detection technique for each category, the advantages and limitations are also discussed. Furthermore, this study includes examples of deep anomaly detection in time series across various application domains in recent years. It finally summarises open issues in research and challenges faced while adopting deep anomaly detection models.

与行业4.0的发展相一致，越来越多的关注被表面缺陷检测领域所吸引。提高效率并节省劳动力成本已稳步成为行业领域引起人们关注的问题，近年来，基于深度学习的算法比传统的视力检查方法更好。尽管现有的基于深度学习的算法偏向于监督学习，但这不仅需要大量标记的数据和大量的劳动力，而且还效率低下，并且有一定的局限性。相比之下，最近的研究表明，无监督的学习在解决视觉工业异常检测的高于缺点方面具有巨大的潜力。在这项调查中，我们总结了当前的挑战，并详细概述了最近提出的针对视觉工业异常检测的无监督算法，涵盖了五个类别，其创新点和框架详细描述了。同时，提供了包含表面图像样本的公开可用数据集的信息。通过比较不同类别的方法，总结了异常检测算法的优点和缺点。预计将协助研究社区和行业发展更广泛，更跨域的观点。

成像，散射和光谱是理解和发现新功能材料的基础。自动化和实验技术的当代创新导致这些测量更快，分辨率更高，从而产生了大量的分析数据。这些创新在用户设施和同步射击光源时特别明显。机器学习（ML）方法经常开发用于实时地处理和解释大型数据集。然而，仍然存在概念障碍，进入设施一般用户社区，通常缺乏ML的专业知识，以及部署ML模型的技术障碍。在此，我们展示了各种原型ML模型，用于在国家同步光源II（NSLS-II）的多个波束线上在飞行分析。我们谨慎地描述这些示例，专注于将模型集成到现有的实验工作流程中，使得读者可以容易地将它们自己的ML技术与具有普通基础设施的NSLS-II或设施的实验中的实验。此处介绍的框架展示了几乎没有努力，多样化的ML型号通过集成到实验编程和数据管理的现有Blueske套件中与反馈回路一起运行。

机器学习（ML）代表了当前和未来信息系统的关键技术，许多域已经利用了ML的功能。但是，网络安全中ML的部署仍处于早期阶段，揭示了研究和实践之间的显着差异。这种差异在当前的最新目的中具有其根本原因，该原因不允许识别ML在网络安全中的作用。除非广泛的受众理解其利弊，否则ML的全部潜力将永远不会释放。本文是对ML在整个网络安全领域中的作用的首次尝试 - 对任何对此主题感兴趣的潜在读者。我们强调了ML在人类驱动的检测方法方面的优势，以及ML在网络安全方面可以解决的其他任务。此外，我们阐明了影响网络安全部署实际ML部署的各种固有问题。最后，我们介绍了各种利益相关者如何为网络安全中ML的未来发展做出贡献，这对于该领域的进一步进步至关重要。我们的贡献补充了两项实际案例研究，这些案例研究描述了ML作为对网络威胁的辩护的工业应用。

在过去的十年中，数字双胞胎的概念在受欢迎程度上爆发了，但围绕其多个定义，其新颖性作为新技术的新颖性以及其实际适用性仍然存在，尽管进行了许多评论，调查和新闻稿，但其实际适用性仍然存在。探索了数字双胞胎一词的历史，以及其在产品生命周期管理，资产维护和设备车队管理，运营和计划领域的初始背景。还基于七个基本要素提供了一个最小可行的框架来利用数字双胞胎的定义。还概述了采用DT方法的DT应用程序和行业的简短旅行。预测维护领域突出了数字双胞胎框架的应用，并使用基于机器学习和基于物理的建模的扩展。采用机器学习和基于物理的建模的组合形成混合数字双胞胎框架，可以协同减轻隔离使用时每种方法的缺点。还讨论了实践实施数字双胞胎模型的关键挑战。随着数字双技术的快速增长及其成熟，预计将实现实质性增强工具和解决方案的巨大希望，以实现智能设备的智能维护。

The Internet of Things (IoT) is a system that connects physical computing devices, sensors, software, and other technologies. Data can be collected, transferred, and exchanged with other devices over the network without requiring human interactions. One challenge the development of IoT faces is the existence of anomaly data in the network. Therefore, research on anomaly detection in the IoT environment has become popular and necessary in recent years. This survey provides an overview to understand the current progress of the different anomaly detection algorithms and how they can be applied in the context of the Internet of Things. In this survey, we categorize the widely used anomaly detection machine learning and deep learning techniques in IoT into three types: clustering-based, classification-based, and deep learning based. For each category, we introduce some state-of-the-art anomaly detection methods and evaluate the advantages and limitations of each technique.

异常识别中的一个常见研究区域是基于纹理背景的工业图像异常检测。纹理图像的干扰和纹理异常的小型性是许多现有模型无法检测异常的主要原因。我们提出了一种异常检测策略，该策略根据上述问题结合了字典学习和归一流的流程。我们的方法增强了已经使用的两阶段异常检测方法。为了改善基线方法，这项研究增加了表示学习中的正常流程，并结合了深度学习和词典学习。在实验验证后，所有MVTEC AD纹理类型数据的改进算法超过了95 $ \％$检测精度。它显示出强大的鲁棒性。地毯数据的基线方法的检测准确性为67.9％。该文章已升级，将检测准确性提高到99.7％。

X-ray imaging technology has been used for decades in clinical tasks to reveal the internal condition of different organs, and in recent years, it has become more common in other areas such as industry, security, and geography. The recent development of computer vision and machine learning techniques has also made it easier to automatically process X-ray images and several machine learning-based object (anomaly) detection, classification, and segmentation methods have been recently employed in X-ray image analysis. Due to the high potential of deep learning in related image processing applications, it has been used in most of the studies. This survey reviews the recent research on using computer vision and machine learning for X-ray analysis in industrial production and security applications and covers the applications, techniques, evaluation metrics, datasets, and performance comparison of those techniques on publicly available datasets. We also highlight some drawbacks in the published research and give recommendations for future research in computer vision-based X-ray analysis.

对于由硬件和软件组件组成的复杂分布式系统而言，异常检测是一个重要的问题。对此类系统的异常检测的要求和挑战的透彻理解对于系统的安全性至关重要，尤其是对于现实世界的部署。尽管有许多解决问题的研究领域和应用领域，但很少有人试图对这种系统进行深入研究。大多数异常检测技术是针对某些应用域的专门开发的，而其他检测技术则更为通用。在这项调查中，我们探讨了基于图的算法在复杂分布式异质系统中识别和减轻不同类型异常的重要潜力。我们的主要重点是在分布在复杂分布式系统上的异质计算设备上应用时，可深入了解图。这项研究分析，比较和对比该领域的最新研究文章。首先，我们描述了现实世界分布式系统的特征及其在复杂网络中的异常检测的特定挑战，例如数据和评估，异常的性质以及现实世界的要求。稍后，我们讨论了为什么可以在此类系统中利用图形以及使用图的好处。然后，我们将恰当地深入研究最先进的方法，并突出它们的优势和劣势。最后，我们评估和比较这些方法，并指出可能改进的领域。

日志是确保许多软件系统的可靠性和连续性，尤其是大规模分布式系统的命令。他们忠实地录制运行时信息，以便于系统故障排除和行为理解。由于现代软件系统的大规模和复杂性，日志量已达到前所未有的水平。因此，对于基于逻究的异常检测，常规的手动检查方法甚至传统的基于机器学习的方法变得不切实际，这是一种不切实际的是，作为基于深度学习的解决方案的快速发展的催化剂。然而，目前在诉诸神经网络的代表性日志的异常探测器之间缺乏严格的比较。此外，重新实现过程需要不琐碎的努力，并且可以轻易引入偏差。为了更好地了解不同异常探测器的特性，在本文中，我们提供了六种最先进的方法使用的五种流行神经网络的全面审查和评估。特别是，4种所选方法是无监督的，并且剩下的两个是监督的。这些方法是用两个公开的日志数据集进行评估，其中包含近1600万日志消息和总共有04万个异常实例。我们相信我们的工作可以作为这一领域的基础，为未来的学术研究和工业应用做出贡献。

This paper presents an introduction to the state-of-the-art in anomaly and change-point detection. On the one hand, the main concepts needed to understand the vast scientific literature on those subjects are introduced. On the other, a selection of important surveys and books, as well as two selected active research topics in the field, are presented.

太阳能电池制造中的有效缺陷检测对于稳定的绿色能源技术制造至关重要。本文介绍了一种基于深度学习的自动检测模型SEMACNN，用于分类和语义分割电致发光图像，用于太阳能电池质量评估和异常检测。该模型的核心是基于马哈拉氏症距离的一种异常检测算法，该算法可以以半监督的方式对具有少量具有相关缺陷的数字电致发光图像的不平衡数据进行训练。这对于迅速将模型集成到工业格局中特别有价值。该模型已通过植物收集的数据集进行了训练，该数据集由68 748个带有母线网格的异质结太阳能电池的电致发光图像。我们的模型在验证子集中的精度达到92.5％，F1得分为95.8％，召回94.8％，精度为96.9％，由1049个手动注释的图像组成。该模型还在Open ELPV数据集上进行了测试，并证明了稳定的性能，准确性为94.6％，F1得分为91.1％。 SEMACNN模型展示了其性能和计算成本之间的良好平衡，这使其适用于集成到太阳能电池制造的质量控制系统中。

While there have been a number of remarkable breakthroughs in machine learning (ML), much of the focus has been placed on model development. However, to truly realize the potential of machine learning in real-world settings, additional aspects must be considered across the ML pipeline. Data-centric AI is emerging as a unifying paradigm that could enable such reliable end-to-end pipelines. However, this remains a nascent area with no standardized framework to guide practitioners to the necessary data-centric considerations or to communicate the design of data-centric driven ML systems. To address this gap, we propose DC-Check, an actionable checklist-style framework to elicit data-centric considerations at different stages of the ML pipeline: Data, Training, Testing, and Deployment. This data-centric lens on development aims to promote thoughtfulness and transparency prior to system development. Additionally, we highlight specific data-centric AI challenges and research opportunities. DC-Check is aimed at both practitioners and researchers to guide day-to-day development. As such, to easily engage with and use DC-Check and associated resources, we provide a DC-Check companion website (https://www.vanderschaar-lab.com/dc-check/). The website will also serve as an updated resource as methods and tooling evolve over time.

我们考虑根据视觉检测自动移动机器人异常的任务。我们对相关类型的视觉异常进行分类，并讨论如何通过无监督的深度学习方法检测到它们。我们提出了一个专门为此任务构建的新型数据集，并在该任务上测试了最先进的方法。我们终于在实际情况下讨论部署。

The widespread use of information and communication technology (ICT) over the course of the last decades has been a primary catalyst behind the digitalization of power systems. Meanwhile, as the utilization rate of the Internet of Things (IoT) continues to rise along with recent advancements in ICT, the need for secure and computationally efficient monitoring of critical infrastructures like the electrical grid and the agents that participate in it is growing. A cyber-physical system, such as the electrical grid, may experience anomalies for a number of different reasons. These may include physical defects, mistakes in measurement and communication, cyberattacks, and other similar occurrences. The goal of this study is to emphasize what the most common incidents are with power systems and to give an overview and classification of the most common ways to find problems, starting with the consumer/prosumer end working up to the primary power producers. In addition, this article aimed to discuss the methods and techniques, such as artificial intelligence (AI) that are used to identify anomalies in the power systems and markets.

A Digital Twin (DT) is a simulation of a physical system that provides information to make decisions that add economic, social or commercial value. The behaviour of a physical system changes over time, a DT must therefore be continually updated with data from the physical systems to reflect its changing behaviour. For resource-constrained systems, updating a DT is non-trivial because of challenges such as on-board learning and the off-board data transfer. This paper presents a framework for updating data-driven DTs of resource-constrained systems geared towards system health monitoring. The proposed solution consists of: (1) an on-board system running a light-weight DT allowing the prioritisation and parsimonious transfer of data generated by the physical system; and (2) off-board robust updating of the DT and detection of anomalous behaviours. Two case studies are considered using a production gas turbine engine system to demonstrate the digital representation accuracy for real-world, time-varying physical systems.