Deep Convolutional Autoencoder for Assessment of Drive-Cycle Anomalies in Connected Vehicle Sensor Data

Fuente: arXiv

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Geglio, Anthony, Hedayati, Eisa, Tascillo, Mark, Anderson, Dyche, Barker, Jonathan, Havens, Timothy C.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2022
Schlagworte:	Machine Learning Neural and Evolutionary Computing C.3; I.2.1; I.2.6; I.5.1
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https://arxiv.org/abs/2202.07592