THEMIS: Unlocking Pretrained Knowledge with Foundation Model Embeddings for Anomaly Detection in Time Series
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Lorik, Yadav Mahesh, Sarveswaran, Kaushik, Sundaramahalingam, Nagaraj, Venugopalan, Aravindakumar |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Time to Embed: Unlocking Foundation Models for Time Series with Channel Descriptions
par: Dutta, Utsav, et autres
Publié: (2025)
par: Dutta, Utsav, et autres
Publié: (2025)
Half-Space Feature Learning in Neural Networks
par: Yadav, Mahesh Lorik, et autres
Publié: (2024)
par: Yadav, Mahesh Lorik, et autres
Publié: (2024)
Time Series Foundational Models: Their Role in Anomaly Detection and Prediction
par: Shyalika, Chathurangi, et autres
Publié: (2024)
par: Shyalika, Chathurangi, et autres
Publié: (2024)
TimeRadar: A Domain-Rotatable Foundation Model for Time Series Anomaly Detection
par: He, Hui, et autres
Publié: (2026)
par: He, Hui, et autres
Publié: (2026)
Training-Free Time-Series Anomaly Detection: Leveraging Image Foundation Models
par: Namura, Nobuo, et autres
Publié: (2024)
par: Namura, Nobuo, et autres
Publié: (2024)
RATFM: Retrieval-augmented Time Series Foundation Model for Anomaly Detection
par: Maru, Chihiro, et autres
Publié: (2025)
par: Maru, Chihiro, et autres
Publié: (2025)
Leveraging Intermediate Representations of Time Series Foundation Models for Anomaly Detection
par: Han, Chan Sik, et autres
Publié: (2025)
par: Han, Chan Sik, et autres
Publié: (2025)
A Comparative Study of Adaptation Strategies for Time Series Foundation Models in Anomaly Detection
par: Park, Miseon, et autres
Publié: (2026)
par: Park, Miseon, et autres
Publié: (2026)
Towards Foundation Auto-Encoders for Time-Series Anomaly Detection
par: González, Gastón García, et autres
Publié: (2025)
par: González, Gastón García, et autres
Publié: (2025)
Adaptive Conformal Anomaly Detection with Time Series Foundation Models for Signal Monitoring
par: Gil, Natalia Martinez, et autres
Publié: (2026)
par: Gil, Natalia Martinez, et autres
Publié: (2026)
ChronosAD: Leveraging Time Series Foundation Models for Accurate Anomaly Detection
par: Khan, Uzair, et autres
Publié: (2026)
par: Khan, Uzair, et autres
Publié: (2026)
STAR: Boosting Time Series Foundation Models for Anomaly Detection through State-aware Adapter
par: Cheng, Hanyin, et autres
Publié: (2025)
par: Cheng, Hanyin, et autres
Publié: (2025)
Large Language Model Guided Knowledge Distillation for Time Series Anomaly Detection
par: Liu, Chen, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Chen, et autres
Publié: (2024)
TimeSeriesBench: An Industrial-Grade Benchmark for Time Series Anomaly Detection Models
par: Si, Haotian, et autres
Publié: (2024)
par: Si, Haotian, et autres
Publié: (2024)
A Giant-Step Baby-Step Classifier For Scalable and Real-Time Anomaly Detection In Industrial Control Systems and Water Treatment Systems
par: Venugopalan, Sarad, et autres
Publié: (2025)
par: Venugopalan, Sarad, et autres
Publié: (2025)
A Time-Series Foundation Model by Universal Delay Embedding
par: Wang, Zijian, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Zijian, et autres
Publié: (2025)
Non-Stationarity in the Embedding Space of Time Series Foundation Models
par: Choi, Jinmyeong, et autres
Publié: (2026)
par: Choi, Jinmyeong, et autres
Publié: (2026)
Vision Foundation Model Embedding-Based Semantic Anomaly Detection
par: Ronecker, Max Peter, et autres
Publié: (2025)
par: Ronecker, Max Peter, et autres
Publié: (2025)
Selective Denoising Diffusion Model for Time Series Anomaly Detection
par: Obata, Kohei, et autres
Publié: (2026)
par: Obata, Kohei, et autres
Publié: (2026)
Leveraging Time-Series Foundation Model for Subsurface Well Logs Prediction and Anomaly Detection
par: Koeshidayatullah, Ardiansyah, et autres
Publié: (2024)
par: Koeshidayatullah, Ardiansyah, et autres
Publié: (2024)
CauKer: Classification Time Series Foundation Models Can Be Pretrained on Synthetic Data
par: Xie, Shifeng, et autres
Publié: (2025)
par: Xie, Shifeng, et autres
Publié: (2025)
Bridging Distribution Gaps in Time Series Foundation Model Pretraining with Prototype-Guided Normalization
par: Gong, Peiliang, et autres
Publié: (2025)
par: Gong, Peiliang, et autres
Publié: (2025)
UTICA: Multi-Objective Self-Distllation Foundation Model Pretraining for Time Series Classification
par: Moakher, Yessin, et autres
Publié: (2026)
par: Moakher, Yessin, et autres
Publié: (2026)
Coresets from Trajectories: Selecting Data via Correlation of Loss Differences
par: Nagaraj, Manish, et autres
Publié: (2025)
par: Nagaraj, Manish, et autres
Publié: (2025)
TOFU: Towards Obfuscated Federated Updates by Encoding Weight Updates into Gradients from Proxy Data
par: Garg, Isha, et autres
Publié: (2022)
par: Garg, Isha, et autres
Publié: (2022)
Less is More: Unlocking Specialization of Time Series Foundation Models via Structured Pruning
par: Zhao, Lifan, et autres
Publié: (2025)
par: Zhao, Lifan, et autres
Publié: (2025)
Real-Time Machine Learning for Embedded Anomaly Detection
par: Benmachiche, Abdelmadjid, et autres
Publié: (2025)
par: Benmachiche, Abdelmadjid, et autres
Publié: (2025)
AXIS: Explainable Time Series Anomaly Detection with Large Language Models
par: Lan, Tian, et autres
Publié: (2025)
par: Lan, Tian, et autres
Publié: (2025)
NuTime: Numerically Multi-Scaled Embedding for Large-Scale Time-Series Pretraining
par: Lin, Chenguo, et autres
Publié: (2023)
par: Lin, Chenguo, et autres
Publié: (2023)
Label-Free Multivariate Time Series Anomaly Detection
par: Zhou, Qihang, et autres
Publié: (2023)
par: Zhou, Qihang, et autres
Publié: (2023)
Contextual and Seasonal LSTMs for Time Series Anomaly Detection
par: Zhang, Lingpei, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Lingpei, et autres
Publié: (2026)
Graph Anomaly Detection in Time Series: A Survey
par: Ho, Thi Kieu Khanh, et autres
Publié: (2023)
par: Ho, Thi Kieu Khanh, et autres
Publié: (2023)
Open-Set Multivariate Time-Series Anomaly Detection
par: Lai, Thomas, et autres
Publié: (2023)
par: Lai, Thomas, et autres
Publié: (2023)
Forecast2Anomaly (F2A): Adapting Multivariate Time Series Foundation Models for Anomaly Prediction
par: Hassan, Atif, et autres
Publié: (2025)
par: Hassan, Atif, et autres
Publié: (2025)
Test-Time Efficient Pretrained Model Portfolios for Time Series Forecasting
par: Kayaalp, Mert, et autres
Publié: (2025)
par: Kayaalp, Mert, et autres
Publié: (2025)
Physics-Informed Diffusion Models for Unsupervised Anomaly Detection in Multivariate Time Series
par: Soni, Juhi, et autres
Publié: (2025)
par: Soni, Juhi, et autres
Publié: (2025)
Towards Foundation Models for Zero-Shot Time Series Anomaly Detection: Leveraging Synthetic Data and Relative Context Discrepancy
par: Lan, Tian, et autres
Publié: (2025)
par: Lan, Tian, et autres
Publié: (2025)
Explainable Time Series Anomaly Detection using Masked Latent Generative Modeling
par: Lee, Daesoo, et autres
Publié: (2023)
par: Lee, Daesoo, et autres
Publié: (2023)
How Foundational are Foundation Models for Time Series Forecasting?
par: Karaouli, Nouha, et autres
Publié: (2025)
par: Karaouli, Nouha, et autres
Publié: (2025)
Multivariate Time Series Anomaly Detection in Industry 5.0
par: Colombi, Lorenzo, et autres
Publié: (2025)
par: Colombi, Lorenzo, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Time to Embed: Unlocking Foundation Models for Time Series with Channel Descriptions
par: Dutta, Utsav, et autres
Publié: (2025) -
Half-Space Feature Learning in Neural Networks
par: Yadav, Mahesh Lorik, et autres
Publié: (2024) -
Time Series Foundational Models: Their Role in Anomaly Detection and Prediction
par: Shyalika, Chathurangi, et autres
Publié: (2024) -
TimeRadar: A Domain-Rotatable Foundation Model for Time Series Anomaly Detection
par: He, Hui, et autres
Publié: (2026) -
Training-Free Time-Series Anomaly Detection: Leveraging Image Foundation Models
par: Namura, Nobuo, et autres
Publié: (2024)