GLAD-PAW: Graph-Based Log Anomaly Detection by Position Aware Weighted Graph Attention Network

2021 ◽  
pp. 66-77
Author(s):  
Yi Wan ◽  
Yilin Liu ◽  
Dong Wang ◽  
Yujin Wen
Keyword(s):  
Anomaly Detection ◽  
Weighted Graph ◽  
Attention Network

SPIDERnet: Attention Network For One-Shot Anomaly Detection In Sounds

2020 ◽  
Author(s):  
Yuma Koizumi ◽  
Masahiro Yasuda ◽  
Shin Murata ◽  
Shoichiro Saito ◽  
Hisashi Uematsu ◽  
...  
Keyword(s):  
Anomaly Detection ◽  
Attention Network

scholarly journals A Multi-View Framework for Bgp Anomaly Detection Via Graph Attention Network

2022 ◽  
Author(s):  
Songtao Peng ◽  
Jiaqi Nie ◽  
Xincheng Shu ◽  
Zhongyuan Ruan ◽  
Lei Wang ◽  
...  
Keyword(s):  
Anomaly Detection ◽  
Attention Network

scholarly journals Multivariate Time-Series Anomaly Detection via Graph Attention Network

2020 ◽  
Author(s):  
Hang Zhao ◽  
Yujing Wang ◽  
Juanyong Duan ◽  
Congrui Huang ◽  
Defu Cao ◽  
...  
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Anomaly Detection ◽  
Multivariate Time Series ◽  
Attention Network

Neurofeedback-Training bei Kindern mit Aufmerksamkeitsdefizit-/ Hyperaktivitätsstörung (ADHS)

2010 ◽  
Vol 38 (6) ◽  
pp. 409-420 ◽  
Author(s):  
Holger Gevensleben ◽  
Gunther H. Moll ◽  
Hartmut Heinrich
Keyword(s):  
Attention Network Test ◽  
Sich Eine ◽  
Neurofeedback Training ◽  
Attention Network ◽  
Klinische Wirksamkeit

Im Rahmen einer multizentrischen, randomisierten, kontrollierten Studie evaluierten wir die klinische Wirksamkeit eines Neurofeedback-Trainings (NF) bei Kindern mit einer Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung (ADHS) und untersuchten die einem erfolgreichen Training zugrunde liegenden neurophysiologischen Wirkmechanismen. Als Vergleichstraining diente ein computergestütztes Aufmerksamkeitstraining, das dem Setting des Neurofeedback-Trainings in den wesentlichen Anforderungen und Rahmenbedingungen angeglichen war. Auf Verhaltensebene (Eltern- und Lehrerbeurteilung) zeigte sich das NF-Training nach Trainingsende dem Kontrolltraining sowohl hinsichtlich der ADHS-Kernsymptomatik als auch in assoziierten Bereichen überlegen. Für das Hauptzielkriterium (Verbesserung im FBB-HKS Gesamtwert) ergab sich eine mittlere Effektstärke (von 0.6). Sechs Monate nach Trainingsende (follow-up) konnte das gleiche Ergebnismuster gefunden werden. Die Ergebnisse legen somit den Schluss nahe, dass NF einen klinisch wirksamen Therapiebaustein zur Behandlung von Kindern mit ADHS darstellt. Auf neurophysiologischer Ebene (EEG; ereignisbezogene Potentiale, EPs) konnten für die beiden Neurofeedback-Protokolle Theta/Beta-Training und Training langsamer kortikaler Potentiale spezifische Effekte aufgezeigt werden. So war für das Theta/Beta-Training beispielsweise die Abnahme der Theta-Aktivität mit einer Reduzierung der ADHS-Symptomatik assoziiert. Für das SCP-Training wurde u. a. im Attention Network Test eine Erhöhung der kontingenten negativen Variation beobachtet, die die mobilisierten Ressourcen bei Vorbereitungsprozessen widerspiegelt. EEG- und EP-basierte Prädiktorvariablen konnten ermittelt werden. Der vorliegende Artikel bietet einen Gesamtüberblick über die in verschiedenen Publikationen unserer Arbeitsgruppe beschriebenen Ergebnisse der Studie und zeigt zukünftige Fragestellungen auf.

External modulation of the sustained attention network in traumatic brain injury.

2018 ◽  
Vol 32 (5) ◽  
pp. 541-553 ◽  
Author(s):  
Nadine M. Richard ◽  
Charlene O'Connor ◽  
Ayan Dey ◽  
Ian H. Robertson ◽  
Brian Levine
Keyword(s):  
Traumatic Brain Injury ◽  
Brain Injury ◽  
Sustained Attention ◽  
Attention Network ◽  
External Modulation

Anomaly Detection in Sensor Data

2018 ◽  
Vol 18 (1) ◽  
pp. 20-32 ◽  
Author(s):  
Jong-Min Kim ◽  
Jaiwook Baik
Keyword(s):  
Anomaly Detection ◽  
Sensor Data

El Attention Network Test en el estudio de los déficits cognitivos de pacientes con trastorno por déficit de atención

2019 ◽  
Vol 69 (10) ◽  
pp. 423
Author(s):  
Manuel Vázquez Marrufo ◽  
Macarena García-Valdecasas Colell ◽  
Alejandro Galvao Carmona ◽  
Esteban Sarrias Arrabal ◽  
Javier Tirapu Ustárroz
Keyword(s):  
Attention Network Test ◽  
Attention Network

An Anomaly Detection Method with Exemplar Subsequence for Time Series Data

2016 ◽  
Vol 136 (3) ◽  
pp. 363-372
Author(s):  
Takaaki Nakamura ◽  
Makoto Imamura ◽  
Masashi Tatedoko ◽  
Norio Hirai
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Anomaly Detection ◽  
Time Series Data ◽  
Detection Method ◽  
Series Data

Proposal of the Anomaly Detection Method of Live-alone by LOF using Multiple Sensors

2015 ◽  
Vol 135 (12) ◽  
pp. 749-755
Author(s):  
Taiyo Matsumura ◽  
Ippei Kamihira ◽  
Katsuma Ito ◽  
Takashi Ono
Keyword(s):  
Anomaly Detection ◽  
Detection Method ◽  
Multiple Sensors
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