Dynamic graph anomaly detection method based on dual self-attention

WO2023130727 Art A1 13. Juli 2023

Anmelder: SHENZHEN SCIENTIFIC RESEARCH INSTITUTE OF INSPECTI, SHENZHEN UNIVERSITY, SHENZHEN CUSTOMS INFORMATION CENTER 🇨🇳

Details

Veröffentlichungs-Nr.: WO2023130727
Aktenzeichen: EP22918183
Anmeldetag: 16. August 2022
Veröffentlichung: 13. Juli 2023
Rechtsraum: WO
IPC: G06V10/74

Offizieller Volltext

Abstract

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Anmelder

Firmen: SHENZHEN SCIENTIFIC RESEARCH INSTITUTE OF INSPECTI
SHENZHEN UNIVERSITY
SHENZHEN CUSTOMS INFORMATION CENTER
Land: 🇨🇳 China

🇨🇳 Shenzhen University

Shenzhen University ist eine staatliche Universität in Shenzhen, China, mit Forschungsschwerpunkten unter anderem in Elektrotechnik, Materialwissenschaft und Optik.

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Fachgebiete

Software & Datenverarbeitung

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