Data Quality Monitoring Anomaly Detection

Adrian Alan Pol; Gianluca Cerminara; Cécile Germain; Maurizio Pierini

doi:10.1142/9789811234033_0004

Chapitre D'ouvrage Année : 2022

Data Quality Monitoring Anomaly Detection

(1) , (1) , (2, 3) , (1)

1
2
3

Adrian Alan Pol

Fonction : Auteur

European Organization for Nuclear Research

Gianluca Cerminara

Fonction : Auteur

European Organization for Nuclear Research

Cécile Germain

Fonction : Auteur
PersonId : 5317
IdHAL : cecile-germain
IdRef : 030907837

Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique

TAckling the Underspecified

CV

Maurizio Pierini

Fonction : Auteur

European Organization for Nuclear Research

Domaines

Apprentissage [cs.LG] Intelligence artificielle [cs.AI] Physique des Hautes Energies - Expérience [hep-ex]

Fichier principal

IJMPA_Book__New_Version_.pdf (3.78 Mo)

Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Cecile Germain : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://inria.hal.science/hal-03159873

Soumis le : samedi 6 mars 2021-13:59:33

Dernière modification le : vendredi 24 mars 2023-14:53:21

Archivage à long terme le : lundi 7 juin 2021-18:01:32

Dates et versions

hal-03159873 , version 1 (06-03-2021)

Identifiants

HAL Id : hal-03159873 , version 1
DOI : 10.1142/9789811234033_0004

Citer

Adrian Alan Pol, Gianluca Cerminara, Cécile Germain, Maurizio Pierini. Data Quality Monitoring Anomaly Detection. Artificial Intelligence for High Energy Physics, World Scientific, 2022, ⟨10.1142/9789811234033_0004⟩. ⟨hal-03159873⟩

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