Fugu-MT 論文翻訳(概要): TSML (Time Series Machine Learnng)

論文の概要: TSML (Time Series Machine Learnng)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13191v1
Date: Wed, 27 May 2020 06:37:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-28 08:10:51.018130
Title: TSML (Time Series Machine Learnng)
Title（参考訳）: TSML (Time Series Machine Learnng)
Authors: Paulito Palmes, Joern Ploennigs, Niall Brady
Abstract要約: この自動化のルーツは、ステータス監視とデータ収集のためのセンサーネットワークのインストールである。これらのデータ豊富な環境における大きな課題の1つは、これらの大量のデータから情報を抽出し、活用する方法である。その技術は、軽量フィルタのパイプラインをビルディングブロックとして使用して、大量の産業時系列データを並列に処理することに基づいている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5801044612920815
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Over the past years, the industrial sector has seen many innovations brought about by automation. Inherent in this automation is the installation of sensor networks for status monitoring and data collection. One of the major challenges in these data-rich environments is how to extract and exploit information from these large volume of data to detect anomalies, discover patterns to reduce downtimes and manufacturing errors, reduce energy usage, predict faults/failures, effective maintenance schedules, etc. To address these issues, we developed TSML. Its technology is based on using the pipeline of lightweight filters as building blocks to process huge amount of industrial time series data in parallel.
Abstract（参考訳）: 過去数年間、産業部門は自動化によって多くのイノベーションをもたらしてきた。この自動化の本質は、状態監視とデータ収集のためのセンサネットワークのインストールである。これらのデータ豊富な環境における大きな課題の1つは、このような大量のデータから情報を取り出して異常を検知し、ダウンタイムと製造エラーを低減し、エネルギー使用量を減らし、故障/故障を予測し、メンテナンススケジュールを効果的に行う方法である。これらの問題に対処するため,我々はTSMLを開発した。同社の技術は、軽量フィルタのパイプラインをビルディングブロックとして使用して、大量の産業時系列データを並列に処理する。

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