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Hybrid Autoencoder-isolation Forest Approach for Time Series Anomaly Detection in C70xp Cyclotron Operation Data at Arronax

Year: 2025

Type: conference-paper

Abstract: International audience

Source: HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)

Authors: Basbous, Fatima, Mateus, Diana, Poirier, Freddy, Haddad, Ferid

Institutions: Université de Nantes, GIP Arronax, Nantes Université, École Centrale de Nantes, Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes, Centre National de la Recherche Scientifique, Laboratoire de Physique Subatomique et des Technologies Associées, IMT Atlantique

Language: English

Topic: Anomaly Detection Techniques and Applications

Subfield: Artificial Intelligence

Field: Computer Science

Domain: Physical Sciences

Open Access status: green

Funders: European Commission, Agence Nationale de la Recherche, Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale, Centre National de la Recherche Scientifique, Institut National Du Cancer, Direction Générale de l’offre de Soins, Conseil Régional des Pays de la Loire

Awards: G1190173965, G1344684294, NExT (I-SITE)

OpenAlex ID: W7140151205

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