Q1 2026

TFD-CAD: Collaborative time-frequency dual-branch framework for time series anomaly detection

Jintao Chen · Peishun Liu · Shuangyin Li · Peng Li · Xinyue Li · Ruixin Hua
10.1007/s44443-026-00805-4 423 المشاهدات 0 الاقتباسات
0
الاقتباسات
423
المشاهدات
الملخص غير متوفر لهذا المنشور.
الاستشهاد بهذا المقال (APA)
Jintao, C., Peishun, L., Shuangyin, L., Peng, L., Xinyue, L., Ruixin, H. (2026). TFD-CAD: Collaborative time-frequency dual-branch framework for time series anomaly detection. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences. https://doi.org/10.1007/s44443-026-00805-4
أبحاث ذات صلة
A lightweight model for indoor object detection in unstructured scenes based on joint attention and …
Zhizhong Xing; Leping Li; Ying Yang; Wei Zhou; Guolan Ma; Shaochun Chen; Lechun · 2026
13
استشهاد
458
DDM-YOLO: A lightweight oriented detection model for mature daylily fruits in complex environments
Minqiu Kuang; Xuejie Zou; Fangping Xie; Xiaojian Li; Shang Chen; Dawei Liu; Yuxu · 2026
8
استشهاد
458
Information guided Levy flight for robot search in unknown environments
Weitao Zhao; Zati Hakim Azizul; Xin Lyu; Weijie Kuang · 2026
4
استشهاد
434
3
استشهاد
535
Bridging the gap: A comprehensive survey on AI-driven digital twin networks for future wireless syst…
Yousef Sanjalawe; Salam Fraihat; Salam Al-E’mari; Sharif Naser Makhadmeh · 2026
3
استشهاد
445
الوصول
عرض النص الكامل عبر DOI
نُشر في
الرقم الدولي ISSN 1319-1578
الربعية Q1
درجة المؤشر القياس العربي 100
التخصص Computer Science & AI
الناشر Elsevier / King Saud University
الدولة 🇸🇦 Saudi Arabia
عرض ملف المجلة →
المؤلفون
تفاصيل النشر
السنة 2026
اللغة English
أُضيف في 06 Jul 2026