Structure-Aware Unsupervised Anomaly Detection for Spacecraft Telemetry with Adaptive EVT Thresholding
本文提出了一种无监督的航天器遥测异常检测框架，通过增量式月度重训练、统计模型选择和自适应极值理论阈值控制，解决了实际中缺乏标注数据的问题。
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Representative Papers
Structural Fusion of Bayesian Networks with Limited Treewidth Using Genetic Algorithms
本文使用遗传算法解决在限制树宽条件下贝叶斯网络的结构融合问题，旨在整合多个输入网络的同时保持计算上的可操作性。
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Efficient model exploration with the integrated nested Laplace approximation
本文使用集成嵌套拉普拉斯近似法解决贝叶斯层次模型中的模型和变量选择问题，通过马尔可夫链蒙特卡洛方法在模型空间中进行采样。
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Federated Causal Discovery via Regression-Directed Cumulants
本文研究了在联邦环境中使用LiNGAM模型进行因果发现的问题，提出了一种基于回归导向累积量的方法FedRCD来克服现有方法的局限性。
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Genetic Algorithms for Tractable Bayesian Network Fusion via Pre-Fusion Edge Pruning
本文针对贝叶斯网络融合中的复杂性和依赖性保留问题，提出了一种基于遗传算法的共识框架，并通过预融合边修剪控制树宽，实验表明该方法优于现有方法。
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Structure-Aware Unsupervised Anomaly Detection for Spacecraft Telemetry with Adaptive EVT Thresholding
本文提出了一种无监督的航天器遥测异常检测框架，通过增量式月度重训练、统计模型选择和自适应极值理论阈值控制，解决了实际中缺乏标注数据的问题。
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Structural Fusion of Bayesian Networks with Limited Treewidth Using Genetic Algorithms
本文使用遗传算法解决在限制树宽条件下贝叶斯网络的结构融合问题，旨在整合多个输入网络的同时保持计算上的可操作性。
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Efficient model exploration with the integrated nested Laplace approximation
本文使用集成嵌套拉普拉斯近似法解决贝叶斯层次模型中的模型和变量选择问题，通过马尔可夫链蒙特卡洛方法在模型空间中进行采样。
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Federated Causal Discovery via Regression-Directed Cumulants
本文研究了在联邦环境中使用LiNGAM模型进行因果发现的问题，提出了一种基于回归导向累积量的方法FedRCD来克服现有方法的局限性。
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Genetic Algorithms for Tractable Bayesian Network Fusion via Pre-Fusion Edge Pruning
本文针对贝叶斯网络融合中的复杂性和依赖性保留问题，提出了一种基于遗传算法的共识框架，并通过预融合边修剪控制树宽，实验表明该方法优于现有方法。
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