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SMAP
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新研究发现常见的时间序列异常检测指标易被操纵
一篇新论文批判性地审查了时间序列异常检测（TSAD）的评估指标，发现许多常用指标容易被简单的、无技能的分数生成器所操纵。该研究在多个基准测试中测试了12种指标，揭示了affiliation-F1和基于ROC的指标（如VUS-ROC）特别容易受到攻击，而基于PR的指标和PA%K则显示出更强的韧性。作者发布了一个压力测试工具，并建议优先考虑基于PR的指标或PA%K，谨慎对待affiliation-F1和ROC-AUC变体，并在每个基准测试…
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AI主题社交媒体帖子中设想SMAP成为老师
该集群包含两条Mastodon帖子，讨论了一个假设的场景，即日本偶像组合SMAP成为老师。帖子包含与AI、娱乐以及组合成员相关的标签。