Despite its importance, the detecti

Despite its importance, the detection of unusual time series remains relatively unstudied when data reside on external storage. Most existing approaches demonstrate efficient
detection of anomalous examples, assuming that the time series at hand can fit in main
memory. However, for many applications this is not be the case. For example, multiterabyte time series datasets are the norm in astronomy [66], while the daily volume of
web queries logged by search engines is even larger.

Kết quả (Việt) 1:

Mặc dù tầm quan trọng của nó, phát hiện của chuỗi thời gian bất thường vẫn còn tương đối unstudied khi dữ liệu nằm trên lưu trữ bên ngoài. Hầu hết các phương pháp tiếp cận hiện tại chứng minh hiệu quảCác phát hiện của bất thường ví dụ, giả sử rằng dòng thời gian ở bàn tay có thể phù hợp trong chínhbộ nhớ. Tuy nhiên, cho nhiều ứng dụng này không là các trường hợp. Ví dụ, multiterabyte thời gian loạt datasets là chuẩn mực trong thiên văn học [66], trong khi khối lượng hàng ngàytruy vấn web đăng nhập công cụ tìm kiếm là lớn hơn.

Kết quả (Việt) 2:

Mặc dù tầm quan trọng của nó, là phát hiện của chuỗi thời gian bất thường vẫn còn tương đối không được tra cứu khi dữ liệu nằm trên lưu trữ ngoài. Hầu hết các phương pháp tiếp cận hiện chứng minh hiệu quả
phát hiện các bất thường ví dụ, giả sử rằng chuỗi thời gian ở bàn tay có thể phù hợp trong chính
bộ nhớ. Tuy nhiên, đối với nhiều ứng dụng này không phải là trường hợp. Ví dụ, multiterabyte bộ dữ liệu chuỗi thời gian là các chỉ tiêu trong thiên văn học [66], trong khi khối lượng hàng ngày của
các truy vấn web đăng nhập của công cụ tìm kiếm thậm chí còn lớn hơn.