OneShot：以单个已确认异常为检测器池加权

研究者提出 OneShot，用单个已确认异常为整个时间序列异常检测器池加权，而非从中挑选单一模型，避免了"缺乏通用检测器"时选型困难的问题。 作者报告，在 152 个单变量和 73 个多变量序列上，OneShot 优于最强单检测器、全池平均，甚至优于在已确认事件上直接挑最佳检测器；并称单个已确认异常已足以接近该序列的最佳检测器。代码已公开。 上述结论来自作者自报的实验结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。