深度分析 AxonAD：以注意力查詢可預測性提升多變量時間序列異常偵測效能 本研究聚焦於車載多變量時間序列的協調異常，提出 AxonAD 以注意力查詢的短期可預測性作為偵測依據，結合重建誤差與尾部查詢偏差得分。查詢不匹配得分能捕捉跨通道協調斷裂，即使各通道幅度正常，也提供額外訊號；相較於 LSTMAD、SISVAE 等模型，AxonAD 在 AUC‑PR、Event‑F1 與 Range‑F1 等閾值自由指標上均領先。
