Anomaly 第3页

有监督学习week1

或输入到输出到输出映射的算法给定若干组正确的x,y进行学习，最后可以对新的x进行合理的预测y回归有监督学习的一种，可以预测数字，和无限多的可能输出分类有监督学习的一种，可以预测类别，有限可能的结果无监督学习三个类型anomaly

Paran0ea1·2023-01-30 17:10

将Azure Data Explorer和Stream Analytics应用于异常检测

URL：https://azure.microsoft.com/en-us/blog/azure-data-explorer-and-stream-analytics-for-anomaly-detection

醍醐灌顶·2023-01-26 16:12

08_09_4_Semi-supervised_PCA_reconstru_K-Means_Clustering_Gaussian Mixture_Anomaly Detection_Dirichle

cp11_WorkingwithUnlabeledData_ClusteringAnalysis_Kmeans_hierarchical_dendrogram_heatmap_DBSCANhttps://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/10581397708_DimensionalityReduction_svd_Kernel_pca_ma

LIQING LIN·2023-01-18 09:27

阅读笔记（2019）Deep Learning for Anomaly Detection: A Survey

原文：https://www.researchgate.net/publication/330357393_Deep_Learning_for_Anomaly_Detection_A_Survey论文首先对基于深度学习的异常检测的研究方法进行了系统全面的概述

ac同学·2023-01-16 00:49

Inpainting Transformer for Anomaly Detection阅读笔记

InpaintingTransformerforAnomalyDetection阅读笔记AbstractCV中的异常检测任务是识别偏离一系列正常图像的图像的任务。一种常见的方法是训练深度卷积自动编码器来修复图像的覆盖部分，并将输出与原始图像进行比较。通过仅在无异常样本上训练，假设模型不能正确重建异常区域。假设较远区域的信息是有益的，所以提出一种完全基于self-attention的方法来解决。提出

给个编制·2023-01-15 20:03

anomaly transformer文章解读

ANOMALYTRANSFORMER:TIMESERIESANOMALYDETECTIONWITHASSOCIATIONDISCREPANCY1.文章简介文章发表在2022ICLR上，被评为ICLR亮点文章，第一作者为清华大学一名硕士生，主要想解决的是时间序列数据上的异常检测问题，此方法适用于单维时间序列与多维时间序列。2.创新点文章的主要工作是通过正常点与异常点的关联差异性去解决异常检测问题，主

lyj19941231·2023-01-15 20:29

Anomaly-Transformer (ICLR 2022 Spotlight)复现过程及问题

官方代码：GitHub-thuml/Anomaly-Transformer:AboutCodereleasefor"AnomalyTransformer:TimeSeriesAnomalyDetectionwithAssociationDiscrepancy

理心炼丹·2023-01-15 20:27

RTFM：Weakly-supervised Video Anomaly Detection with Robust Temporal Feature【ICCV 2021】附代码注释

论文解读【摘要】具有弱监督视频级别标签的异常检测通常被表述为多实例学习（MIL）问题，其中我们旨在识别包含异常事件的片段，每个视频被表示为一个视频片段包（Bag）。尽管当前的方法显示出有效的检测性能，但它们对正样本（即异常视频中的稀有异常片段）的识别在很大程度上受到大量负样本的影响，尤其是当异常事件是与正常事件相比仅表现出微小差异时。在许多忽略重要视频时间依赖性的方法中，这个问题更加严重。为了解决

计算机视觉从零学·2023-01-14 11:58

异常检测论文阅读笔记《MIST: Multiple Instance Self-Training Framework for Video Anomaly Detection》

MIST:MultipleInstanceSelf-TrainingFrameworkforVideoAnomalyDetection论文来源：CVPR2021原论文地址链接相关代码链接本论文关键词：Weaklysupervised（弱监督），MultipleInstanceLearning（多实例学习），Self-training（自训练），PseudoLabel（伪标签），Self-Guide

研途可达·2023-01-14 11:25

论文阅读 (64)：Weakly-supervised Video Anomaly Detection with Robust Temporal Feature Magnitude Learning

文章目录1引入1.1题目1.2代码1.3摘要1.4Bib2RTFM2.1理论动机2.2多尺度时间特征学习2.3特征量级学习2.4RTFM帧级分类器3实验3.1数据集和度量标准3.2实现细节1引入1.1题目 2021CVPR：用于弱监督视频异常检测的健壮性时间特征量级学习(Weakly-supervisedvideoanomalydetectionwithrobusttemporalfeature

因吉·2023-01-14 11:53

Coursera-Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning--异常检测Anomaly Detection

异常检测算法用于处理unlabeleddatasetofnormalevents，在此基础上建立模型，检测数据是否异常一、密度估计DensityEstimation给定训练数据集（注意其中的数据都是normalevents），建立p(x)代表x出现在数据集的可能性；通过计算p(xtest)并与进行对比，时为异常事件，否则为正常事件二、正态分布/高斯分布GaussianDistribution定义概

elfighting·2023-01-14 00:55

机器学习系列-- 异常检测(Anomaly Detection)

目录1、问题的动机2、高斯分布3、异常检测算法4、开发和评价一个异常检测系统5、异常检测与监督学习对比6、特征选择1、问题的动机这一部分介绍异常检测(Anomalydetection)问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。什么是异常检测呢？为了解释这个概念，举一个例子吧：假想你是一个飞机引擎制造商

已退游，勿扰·2023-01-12 20:49

基于Halcon的深度学习异常值检测方法

据官方介绍，该方法具有以下优点：1无需标注2只需少量正样本即可进行训练3可以在CPU下进行训练4具有较快的推断速度官方的例程中，分为四个步骤：1数据准备通过read_dl_dataset_anomaly

嘻嘻_哈哈_·2023-01-06 10:05

异常检测（Anomaly detection）方法小结

文章目录一、基于规则处理二、基于统计学处理三、基于机器学习处理3.1无监督方法3.2半监督方法3.3有监督方法四、数据类型4.1.高维数据4.2.时间序列数据4.3.文本数据五、相关论文异常检测技术被广泛应用到各个应用领域之中，包括疾病检测、金融欺诈检测、网络入侵检测等。在智能运维领域，异常检测处理的数据类型主要是时间序列数据（KPI序列）和文本数据（日志），处理方法主要有基于规则处理、基于统计学

是肉球哇·2023-01-06 10:34

halcon深度学习异常检测

初学，记录学习过程halcon深度学习例程dl_anomaly_detection_workflow，算法流程共分为5部分：（0）准备阶段准备输入、输出路径。

csqcsq18·2023-01-06 10:03

Function ‘MseLossBackward0‘ returned nan values in its 0th output.

如果开启了：torch.autograd.set_detect_anomaly(True)那么在loss.backward()的时候就会出现这个提示。为什么会出现这的情况呢？

tigerhuli·2023-01-04 15:21

论文翻译：Deep Learning for Anomaly Detection: A Review，异常检测的深度学习:回顾

异常检测，又称离群点检测，几十年来一直是各个研究领域中一个持续而活跃的研究领域。仍然有一些独特的问题、复杂性和挑战需要先进的方法。近年来，深度学习使得异常检测成为可能。深部异常探测，已成为一个关键方向。本文综述了深度异常检测方法的研究进展，并对检测方法进行了综合分类，包括三个高级分类和三个高级分类11种方法的细粒度分类。我们回顾了他们的主要直觉、目标功能、基本假设、优势和劣势，并讨论了他们如何应对

王壹浪·2023-01-04 09:55

搬运外网的异常检测综述

网站：https://awesomeopensource.com/project/hoya012/awesome-anomaly-detection?categoryPage=18可能需要挂VPN

是你的小鱼·2023-01-04 07:45

CutPaste Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization阅读笔记

CutPasteSelf-SupervisedLearningforAnomalyDetectionandLocalization阅读笔记Abstract为了建立高性能的缺陷检测模型，提出一个两阶段框架，只用正常训练数据来构建异常检测器，首先学习自监督深度表示，然后在表示上构建一个生成的单分类器。通过对剪切粘贴中的正常数据进行学习表示，剪切粘贴是一种简单的数据增强策略，对大图像进行随机位置粘贴。直

给个编制·2023-01-03 11:39

Ng第十五课：异常检测(Anomaly Detection)

15.1问题的动机15.2高斯分布15.3算法15.4开发和评价一个异常检测系统15.5异常检测与监督学习对比15.6选择特征15.7多元高斯分布（可选）15.8使用多元高斯分布进行异常检测（可选）15.1问题的动机15.2高斯分布15.3算法15.4开发和评价一个异常检测系统15.5异常检测与监督学习对比15.6选择特征15.7多元高斯分布（可选）15.8使用多元高斯分布进行异常检测（可选）转载

weixin_30466953·2023-01-03 11:37

《Anomaly Detection via Reverse Distillation from One-Class Embedding》论文阅读笔记

作者：HanqiuDengXingyuLi出自：CVPR2022Abstract：作者提出了一种由教师编码器和学生解码器组成的T-S模型，并引入了一种简单有效的“逆向蒸馏”范式。学生网络不直接接收原始图像，而是以教师模型的单类嵌入作为输入和目标，恢复教师的多尺度表示。此外，我们在T-S模型中引入了一个可训练的单类瓶颈嵌入（OCBE）模块。所得到的紧嵌入有效地保留了正常模式的基本信息，并抛弃了异常扰

m0_46314815胡说养的猪·2023-01-03 11:32

《PaDiM: a Patch Distribution Modeling Frameworkfor Anomaly Detection and Localization》论文阅读笔记

作者：ThomasDefard,AleksandrSetkov,AngeliqueLoesch,RomaricAudigier出自：Nov2020作者提出了一种新的斑块分布建模框架PaDiM，用于在单类学习设置中同时检测和定位图像中的异常。PaDiM使用预先训练的卷积神经网络（CNN）进行补丁嵌入，并使用多元高斯分布来获得正常类的概率表示。Introduction:每个贴片位置由多元高斯分布描述;

m0_46314815胡说养的猪·2023-01-03 11:32

《Student-Teacher Feature Pyramid Matchingfor Anomaly Detection》论文阅读笔记

作者：GuodongWang，ShuminHan∗，ErruiDing3，DiHuang†1,2作者将知识提取到一个具有相同结构的学生网络中，以学习无异常图像的分布，这种一步转移尽可能地保留了关键线索。作者将多尺度特征匹配策略集成到框架中，这种分层特征匹配使得学生网络能够在更好的监督下接收来自特征金字塔的多层次知识的混合，从而允许检测各种大小的异常。特点：在给定一个在图像分类方面预先训练的强大网络

m0_46314815胡说养的猪·2023-01-03 11:32

Self-Supervised Anomaly Detection A Survey and Outlook

本文是异常检测综述的另一篇文章，《Self-SupervisedAnomalyDetection:ASurveyandOutlook》，只对文字部分进行翻译，图表请查看原文。自监督异常检测：综述与展望摘要1.引言2.相关工作3.异常检测：术语和常见做法A.异常类型B.数据标签的可用性C.异常、离群值、新颖性、分布外检测4.异常检测中的半监督学习A.算法B.假设与评估C.应用领域5.异常检测中的自预

UnknownBody·2023-01-03 11:30

论文阅读笔记：Traffic Anomaly Prediction Based on JointStatic-Dynamic Spatio-Temporal EvolutionaryLearning

基于静态-动态时空联合进化的交通异常预测学习代码：GitHub-zwzhangzzz/SNIPER:SNIPER_tensorflow实在看不懂它是怎么对数据预处理的，，，有空再看吧，，，摘要：准确的交通异常预测提供了一个在正确的位置及时拯救伤员的机会。然而，交通异常的复杂过程受到各种静态因素和动态相互作用的影响。最近不断发展的表征学习为理解这一复杂过程提供了新的可能性，但也面临着数据分布不平衡和

ayuuuuu·2023-01-03 11:29

CutPaste Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization

CutPaste:Self-SupervisedLearningforAnomalyDetectionandLocalization用于异常检测和定位的自监督学习简洁版问题：异常的检测和定位现有工作不足：现有的工作主要关注以对象为中心的自然图像中的检测语义异常值，这种方式在检测细粒度异常方面，没有很好的通用性现有工作的中数据增强的方式（旋转预测，对比）对检测局部缺陷来说是次优的**解决问题的挑战:

向光光同学·2023-01-03 11:59

《Patch SVDD: Patch-level SVDDfor Anomaly Detection and Segmentation》论文阅读笔记

作者：JihunYi[0000−0001−5762−6643]andSungrohYoon出自：ACCV2020Introduction：单类支持向量机（OC－SVM）支持向量数据描述（SVDD）是一种用于异常检测的长期算法，我们使用自监督学习将其深度学习变体扩展到基于补丁的方法。SVDD在内核空间中搜索包含数据的超球。本文将DeepSVDD扩展为一种分片检测方法，提出了PatchSVDD。该方法

m0_46314815胡说养的猪·2023-01-03 11:57

【第二章数据预处理】袁博《数据挖掘：理论与算法》

3、缺失数据（MissingData）4、Outliers（离群点）5、Anomaly（异常点）2异常值与重复数据检测1、LocalOutlierFactor（局部异常因子）2、DuplicateData

我愚蠢的_理想主义·2022-12-30 16:20

【从零入门人工智能】异常检测实战_数据集：anomaly_data.csv

异常检测实战实验目标导入第三方库导入数据集取出数据集中的每一列数据数据可视化可视化数据的分布情况计算均值和方差画出`x1`和`x2`的高斯分布图形建立异常检测模型并进行预测默认参数情况下对模型预测结果进行可视化修改默认参数后，对模型预测结果进行可视化总结实验目标基于anomaly_data.csv

David Beckham 01·2022-12-29 15:15

GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training阅读笔记

GANomaly:Semi-SupervisedAnomalyDetectionviaAdversarialTraining阅读笔记Abstract异常检测任务，就是当数据集由于另一类（异常）的样本量不足而高度偏向一类（正常）时，从异常中确定正常数据。由于异常情况的类别不可知同时数量较少等问题，导致有监督的分类学习问题不容易解决。所以引入半监督的学习方式。半监督的学习方式：数据集只有正常类，测试集

给个编制·2022-12-25 17:27

Deep Variational Graph Convolutional Recurrent Network for Multivariate Time Series Anomaly Detect

多元时间序列异常检测是数据挖掘和服务质量管理的重要任务。最近的许多异常检测工作都集中在设计无监督概率模型，以提取MTS的鲁棒正常模式。将其与自适应变分图卷积循环网络(VGCRN)相结合，对MTS中的空间和时间细粒度相关性进行建模。为了探索分层的潜在表示，进一步将VGCRN扩展为一个深度变分网络，在不同层捕获多级信息，对噪声时间序列具有鲁棒性。提出了一种向上向下的变分推理方案，同时考虑了基于预测和基

西西弗的小蚂蚁·2022-12-24 10:49

MAD-GAN: Multivariate Anomaly Detection for Time Series Data with Generative Adversarial Networks

MAD-GAN:MultivariateAnomalyDetectionforTimeSeriesDatawithGenerativeAdversarialNetworks文章目录MAD-GAN:MultivariateAnomalyDetectionforTimeSeriesDatawithGenerativeAdversarialNetworks一、引言1.背景2.论文贡献二、论文模型2.实验

程序员的账号·2022-12-24 08:10

（四）MAD-GAN: Multivariate Anomaly Detection for Time Series Data with Generative Adversarial Networks

内含动画的PPT已经上传，可以在我上传的资源里看到，可免费下载论文链接：https://arxiv.org/pdf/1901.04997.pdf论文代码：https://github.com/LiDan456/MAD-GANs本文一个大的贡献是开源了两个数据集1、TheSecureWaterTreatment(SWaT）2、TheWaterDistribution(WADI)本篇论文“MAD-GA

是肉球哇·2022-12-24 08:40

CNN时间序列异常检测——Time Series Anomaly Detection Using Convolutional Neural Networks and Transfer Learning

TimeSeriesAnomalyDetectionUsingConvolutionalNeuralNetworksandTransferLearning使用卷积神经网络和转移学习的时间序列异常检测2019时间序列异常检测在自动化监控系统中发挥着关键作用。与时间序列异常检测相关的最先前的深度学习努力基于经常性的神经网络（RNN）。文章提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的时间序列分割方法进行异常检

KrystalKarlieKarina·2022-12-24 08:09

MAD-SGCN: Multivariate Anomaly Detection with Self-learning Graph Convolutional Networks

当今的信息物理融合系统(cps)是大型且复杂的数据密集型系统。为了准确、及时地检测可能发生的入侵或故障，需要对大量相互连接的传感器和执行器产生的数据进行持续监测和分析。近年来，基于深度学习的多变量时间序列无监督异常检测技术被提出，用于检测CPSs攻击。然而，目前的方法要么受限于其表示学习方法，无法同时有效地编码时间和空间信息，要么无法在没有明确了解不同变量或传感器之间的内部关系的情况下容易扩展到其

西西弗的小蚂蚁·2022-12-24 08:39

Unsupervised Brain Anomaly Detection and Segmentation with Transformers

VQ-VAE+Transformer真香！其中用到了Performer模型，表现SOTA！性能优于AE等网络。UnsupervisedBrainAnomalyDetectionandSegmentationwithTransformers作者单位：伦敦国王学院,伦敦大学学院论文下载链接：https://arxiv.org/abs/2102.11650病理性脑部外观可能如此异质，以致仅可理解为异常，

Amusi（CVer）·2022-12-23 08:54

【学习】auto-encoder、feature disentanglement、discrete representation、anomaly detection

李宏毅深度学习一、auto-encoder1、auto-encoder2、de-nosingauto-encoder二、featuredisentanglement1、应用：voiceconversion声音转换三、discreterepresentation1、VAVAEembedding也可以是text。四、更多应用compression压缩anomalydetection异常检测的应用aut

Raphael9900·2022-12-22 18:02

Time Series Anomaly Detection with Multiresolution Ensemble Decoding(AAAI2021)

循环自编码器是一种常用的时间序列异常检测模型，它利用异常点或异常段的高重建误差来识别异常点或异常段。然而，现有的循环式自动编码器由于序贯解码，容易出现过拟合和错误累积的问题。在本文中，我们提出了一种简单而有效的循环网络集成，称为多分辨率集成译码循环自编码器(RAMED)。通过使用不同译码长度的译码器和一种新的粗到细融合机制，较低分辨率的信息可以帮助译码器实现高分辨率输出的长距离译码。进一步引入多分

西西弗的小蚂蚁·2022-12-22 07:57

Deep Anomaly Detection with Deviation Networks 论文笔记

DeepAnomalyDetectionwithDeviationNetworks论文笔记（自己回顾用）问题描述算法框架伪代码总结&个人计划问题描述论文利用少部分有标签的异常点来学习出所有节点的异常得分。假设训练集有N+K个，其中N个是没有标签的节点，K个是有标签的异常节点。需要注意的是：K的值要远小于N，以及N中也包含了一部分异常点。算法框架算法提出的框架主要由三个部分组成：1、一个简单的神经网

神奇宝贝训练师xy·2022-12-22 07:27

Image/Video Deep Anomaly Detection: A Survey阅读笔记

Image/VideoDeepAnomalyDetection:ASurvey阅读笔记文章目录Image/VideoDeepAnomalyDetection:ASurvey阅读笔记Abstract1、Introduction2、ProblemFormulation2.1、pNp_NpN：ModelingNormalData2.2、DDD：DetectionMeasure3、SupervisionS

给个编制·2022-12-22 07:21

Deep Anomaly Detection with Deviation Networks论文阅读

DeepAnomalyDetectionwithDeviationNetworks两阶段方法的弊端：间接执行异常分数的优化，导致数据效率低下（因为现有的方法一般是无监督学习，无法利用已知的信息（如少量标签））和次优化的异常分数。无监督异常检测的弊端：模型认为的一些异常其实是数据噪声或者是一些不感兴趣的数据目标，由于缺少感兴趣异常的先验知识。而且一些异常情况是可以获得的，论文用有限的标注异常作为先验

爱笑的李·2022-12-22 07:48

【论文阅读】Neural Transformation Learning for Deep Anomaly Detection Beyond Images 异常检测，可学习变换，时间序列，表格数据

本博客系博主阅读论文之后根据自己理解所写，非逐字逐句翻译，预知详情，请参阅论文原文。论文标题：NeuralTransformationLearningforDeepAnomalyDetectionBeyondImages；论文作者：ChenQiu12，TimoPfrommer1，MariusKloft2，StephanMandt3，MajaRudolph1；1BoschCenterforAI2TU

me_yundou·2022-12-22 07:46

【文献阅读】Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure

深度异常检测与异常暴露文章目录深度异常检测与异常暴露Abstract1Introduction2RelatedWork3OutlierExposure4、Experiments4.1OOD检测器的评估4.2各种数据集的介绍（略）4.3多分类MaximumSoftmaxProbability(MSP)ConfidenceBranchSyntheticOutliersDensityEstimation

StatisticsLiu·2022-12-22 07:11

论文笔记-Image/Video Deep Anomaly Detection: A Survey

Image/VideoDeepAnomalyDetection:ASurvey图像或视频中异常检测综述目录Image/VideoDeepAnomalyDetection:ASurveyAbstract1Introduction2ProblemFormulation2.1pN:ModelingNormalData2.2D:DetectionMeasure3SupervisionSupervisied

月亮299·2022-12-22 07:40

【2019/SDM】Deep Anomaly Detection on Attributed Networks

原文链接：https://dreamhomes.github.io/posts/202012271139.html文章链接：http://www.public.asu.edu/~kding9/pdf/SDM2019_Deep.pdf源码链接：https://github.com/kaize0409/GCN_AnomalyDetectionTL;DR目前属性网络中的异常检测方法都是使用浅层的学习机制

梦家·2022-12-22 07:40

A Comprehensive Survey on Graph Anomaly Detection with Deep Learning——前言

论文：AComprehensiveSurveyonGraphAnomalyDetectionwithDeepLearning论文地址：https://arxiv.org/abs/2106.07178节点检测本文的写作动机异常检测是一种数据挖掘过程，旨在识别偏离数据集中大多数数据的异常模式。在这一领域的早期工作中，检测方法在很大程度上依赖于手工制作的特征工程或领域专家构建的统计模型。这内在地限制了这

Anooyman·2022-12-22 07:10

【Paper Notes】Deep Anomaly Detection With Outlier Exposure

论文地址这篇文章是发表在ICLR2019上，主要做分布外检测（OutofDistributionDetection)。目录分布外检测（ODD）评价方法FPR[95/90]AU-ROC本文方法实验结果&思考分布外检测（ODD）分布外检测主要目标是让网络能够识别样本来自训练域外的风险。比如我们训练了一个猫狗分类模型。但是当我们输入一张乌龟的图片的时候，如果我们的模型仍然“自信”地输出猫或者狗这个类别的

Kross Sun·2022-12-22 07:37

【异常检测-论文阅读】（CVPR 2022）Self-Supervised Predictive Convolutional Attentive Block for Anomaly Detection

来源：RisteaNC,MadanN,IonescuRT,etal.Self-supervisedpredictiveconvolutionalattentiveblockforanomalydetection[C]//ProceedingsoftheIEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2022:13576-13586.文

不喝可乐不快乐·2022-12-21 09:56

【论文精读】2022_CVPR_Self-Supervised Predictive Convolutional Attentive Block for Anomaly Detection

Self-SupervisedPredictiveConvolutionalAttentiveBlockforAnomalyDetection论文地址链接Abstract 在成功的异常检测方法中，有一类方法依赖于对被mask掉信息的预测(例如，patch、未来帧等)并利用与被mask信息相关的重建误差作为异常分数。与相关方法不同，作者提出将基于重建的功能集成到一个新的自监督的预测体系结构模块中。

几帧从前_·2022-12-21 09:25

CVPR21-无监督异常检测《CutPaste:Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization》

文章目录原文地址论文阅读方法初识相知核心技术理论分析实验分析回顾开源代码（非官方）原文地址CutPasteCVPR21原文论文阅读方法三遍论文法初识本文主要提出了一个新的增广方法“CutPaste”，并基于此方法提出了一个两阶段的无监督异常检测方法，①构建分类器区分正常样本与异常样本，作为代理任务（proxytask）学习特征表示；②根据训练好的网络提取特征，用于检测异常。此方法在MVTec数据集

我是大黄同学呀·2022-12-21 09:24

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