CARLA是一种自监督对比表示学习方法，用于时间序列异常检测。它通过学习时间上接近的窗口的相似表示和窗口及其等效异常窗口的不相似表示，以及使用自监督方法对窗口的正常/异常表示进行分类。CARLA在多个基准数据集上表现出比现有方法更好的性能，突显了对比表示学习在时间序列异常检测领域的潜力。