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TimeAutoDiff ofrece nuevas soluciones para crear datos de series temporales sintéticas realistas.

Explorando el papel de los datos sintéticos en la mejora de los sistemas de IA en la salud.

Una nueva técnica mejora la imagen de los vasos sanguíneos del cerebro, ayudando a la investigación.

AUTOPRIV simplifica la privacidad de datos para usuarios sin habilidades técnicas.

Un nuevo método para seleccionar estimadores de manera eficiente en tareas de evaluación off-policy.

Un nuevo conjunto de datos sintético mejora el entrenamiento para modelos de IA multimodal.

Nuevos métodos generan datos sintéticos para proteger la privacidad en escenarios colaborativos.

Este artículo examina el papel de los LLMs en la generación de datos sintéticos para tareas de clasificación de texto.

Un estudio sobre sesgos en modelos de generación de imágenes sintéticas y sus impactos en la sociedad.

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Un nuevo método mejora la claridad y precisión en los sistemas de puntuación automatizados.

Un nuevo método usa traducción para mejorar el entrenamiento de modelos de lenguaje.

Este trabajo mejora la detección de drones a través de métodos innovadores y datos sintéticos.

Explorando cómo los datos sintéticos moldean los modelos de aprendizaje automático y su comportamiento.

CLAMP-ViT ofrece una nueva forma de comprimir transformadores de visión usando datos sintéticos.

La IA generativa mejora las capacidades de detección de RF, transformando la recolección y el análisis de datos.

Un nuevo enfoque mejora el Aprendizaje Federado al generar datos sintéticos y proteger la privacidad.

Un nuevo método genera datos sintéticos para mejorar la detección de resultados falsos.

Presentando un modelo que combina transformaciones basadas en árboles para generar resultados efectivos.

Nuevas técnicas mejoran la estimación de la postura de la cabeza a partir de imágenes frontales únicas.

Explorando los retos y avances en la protección de datos sensibles sin perder su utilidad.

Presentando un modelo para analizar procesos de salto de Markov complejos con datos ruidosos.

Mejorando imágenes sintéticas para mejorar el rendimiento del sistema de reconocimiento facial.

Examinando el impacto de la contaminación de datos en las evaluaciones de generación de código.

Una mirada a la generación de datos sintéticos para la movilidad urbana y los desafíos de privacidad.

Presentando FedGTG para retener conocimiento mientras aprendes en entornos federados.

La generación de datos sintéticos ayuda a la investigación en salud y protege la privacidad de los pacientes.

Nuevos modelos mejoran la calidad de imagen de los tejidos para un mejor diagnóstico de enfermedades.

Descubre cómo los datos sintéticos ayudan a los minoristas a proteger la privacidad de los clientes mientras obtienen información valiosa.

Explorando los riesgos de privacidad en los datos sintéticos y presentando el Índice de Plagio de Datos.

KiOP ofrece una forma sencilla de compartir conocimiento de múltiples modelos.

PSVAE ofrece un método más rápido para crear datos tabulares sintéticos de alta calidad.

Combinar palabras de activación y reconocimiento de voz mejora la seguridad en la tecnología de voz.

Un nuevo método mejora los datos sintéticos para el análisis de muestras de tejido.

Nuevos métodos de datos sintéticos mejoran la precisión y comprensión en la detección de objetos basada en lenguaje.

El modelo FUTGA mejora la comprensión de la música a través de descripciones detalladas y específicas del tiempo.

Explora técnicas rentables para entrenar modelos generativos de texto a imagen.

El nuevo modelo CFGen mejora la generación de datos sintéticos de células individuales para obtener mejores ideas en la investigación.

Este artículo explora el Reciclaje de Conocimientos para mejorar el entrenamiento de datos sintéticos en clasificadores.

Este artículo habla sobre el mecanismo de Poisson para mantener la privacidad en la síntesis de datos.