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El aprendizaje profundo mejora la extracción de curvas de dispersión a partir de datos sísmicos.

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Mejorando el manejo de solicitudes raras en asistentes de voz a través de la augmentación de datos.

Un nuevo método en la generación de escenas 3D mejora los datos para el entrenamiento de modelos.

Los investigadores desarrollan métodos para segmentar vasos sanguíneos usando datos sintéticos para mejorar el análisis de riñones.

Este artículo explora el desarrollo de conjuntos de datos avanzados para la robótica en la fabricación.

La investigación revela un modelo para mejorar la corrección de disfluencias en los sistemas de reconocimiento de voz.

Nuevos métodos mejoran la calidad de imagen en microscopía de luz usando inteligencia artificial.

Un nuevo modelo mejora el realismo de los datos de seguimiento ocular sintético para mejores aplicaciones.

Un nuevo marco para el aprendizaje continuo en entornos de datos en constante cambio.

Examinando la efectividad de los datos sintéticos en tareas de corrección de errores gramaticales.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la alineación de nubes de puntos médicos a lo largo del tiempo.

Este artículo examina el papel y los desafíos de los datos tabulares sintéticos en ML.

Examinando la interacción entre equidad, privacidad y rendimiento predictivo en el machine learning.

Nuevo marco mejora la calidad de imagen PET y la medición de incertidumbre.

Descubre cómo FGL protege la privacidad de los datos mientras mejora los modelos de aprendizaje automático.

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Un nuevo generador de datos sintéticos ayuda al análisis del comportamiento humano a través de conjuntos de datos realistas.

Explorando los efectos de los datos sintéticos en los modelos generativos y sus resultados.

Analizando el impacto de la energía renovable y los modelos sintéticos en el sector eléctrico de Australia.

Un nuevo marco permite la generación de datos sintéticos a medida para satisfacer las diversas necesidades de las organizaciones.

Este artículo habla sobre cómo la IA está mejorando la identificación de habilidades laborales.

Nueva herramienta mejora el acceso a datos sintéticos para entrenar modelos en IR.

Usando IA para mejorar la traducción de lenguas de pocos recursos.

Nuevas técnicas mejoran la comprensión de los plasmas a baja temperatura a través de la generación de datos sintéticos.

Método innovador mejora la precisión de la estimación de poses desde diferentes ángulos.

DiffInfinite genera imágenes de tejidos detalladas, mejorando el análisis y el entrenamiento.

TransFusion mejora la generación de datos sintéticos de series de tiempo largas y de alta calidad.

Un nuevo método para comparar señales usando distancias de transporte parcial mejora la precisión y la flexibilidad.

La investigación sobre la luz estelar podría revelar más sobre planetas lejanos y sus atmósferas.

Un nuevo método mejora la equidad del modelo generando muestras de datos sintéticas.

Un nuevo método mejora la precisión de búsqueda corrigiendo errores de escritura de los usuarios.

Los GANs Wasserstein condicionales abordan la escasez de datos en aplicaciones espectrales en diversos campos científicos.

Examinando el impacto de los datos sintéticos en el rendimiento y aprendizaje de modelos de IA.

Creando imágenes diversas de caras de niños para mejorar los sistemas de reconocimiento.

Un nuevo enfoque para reducir el sesgo en los modelos de reconocimiento de imágenes usando datos sintéticos.

Nuevos métodos mejoran el estudio de señales celestiales complejas.

El intercambio de datos sintéticos mejora la investigación en salud mientras protege la privacidad.

La generación de datos sintéticos mejora la eficiencia y el rendimiento del entrenamiento de IA.

Este trabajo muestra cómo generar conjuntos de datos sintéticos útiles para la estimación de flujo óptico.