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FLAME mejora la navegación al combinar el lenguaje y la entrada visual en entornos urbanos.

Un nuevo método para generar datos sintéticos imparciales para aplicaciones de IA.

Nuevos modelos ofrecen un alto rendimiento para tareas de conversación e instrucción.

Una mirada a los beneficios de los modelos locales y los pipelines de LLMOps.

Este artículo habla sobre los desafíos de privacidad y las soluciones en la tecnología de redes inteligentes.

Nuevas técnicas usando la distribución gamma mejoran la privacidad en conjuntos de datos sensibles.

Los datos sintéticos están transformando el entrenamiento de IA al ofrecer conjuntos de datos diversos y económicos.

Los investigadores exploran las arrugas de la frente para verificar identidades usando datos sintéticos.

Los datos sintéticos ofrecen nuevas oportunidades para los investigadores en genómica.

Spurfies permite modelar en 3D con precisión usando poca data de imagen.

Los investigadores usan datos sintéticos para mejorar el rendimiento de los modelos de IA sin perder calidad.

Este proyecto mejora la corrección de texto en documentos históricos búlgaros usando tecnología OCR.

Usar IA para simular datos y analizar conexiones emocionales en la salud mental.

Los investigadores desarrollan LEGNet para predecir mejor las habilidades lingüísticas en sobrevivientes de derrames cerebrales.

El estudio evalúa la creación y evaluación de imágenes satelitales sintéticas.

CRAFT simplifica la generación de conjuntos de datos sintéticos para varias tareas con muy poca intervención del usuario.

Este artículo analiza cómo combinar imágenes reales y sintéticas mejora la precisión y la equidad en el reconocimiento facial.

Mejores prompts mejoran la calidad de los datos tabulares sintéticos generados por LLMs.

Aprende a generar datos falsos realistas de forma segura.

Este estudio explora cómo los datos sintéticos pueden abordar los desequilibrios de clases y grupos.

Aprende cómo la estimación de la relación de densidad mide efectivamente la calidad de los datos sintéticos.

Un nuevo modelo usa datos sintéticos para mejorar el análisis y la eficiencia de ultrasonidos cardíacos.

Un método innovador de datos sintéticos mejora la precisión de la imagen médica mientras protege la privacidad de los pacientes.

SoloAudio mejora la extracción de sonido usando técnicas avanzadas y datos sintéticos.

La generación de datos sintéticos puede transformar los ensayos clínicos al garantizar la privacidad del paciente y mejorar la disponibilidad de datos.

Investigando la equidad y el rendimiento de la IA en la predicción de los resultados del COVID-19 en niños.

Este estudio mejora la precisión de la clasificación de imágenes médicas usando datos sintéticos.

Usando datos sintéticos para mejorar herramientas de movilidad para personas ciegas y con baja visión.

YORO simplifica la generación de SQL a partir del lenguaje natural, mejorando la eficiencia y la precisión.

Un nuevo método combina el Aprendizaje Federado y el Entrenamiento Adversarial para la detección de amenazas internas.

Una mirada al aprendizaje y manipulación de modelos de series temporales.

Usando imágenes sintéticas de PET/CT para mejorar la detección de tumores y el rendimiento del modelo.

Los modelos de IA pueden revolucionar la extracción de datos clínicos, reduciendo costos y mejorando la precisión.

Explorando cómo los datos sintéticos protegen la privacidad mientras permiten el acceso a la investigación.

Un nuevo método transforma datos tabulares en binarios para generar datos sintéticos de manera eficiente.

Un enfoque novedoso para modelos del mundo usando datos sintéticos para una mejor adaptabilidad.

Explorando el papel de los datos sintéticos en la promoción de la equidad en los algoritmos de recomendación.

Un enfoque de aprendizaje profundo mejora la precisión en la detección de puntos de rodilla en conjuntos de datos ruidosos.

La investigación mejora la generación de datos en el aprendizaje automático usando métodos sintéticos para explicaciones más claras.

ToxiCraft mejora la detección de contenido dañino en línea a través de la generación de datos sintéticos.