データ拡張 に関する最新の記事

合成データは、ゲノミクスの研究者に新しい機会を提供するよ。

新しいアプローチは、リアルと合成の画像を使ってデータセットをバランスさせ、画像認識を向上させるんだ。

機械学習のデータ準備は、医療判断の説明可能性に影響を与えることがあるよ。

この研究は、より良い前処理と効率的なアテンションモデルを通じてSERを向上させる。

生成モデルは多様なトレーニングデータを作って、ロボットの適応力を高めるよ。

新しい方法で、騒がしい環境でもイヤフォンの音声のクリアさが向上。

新しいアプローチが難しい画像データでの表現学習とクラスタリングを強化するよ。

この記事では、リアルな画像と合成画像を組み合わせることで、顔認識の精度と公平性がどう向上するかを探るよ。

新しい方法が手書きスタイルとディープラーニングを使ってBMIを予測するんだよ。

このプロジェクトは、より効率的なゴミ分類のためのAI手法を探求してるんだ。

研究者たちは、プライバシーを向上させるために共有データから個人を特定するリスクを評価してる。

この方法は、画像セグメンテーションのパフォーマンスを向上させるためにトレーニングデータセットを改善する。

コンピュータビジョンモデルが人間の視覚的理解とどう合ってるかを調べる。

新しいモデルがPET/CTスキャンから腫瘍を分割する精度を向上させた。

Brain-Net-Diffusionは自閉症スペクトラム障害のfMRIデータ分析を改善する。

新しい方法は正確で非侵襲的な血糖モニタリングを通じて糖尿病ケアを改善することを目指している。

新しいモデルは医療画像のセグメンテーションの精度と効率を向上させる。

新しいフレームワークは、ユーザーのプライバシーを守りつつ、推薦を改善する。

AMRFが産業アプリケーションにおける画像セグメンテーションをどう向上させるかを学ぼう。

PET/CT画像での腫瘍セグメンテーションを自動化することで、精度が向上し、診断が早くなるよ。

このモデルは、過去の知識を保ちながらAIの学習を改善するんだ。

騒がしい環境での音声認識システムを向上させる研究。

研究がLSTMネットワークを使って、より良いインターネットトラフィック予測を探ってるよ。

報酬モデルのトレーニングに新しいアプローチを取り入れることで、AIが人間の好みにより合った形になるんだ。

合成PET/CT画像を使って腫瘍検出とモデルのパフォーマンスを向上させる。

新しい技術が建設現場でのヘルメット着用率を向上させることを目指してるよ。

AI技術がキーポイント検出を強化して、ロボットのインタラクションを改善する。

ユーザーエンゲージメント予測をデータ拡張で改善する方法を探ろう。

より少ないラベル付きサンプルを使って、マルウェアを効率的に分類する新しいアプローチ。

この研究は、リソースが豊富なデータを使ってあまり一般的じゃない言語の感情認識システムを強化するもので。

PODAはAIがテキストを理解して論理的に考える力を高めるんだ。

この記事では、学習パフォーマンスデータの正確性を向上させるための戦略について話してるよ。

自然言語から一階論理への翻訳精度を向上させる。

このフレームワークは、低品質の増強データに対処することでモデルのパフォーマンスを向上させるよ。

新しいフレームワークがヘイトスピーチの検出を強化して、オンラインの公平性を促進するよ。

HARの新しいアプローチは、スマホデータを使ってアクティビティ認識を向上させるよ。

AI駆動のWeatherFormerは、天気予報を改善しつつエネルギー消費を減らす。

研究が心血管画像を強化するための自己教師あり学習法を調べてる。

AIモデルのための視覚データのバイアスを特定して減少させるフレームワーク。

注意の違いを理解することで、言語モデルの学習が向上するよ。