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NeuroSynth gera dados de MRI sintéticos pra melhorar os estudos sobre saúde cerebral.

SABER estima poses de objetos sem rótulos de simetria, melhorando aplicações em robótica e AR.

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Investigando como dados sintéticos ajudam nos avanços da saúde e enfrentam desafios importantes.

A-BDD melhora o treinamento de ML para carros autônomos em tempo ruim.

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FLAME melhora a navegação ao combinar linguagem e entrada visual em ambientes urbanos.

Um novo método pra gerar dados sintéticos sem viés pra aplicações de IA.

Novos modelos oferecem alto desempenho para tarefas de conversa e instrução.

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Este artigo fala sobre os desafios de privacidade e soluções na tecnologia de redes inteligentes.

Novas técnicas usando a distribuição da família gama melhoram a privacidade em conjuntos de dados sensíveis.

Dados sintéticos estão mudando o treinamento de IA, oferecendo conjuntos de dados variados e baratos.

Pesquisadores exploram rugas na testa para verificação de identidade usando dados sintéticos.

Dados sintéticos oferecem novas oportunidades para pesquisadores em genômica.

A Spurfies permite modelagem 3D precisa com dados de imagem limitados.

Pesquisadores usam dados sintéticos pra melhorar o desempenho de modelos de IA sem perder qualidade.

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Usando IA pra simular dados e analisar as conexões emocionais na saúde mental.

Pesquisadores desenvolvem o LEGNet pra prever melhor as habilidades linguísticas em sobreviventes de AVC.

Estudo avalia a criação e a análise de imagens de satélite sintéticas.

O CRAFT facilita a geração de conjuntos de dados sintéticos para várias tarefas com um mínimo de input do usuário.

Esse artigo analisa como a combinação de imagens reais e sintéticas aumenta a precisão e a equidade no reconhecimento facial.

Melhores perguntas melhoram a qualidade dos dados tabulares sintéticos gerados por LLMs.

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Um novo modelo usa dados sintéticos pra melhorar a análise e a eficiência do ultrassom cardíaco.

Método inovador de dados sintéticos melhora a precisão da imagem médica enquanto protege a privacidade dos pacientes.

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A geração de dados sintéticos pode transformar ensaios clínicos garantindo a privacidade dos pacientes e melhorando a disponibilidade dos dados.

Investigando a justiça da IA e o desempenho em prever os resultados da COVID-19 em crianças.