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合成数据生成已成为解决与数据稀缺，隐私问题和人工智能应用中资源优化相关的挑战的重要方法。本文研究了合成数据生成方法的最新进展，重点是生成学习，转移学习和建模技术。生成学习使用机器学习模型来复制现实世界中发现的统计模式。同时，转移学习允许跨相关任务进行知识转移，从而减少了数据稀缺的影响。建模技术（例如基于统计和机器学习方法）创建的合成数据与真实的数据分布相似。本文研究了各种方法和案例研究及其在不同的应用领域中的重要性，并着重于军队。此外，基准测试分析证明了生成对抗网络和变异自动编码器在合成数据生成任务中的有效性。考虑其优势/缺点和应用领域，对转移学习策略进行了评估。对建模技术进行评估以生成合成场景。本文通过讨论合成数据生成以增强军事领域的决策支持的重要性来结束。
利用合成数据生成进行军事决策支持增强
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