XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemaugmentation
基于生成对抗网络的数据增强......
摘要 — 脑机接口 (BCI) 系统中分类器的性能高度依赖于训练数据的质量和数量。通常，训练数据是在实验室中收集的，用户在受控环境中执行任务。然而，在现实生活中的 BCI 应用中，用户的注意力可能会分散，这可能会降低分类器的性能。为了提高分类器的鲁棒性，可以在这种情况下获取额外的数据，但在几个长时间的校准会话中记录脑电图 (EEG) 数据是不切实际的。一种潜在的省时省钱的解决方案是人工数据生成。因此，在本研究中，我们提出了一个基于深度卷积生成对抗网络 (DCGAN) 的框架，用于生成人工 EEG 来扩充训练集，从而提高 BCI 分类器的性能。为了进行比较研究，我们设计了一个具有分散和集中注意力条件的运动任务实验。我们使用端到端深度卷积神经网络，利用 14 名受试者的数据对运动意图和休息进行分类。在没有数据增强的情况下，留一法 (LOO) 分类的结果显示，注意力转移的基线准确率为 73.04%，集中注意力的基线准确率为 80.09%。使用所提出的基于 DCGAN 的增强框架，结果显著提高了注意力转移 7.32%（p < 0.01），集中注意力 5.45%（p < 0.01）。此外，我们在 BCI 竞赛 III 的数据集 IVa 上实现了该方法，以区分不同的运动想象任务。所提出的方法将准确率提高了 3.57%（p < 0.02）。这项研究表明，使用 GAN 进行 EEG 增强可以显著提高 BCI 性能，尤其是在现实生活中的应用中，用户的注意力可能会被转移。
IT 行业人员扩充趋势分析 - ijrpr
Appzia Technologies 强调高质量标准，通过结合技术专长、灵活性和安全流程来努力实现客户满意度。他们的质量政策是提供用户友好、可扩展且定制的 IT 解决方案，以满足严格的客户要求。他们通过遵循结构化流程来实现这一目标，该流程包括全面的需求评估、个性化的人才选择和持续的绩效监控，以确保客户在整个项目周期内都感到满意。此外，Appzia 还提供质量保证机制，允许客户在必要时要求更换开发人员，从而确保无缝高效的合作伙伴关系。
图像数据扩散模型的进步
摘要图像数据的增强构成了现代计算机视觉任务中的一种关键方法，因为它可以促进增强培训的多样性和质量；从而提高下游任务中机器学习模型的性能和鲁棒性。并行，增强方法也可以用于以上下文和语义感知方式编辑/修改给定图像。扩散模型（DMS）构成了生成人工智能（AI）领域中最新且高度有前途的方法之一，它已成为图像数据增强的强大工具，能够通过学习潜在的数据分布来生成现实且多样化的图像。当前的研究实现了对基于DM的图像增强方法的系统，全面和深入的评论，涵盖了广泛的策略，任务和应用。尤其是对DMS的基本原理，模型架构和培训策略的全面分析。随后，对相关图像增强方法的分类法进行了研究，重点是有关语义操纵，个性化和适应的技术，以及特定于应用程序的增强任务。然后，分析了绩效评估方法和各自的评估指标。最后，讨论了当前的挑战和未来的研究方向。
研究数据增强技术对脑肿瘤的影响
脑肿瘤检测是医学图像分析中的一项重要任务。卷积神经网络 (CNN) 在各种计算机视觉任务中表现出色，包括脑肿瘤检测。然而，CNN 的性能在很大程度上取决于大量多样化训练数据的可用性。在医学成像中，由于道德和实际问题，获取大量数据集通常具有挑战性。数据增强是一种广泛使用的技术，它通过从现有数据集生成额外的训练样本来克服这一限制。在本研究论文中，我们使用深度学习方法研究了数据增强对脑肿瘤检测的影响。我们使用 BraTS 2019 数据集比较了基于 CNN 的模型在增强和非增强数据上训练的性能。实验结果表明，数据增强显著提高了模型的性能，在肿瘤检测中实现了更高的准确度、灵敏度、特异性和骰子系数。我们的研究结果表明，数据增强是一种有效的技术，可以提高基于 CNN 的模型在医学图像分析任务中的性能，特别是在没有大量多样化数据集的情况下。
使用特定区域数据增强
摘要 - 这项研究旨在使用深度学习来恢复在各种现实的照明条件下捕获的人类图像的弥漫性反照率。这里的一个关键挑战是全身人类图像中发现的各种纹理。虽然某些方面（例如肤色）的颜色范围有限，但衣服和配件显示出广泛的颜色和纹理。因此，创建具有准确标签的综合数据集是不可行的。为了解决这个问题，我们提出了一种数据增强方法，该方法涉及将颜色转移到我们训练图像中的各个语义区域，同时保持实际的外观。此过程是通过将地面真相反照率分段到各自的组件（例如裤子，衬衫，头发等）来完成的。使用预训练的人类解析网络。然后，我们使用从精心定义的分布中随机选择的值调整其色调和强度通道。我们的结果表明，反照率恢复，尤其是在服装区域的显着改善，并且具有代表性不足的肤色表现更好。索引术语 - 人类，脱光灯，反照率，数据增强，深度学习
基于数据增强的 YOLOv8 用于 MRI 脑肿瘤...
摘要。目的：本研究旨在使用 YOLOv8 架构和数据增强技术来检测脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体脑瘤。方法：本研究采用 YOLOv8 架构和数据增强技术来检测脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体脑瘤。该研究收集了一组 T1 加权对比增强图像。该数据集用于训练、验证和测试。应用预处理和增强来增强训练数据。结果：应用数据增强技术后，所有肿瘤类型的表现都显着改善。与增强前的结果相比，脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤的准确率、召回率和 mAP50 得分都有所提高。研究结果强调了该方法在增强模型在 MRI 扫描中准确检测脑肿瘤的能力方面的有效性。有增强和无增强的研究都遵循类似的程序：首先进行数据收集，然后进行预处理，然后进行或不进行增强。随后，将收集到的数据分成训练和验证子集，用YOLOv8架构进行训练。最后，通过测试评估模型的性能，以评估其在检测脑肿瘤方面的有效性。 新颖性：这项研究的新颖性在于YOLOv8架构和用于MRI脑肿瘤检测的数据增强技术。该研究通过展示基于深度学习的方法在自动化检测过程和提高模型性能方面的有效性，为现有知识做出了贡献。通过将YOLOv8与数据增强相结合，提出的方法提高了模型的准确性和效率。研究结果强调了这种方法在促进早期诊断和治疗计划方面的潜力，从而在脑肿瘤检测的背景下改善患者护理。 关键词：深度学习、物体检测、脑肿瘤、YOLOv8、数据增强 收到日期：2023年7月/修订日期：2023年7月/接受日期：2023年8月 本作品根据知识共享署名4.0国际许可协议进行许可。
通过公平检索增强>公平的人类一代
现有的文本到图像生成模型反映甚至扩大了其培训数据中根深蒂固的社会偏见。这对于人类图像发生尤其关注，其中模型与某些人口统计组有偏见。现有的纠正此问题的尝试受到预训练模型的固有局限性的阻碍，并且无法实质上改善人口多样性。在这项工作中，我们引入了公平检索增强生成（Fairrag），这是一个新颖的框架，该框架对从外部图像数据库中检索到的参考图像进行了预训练的生成模型，以改善人类发电机的公平性。Fairrag可以通过轻质线性模块进行调节，该模块将图像投入到Textual空间中。为了提高公平性，Fairrag应用了简单但有效的借鉴策略，在生成过程中提供了来自Di-Verse人群的图像。广泛的实验表明，Fairrag在人口统计学多样性，图像文本比对和图像保真度方面构成了现有方法，同时在推断过程中产生了最小的计算开销。
数据扩展技术的概述时间序列分析
摘要 - Time系列数据分析在众多领域至关重要，这是由深度学习和机器学习的进步驱动的。本文介绍了时间序列分析中数据的全面概述，并特别关注其在深度学习和机器学习中的应用。我们从一种用于文献选择的系统方法开始，策划了来自突出数据库的757篇文章。随后的部分深入研究了各种数据增强技术，包括插值和高级方法（例如合成数据生成，生成对抗网络（GAN）（GAN）和变异自动编码器（VAES））的传统方法。这些技术解决了时间序列数据固有的复杂性。此外，我们仔细检查了局限性，包括计算成本和过度适合风险。但是，必须注意，我们的分析不会以限制结束。我们还全面分析了所考虑的技术的优势和适用性。这种整体评估使我们能够提供平衡的观点。总而言之，此概述阐明了数据扩大在深度和机器学习环境中的时间序列分析中的作用。它为研究人员和从业人员提供了宝贵的见解，推进了这些领域并为未来的探索绘制途径。
美国商业增强太空储备 - 空军大学
1991 年，美国军方利用 GPS、情报、监视和侦察 (ISR) 以及卫星通信 (SATCOM) 智胜伊拉克军队，这场战争被称为第一次太空战争。13 虽然太空战争可能早在冷战时期就已展开，但沙漠风暴行动展示了太空能力如何发挥力量倍增器的作用，从而巩固了美国对太空军事行动的依赖。美国及其盟军现在转向太空以支持联合作战功能。太空能力支持空中、陆地和海上联合作战人员，并保护和保卫太空免受动能和非动能敌对行动的侵害。如果太空资产遭到攻击和破坏，地面部队将失去名义上提供的力量倍增效应。