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Sequential IoT Data Augmentation Using Generative Adversarial Networks

机译：使用生成对冲网络顺序IOT数据增强

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Maximilian Ernst Tschuchnig; Cornelia Ferner; Stefan Wegenkittl;
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年度 2020
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1. Data Augmentation-Based Prediction of System Level Performance under Model and Parameter Uncertainties: Role of Designable Generative Adversarial Networks (DGAN) [J] . Yoo Yeongmin, Jung Ui-Jin, Han Yong Ha, Reliability Engineering & System Safety . 2021,第Feba期

机译：基于数据增强的模型和参数不确定性的系统级性能预测：可名称生成对策网络的作用（DGAN）
2. fNIRS-GANs: data augmentation using generative adversarial networks for classifying motor tasks from functional near-infrared spectroscopy [J] . Tomoyuki Nagasawa, Takanori Sato, Isao Nambu, Journal of neural engineering . 2020,第1期

机译：fNIRS-GAN：使用生成对抗网络进行数据增强，以从功能近红外光谱中对运动任务进行分类
3. Data augmentation for handwritten digit recognition using generative adversarial networks [J] . Ganesh Jha, Hubert Cecotti Multimedia Tools and Applications . 2020,第47a48期

机译：使用生成对抗网络的手写数字识别的数据增强
4. Sequential IoT Data Augmentation Using Generative Adversarial Networks [C] . Maximilian Ernst Tschuchnig, Cornelia Ferner, Stefan Wegenkittl IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing . 2020

机译：使用生成对抗网络的顺序物联网数据增强
5. Data Augmentation for Supervised Learning with Generative Adversarial Networks [D] . Podduturi, Manaswi. 2018

机译：具有生成对抗网络的监督学习的数据增强
6. On Urinary Bladder Cancer Diagnosis: Utilization of Deep Convolutional Generative Adversarial Networks for Data Augmentation [O] . Ivan Lorencin, Sandi Baressi Šegota, Nikola Anđelić, 2021

机译：关于膀胱癌诊断：利用深卷积生成对抗网络进行数据增强
7. Data Augmentation via Mixed Class Interpolation using Cycle-Consistent Generative Adversarial Networks Applied to Cross-Domain Imagery [O] . Hiroshi Sasaki, Chris G. Willcocks, Toby P. Breckon 2021

机译：通过应用于跨域图像的周期一致的生成对冲网络，通过混合类插值进行数据增强

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