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Deo
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扩散模型利用合成数据增强活动识别AI
研究人员开发了一种新方法，通过使用扩散模型生成合成传感器数据来增强人类活动识别（HAR）。然后，使用这些合成数据预训练一个名为CABiGRU的模型，该模型旨在从智能手表传感器数据中捕获时间模式。随后，在真实世界数据上对预训练模型进行微调，从而提高性能，特别是对于进食和饮水等细微且代表性不足的活动。该方法在DEO数据集上实现了90.6%的平衡准确率，证明了基于扩散的合成预训练对于稳健的饮食行为识别的有效性。
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Deo 图像到提示工具增加了 LMStudio、Llama Server 支持
Deo 发布了 1.1 版本，增强了其作为图像到提示生成器的功能。此次更新引入了对 LMStudio 和 Llama Server 的实验性支持，同时通过更严格地遵循提示指南来提高提示的准确性和质量。新功能包括用于精确分割的套索工具、用于简化数据集标记的项目系统，以及用于边界框归一化和提示项完成的错误修复。