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DSS：使用数据增强、样式编码和分段生成合成长数字墨水
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了数字墨水生成模型的多种采样和排名方法，并提出了一种在预算内最大化输出质量的方法。实验证明该方法可以显著提高合成墨水的识别率，并减少字符误差率。同时，本文还介绍了一种选择最佳采样和排名方法组合的方法。
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关键要点
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研究数字墨水生成模型的多种采样和排名方法。
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提出在计算预算内最大化输出质量的方法。
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该方法在多个数据集和模型类型中得到了验证。
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合成墨水的识别率显著提高，字符误差率减少一半以上。
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介绍选择最佳采样和排名方法组合的方法。
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