该研究提出了SMOGAN框架，旨在解决不平衡回归中预测变量偏斜的问题，显著提升了合成样本的质量和模型性能，实验结果表明其优于传统方法。

本研究提出了一种自编排的数据增强方法，通过合并相似文档生成合成样本，解决了关键短语生成模型训练数据不足的问题，有效提升了生成效果。

本研究提出了一种基于大型语言模型的方法，解决了生成表格数据时特征与目标变量关系捕捉不准确的问题。通过创新的数据排列、特征抽样和标签生成，显著提升了合成样本的质量和多样性。实验结果表明，使用合成数据训练的分类器与原始数据的表现相当，具有重要的应用价值。

SSD-KD是一种小规模无数据知识蒸馏方法，通过平衡合成样本的类别分布和难度来提高整体训练效率。实验证明，SSD-KD在极小规模的合成样本条件下，比许多主流方法快一个或两个数量级，同时保持卓越或竞争性的模型性能。

本文介绍了三种生成合成样本的方法，用于训练和评估多模态大语言模型，解决了多模态样本稀缺性问题，提高了系统性能，并促进了跨模态关系建模。实验结果表明，在理解文本和语音方面取得了进展，使用未标注的语音数据生成质量可与有转录的样本媲美的合成样本，使这些模型能够更多地应用于其他语言。

本研究提出了一种数据驱动的学习模型，用于合成按键生物特征数据，并与两种统计方法进行比较。实验结果表明，这些合成样本可以被高精度地检测出来，但在少样本学习的情况下是一个重要的挑战。