本研究提出了连续公平SMOTE（CFSMOTE），旨在解决在线流数据中的机器学习公平性和类不平衡问题。CFSMOTE通过情况测试和平衡相关组进行过采样，实验结果表明其在公平性指标上优于传统方法，同时保持良好性能。

本文探讨了不平衡数据分类中的重新采样技术及其对分类性能的影响。研究表明，过采样方法能提升分类准确性，阈值补偿在特定场景下也有效。提出了一种新型损失函数，根据类别难度动态分配样本权重，实验结果优于传统方法。此外，分析了不同采样技术的有效性，并提出自动最优采样策略选择模型，扩展了神经坍缩现象，揭示了类别加权的实际好处。

本文探讨了小目标检测的性能差距，提出通过过采样和复制粘贴的数据增强方法显著提高模型在小目标上的表现。实验结果表明，该方法在MS COCO数据集上实例分割精度提高9.7%，目标检测精度提高7.1%。研究分析了数据增强对目标检测的影响，并提出多种创新技术以提升检测精度和模型鲁棒性。

本文探讨了动态网络数据中的过采样问题及其对算法质量的影响，提出了一种生成式噪声模型以恢复过采样效应。同时，研究介绍了结合网络数字孪生与生成式人工智能的架构，显著提升了网络运营的准确性和效率，尤其在预测维护和异常检测方面表现突出。

本文介绍了多种处理不平衡数据集的分类器构建方法，如量子 SMOTE、k-means SMOTE 和 BSGAN。这些方法通过结合过采样和欠采样，显著提升了分类性能，尤其在高度不平衡的数据集上。实验结果表明，这些新方法能有效提高分类准确性。

本文探讨了类别不平衡学习的问题，提出了过采样和混合策略等多种解决方案，以改善面部验证和属性预测等任务的分类性能。研究表明，类别不平衡对分类性能有负面影响，而新方法和损失函数能够有效提升性能。

本文探讨了非参数分类中算法在处理类别不平衡时的性能限制，提出了多种欠采样和过采样方法，如CUSBoost和SMOTE-RUS-NC，以提高分类器在不平衡数据集上的表现。研究强调了样本采样技术的重要性，并指出访问组信息对模型选择的关键作用。

FeTrIL框架通过对多个数据集的实证研究，探讨了过采样和优化对增量学习的影响，展现了优越的准确性平衡。研究提出了一种无样本增量学习的新方法，强调初始训练策略和算法选择的重要性，为类增量学习的实际应用提供了建议。

本文介绍了利用单片机内置的ADC和过采样技术提高分辨率的方法，过采样可以提高分辨率和信噪比，同时也可以提高ADC的信噪比。通过过采样和软件后处理，可以实现更高的分辨率。累加和抽取的方式可以在成本受限的情况下提高采样分辨率。

本文提出了一种基于聚类的过采样方法，通过生成新的少数派样本来改善类别不平衡数据上的学习。实验结果表明该方法在评估指标上表现更好。