DeWave的训练流程主要分为三个阶段:1）自监督编码器预训练（仅原始EEG脑磁波)，这一阶段会先训练一个脑电波自编码模型，输入原始EEG波形，通过重建实现自监督。这样可以提取有用的时域和频域特征。
对此，加州理工学院地球物理学家、美国地质调查局前高级科学家Tom Heaton就曾这样怀疑:我们根本无法预测地震。
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:商汤科技发布了一款名为“元萝卜SenseRobot”的台灯产品，外观设计灵感来源于宇航和科幻元素。台灯通过超宽双翼设计实现弧形反射和广角扩光，让灯光均匀照亮整个书桌。
LLaVA是一个端到端训练的多模态大模型，它将视觉编码器和用于通用视觉和语言理解的Vicuna相结合，具备令人印象深刻的聊天能力。而CogAgent是在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型，拥有110亿个视觉参数和70亿个语言参数。
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