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。
首先，靠近断层的地震仪可以捕捉到地震的开始，精细编程的算法会确定震级可能的大小。
- 在简要总结中，将代码块拆分为简单的摘要方面表现出色。当我从其他项目审查代码或需要迅速复习自己的工作时，这非常方便。
另外，BakLLaVA是使用LLaVA1.5架构增强的Mistral7B基础模型，已经在多个基准测试中优于LLaVA213B。这三种开源视觉模型在视觉处理领域具有极大的潜力。
站长之家(ChinaZ.com) 12月31日 消息:据外媒报道，粉红色头发的艾塔娜是一位使用人工智能工具创建的“虚拟影响者”，在社交媒体上拥有20万粉丝。各大品牌为她在社交媒体上推广自己的产品支付了约1000美元。