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。
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2017年，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室的Paul Johnson开始使用机器学习来理解地震的数据。他建立了一个人工模拟地震的实验室，用各种方法来模拟地震。
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:Pile是一款非常整洁美观的开源AI日记软件。它不仅可以帮助你撰写和保存日记条目，记录你的思考和经历，还可以作为备忘录使用。Pile内置了OpenAI的API功能，让你可以通过写下提示词来扩展你的想法和日记内容。此外，你还可以利用AI的搜索功能来查找特定的日记内容，或者向AI提出问题来对整个日记进行分析。
LLaVA在视觉聊天和推理问答方面表现出接近GPT-4水平的能力。在视觉聊天方面，LLaVA的表现相对于GPT-4的评分达到了85%，在推理问答方面更是达到了92.53%的超过GPT-4的新SoTA。LLaVA在回答问题时，能够全面而有逻辑地生成回答，并且可以以JSON格式输出。