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。
虽然科学家在「慢地震」和普通地震之间没有发现绝对的关联，但是有科学家认为:
具体来说，方法使用了场景的自分解技术，通过倒置球面参数化的扩展，引入了感知遮挡的场景参数化。在这个参数化中，除了第一个由倒置球面参数化定义的球体外，引入了第二个内部球体，并将从摄像机到内部球体边缘的区域定义为遮挡区域。通过分开渲染这个区域，可以将遮挡与场景的其余部分解耦。为了确保对人的高保真和完整呈现，方法通过像素级光度损失、场景分解损失、遮挡解耦损失和几何完整性损失的组合来聚合三个渲染。
Cody AI是一个我在VSCode中使用的AI辅助编码工具。它在几个方面改变了我的编码体验:
VCoder作为一个视觉编码器，为MLLM提供了更好的视觉感知能力，能够处理特殊类型的图像，并改善了对象感知任务的表现。在与其他模型的比较中，VCoder在对象计数和识别方面表现出色，特别是在复杂场景中。