2024年美国总统选举受到AI生成内容的影响，可能加剧混乱和不信任。
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。
然后，Johnson开始将这些发现应用于卡斯卡迪亚的地震数据。在地震数据中他们识别出了来自俯冲带的连续的信号。
机器学习能够建立起一些原本不存在的关联，而其中的一些关联让人感到非常惊喜。方法介绍:
2024年美国总统选举受到AI生成内容的影响，可能加剧混乱和不信任。
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。
然后，Johnson开始将这些发现应用于卡斯卡迪亚的地震数据。在地震数据中他们识别出了来自俯冲带的连续的信号。
机器学习能够建立起一些原本不存在的关联，而其中的一些关联让人感到非常惊喜。方法介绍: