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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。
但这些预警系统有局限性,存在误报和漏报的情况。
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。
50. 使用 ChatGPT 进行远程医疗支持和参与:在远程医疗应用程序中提供初步支持和参与,指导患者接受适当的医疗护理。