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然后，这些特征表示会被进一步转化为一系列离散的代码，每个代码都对应码本里的一个离散词向量。码本就像一个字典，里面有限个数的离散词向量。特征表示通过在码本中找到最匹配的那个离散词向量，来获得对应的离散代码。
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。
哈佛大学地球与行星科学教授Brendan Meade能够使用神经网络预测余震的位置。加州理工学院的Zachary Ross和其他研究人员使用深度学习技术从噪声水平很高的数据中分辨出地震信号，从而使得科学家检测出更多的地震。
《指引》适用对象包括科研机构、高等学校、医疗卫生机构、企业及其科研人员，有关规范要求覆盖科技活动的主要环节和过程。