DeWave的核心技术思路是，将连续的脑电波信号转化为离散的编码，然后输入预训练的大语言模型进行文本翻译。
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。
其次是保持一致性，修正手部的同时不会影响图像的整体质量，保持了图像其他部分的一致性。另外，HandRefiner利用合成数据进行训练，这使得它能够有效地处理真实手和合成手之间的域差异，学习不同手的样子，并找到合适的方式来修正手部。
据国内媒体报道，华为将在1月18日举办一场关于鸿蒙系统的重要活动。届时，华为将揭秘鸿蒙生态的最新进展以及HarmonyOS NEXT的进阶篇章。此前，华为消费者业务CEO余承东曾透露，全新的HarmonyOS NEXT开发者预览版将在今年第一季度面向所有开发者开放，而此次活动或许就是这一重要时刻的正式揭晓。
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