六、接受社会监督，畅通信息渠道，健全网民意见反馈机制，鼓励广大网友通过平台提出意见建议并及时处理。
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。
引入了感知遮挡的场景参数化，将场景解耦为遮挡、人体和背景三个部分。提出了一种新的渲染框架，分别渲染这三个部分，并设计了新颖的优化目标，以确保遮挡的清晰解耦和更完整的人体呈现。在具有挑战性的遮挡密集野外视频上对方法进行了评估，展示了其在呈现遮挡人体方面的有效性。Wild2Avatar通过与Vid2Avatar（基线）和原始视频的对比，呈现了其在解决被遮挡人物渲染挑战方面的独特性能。
2、LLaVA、CogAgent和BakLLaVA是三种具有极大潜力的开源视觉语言模型。
值得一提的是，HarmonyOS NEXT系统底座全线自研，彻底摒弃了传统的Linux内核以及AOSP（安卓开放源代码项目）等代码，仅支持鸿蒙内核和鸿蒙系统的应用。