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。
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HandRefiner的工作原理包括手部识别与重建以及条件修补两个过程。首先，它识别出生成图像中形状不正常的手部，并使用手部网格重建模型重建出一个正确的手部形状和手势。即使在畸形的手部图像中，HandRefiner也能够生成合理的重建结果，这得益于模型基于正常手部的训练数据。
就拿跨年夜那天晚上的活动来说，当晚有很多玩家一直守在游戏里、全程录屏，和他们的蛋搭子相约在零点合影，甚至还有人说这是他见过「游戏中最震撼的跨年秀」:不管是游戏中颇有创意的灯光秀表演、巨大的全息鲸鱼投影，还是之后欢乐的蹦迪现场和互动彩蛋，都让不少玩家沉浸在蛋仔构建的世界中。
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