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  在本项研究中,美国Meta公司现实实验室一支研究团队利用数千名受试者的训练数据开发出一个高灵敏度手环,能探测手腕处肌肉的电信号并将其转换成计算机信号。他们随后利用深度学习创建了泛型解码模型,该模型无需个体校准就能准确翻译不同的用户输入。与其他深度学习域一致,该解码模型的性能表现出尺度定律,即性能随模型架构扩大和数据增加而优化。研究团队还展示了如果根据特定个体数据进行个性化,性能就可进一步提升。因此,尺度定律和个性化的结果,为打造具有广泛应用的高性能生物信号解码器指明了方向。

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