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JEMA：一种用于多模态对齐的可扩展共同学习的联合嵌入框架
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了JEMA（多模态对齐的联合嵌入），这是一个针对激光金属沉积（LMD）的新型共同学习框架，旨在解决数据有限和AI应用模糊的问题。通过利用多视角图像和过程参数等多模态数据，JEMA显著提升了模型的可扩展性和性能。
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关键要点
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提出了JEMA（多模态对齐的联合嵌入），针对激光金属沉积（LMD）
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旨在解决工业应用中数据有限及AI应用模糊的问题
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利用多视角图像和过程参数等多模态数据
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采用监督对比损失函数实现稳健学习和过程监控
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显著提高了模型的可扩展性和性能
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促进了LMD领域的多样化下游任务
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