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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

💡 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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标签

JEMA 共同学习 多模态数据 嵌入 模型性能 激光金属沉积
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