self-supervised-pretraining

DISTAL 是一个双先验框架，它结合自监督组分预训练和结构感知知识蒸馏，以实现低数据环境下的稳健结构无关材料性质预测，提升多个基准任务的表现。

介绍 CGM-JEPA，这是一种针对连续血糖监测数据的自监督预训练框架，通过掩码潜在预测和分布目标提升了跨模态及跨队列的性能。