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HiPPT是一个基于生理学的可穿戴PPG表示学习框架，通过多范围文本对齐（记录级形态对齐与跨记录上下文对齐）在超过400万条腕部PPG记录上进行预训练，在血压、血管僵硬度等六项下游任务的线性探测中取得最佳结果，并支持年龄组、性别和BMI的零样本画像。

ViQ提出了一种视觉量化框架，在离散表示中平衡了语义丰富性和细节保留，通过文本对齐预训练和邻近表示学习，支持原生分辨率输入，实现高效的多模态训练。

这篇博文讨论了使用 ProseMirror 的数据模型来转换和对齐电子书和有声读物中的富文本，解决了在句子或单词级别引用文本跨度以实现同步的问题。