而注意力机制则可以帮助模型在大量信息中准确地关注到能够区分不同牌匾更为关键的部分。因此，我们在网络中引入了注意力模块，
并且监督信号仅为两张图是否相似，导致文本特征并没有被很好的学习到。因此，我们利用已有的文本OCR识别结果，并引入BERT对OCR结果进行编码得到文本特征
从业界来说，比较难的也同样是如何用比较简单的手段做到业务的全场景覆盖，对盒马来说也同样。
首先，盒马的业务场景众多，包括inbound与outbound全流程，端到端的全流程多业态
接下来一一根据细化场景进行介绍。
业务场景的建模-特征提取过程
如下图所示，为数据表数据示例，从数据层面可以看出，有一部分字段是有意义的，
同时首次开源低功耗微控制芯片设计平台“无剑100 Open”。此次全栈开源，为全球开发者提供了架构新选择，也将促进RISC-V技术和生态的进一步成熟。
十余年指令集技术积累：平头哥技术团队拥有十多年CPU和芯片研发经验，长期从事自研指令架构、CPU微体系结构与系统芯片产品的研发，多款CPU IP核得到大规模量产的验证。
RISC-V 基金会首席执行官 Calista Redmond 曾透露，截至2020年底，在全球范围内RISC-V芯片（SoC、IP和FPGA）已推出93款，覆盖了云端、移动、高性能运算、机器学习、自动驾驶等产业。
让大家对流计算引擎的认识更为深入，为可能的流计算技术选型提供一些参考。文章主要分为三个部分：第一部分，会介绍流计算系统和一致性难题的本质；
除了数据输入带来的挑战，流计算输出的数据会被实时消费，类似这样不同于批处理的应用场景，也给数据的一致性带来的诸多挑战，如出现 FO 后，是撤回之前发出的数据，还是是同下游进行协商实现一致性，都是需要考虑
上面提到，流计算的输入数据是没有边界的，这符合我们传统上对流计算认知。在《System Streaming》一书中，作者提出了一个将流批统一考虑的流计算理论抽象
