通过这些数据再结合一些算法和编排手段就可以进行一定程度的自动化根因分析了。这里核心依赖的几点如下：
1. 关联关系：通过Trace可以计算出APP/服务之间的依赖关系；通过CMDB信息可以得到APP和PaaS、IaaS之间的依赖关系。通过关联关系就可以“顺藤摸瓜”，找到出现问题的原因。
在深度学习时代，主要有几种经典的结构，包括：对比损失（contractive loss）、三元组损失(triplet loss)、中心损失（center loss）等，均是通过正负样本定义以及损失函数设计上进行优化。
多模态检索模型是基于三元组损失（Triplet Los）的度量学习框架下进行设计的，输入包括了：1）POI牌匾的图像信息；2）POI牌匾的文本信息。
，不同牌匾被误分为同一类别，按照Triplet loss的优化目标则会强制模型将两者距离学习到无限近，这样的话，模型会过拟合到噪声样本上，从而导致最终效果较差。
值得注意的是，在对牌匾提取OCR结果时，为了减少单帧内识别结果不准的影响，我们利用了一趟资料内同一牌匾的多帧OCR结果，并且将所得到的OCR结果进行拼接，使用BERT对OCR结果特征编码时，对来自不同帧的OCR结果之间插入符号做区分。
，为了解决这些case，我们未来将会从半监督学习/主动学习自动补充数据，以及引入Transformer优化特征提取和融合两方面进行探讨。
主要差异在于采用模型结构与训练任务的差异组合，多模态预训练的下游任务可以是常规的分类识别、视觉问答、视觉理解推断任务等等。
随着人工智能技术的不断发展，知识图谱作为人工智能领域的知识支柱，以其强大的知识表示和推理能力受到学术界和产业界的广泛关注。
其中文本模态和知识模态的编码器参数共享。
（2）modal-interaction layer。当建模模式之间的相互作用时，有两个过程。第一个过程是文本模态和图像模态之间的交互：首先通过co-attention Transformer基于图像和文本模态的初始特征学习对应的交互特征
战术设计：以领域模型为战术设计的输入，以限界上下文作为微服务划分的边界进行微服务拆分，在每个微服务中进行领域分层，实现领域模型对于代码的映射，从而实现DDD的真正落地实施。
