譬如，需要有稳定且高吞吐的存储后端用于结果存储，Google 内部的 BigTable 发挥了其作用。流任务执行前后，引擎会对执行流做若干优化，如合并多个逻辑算子至单个算子（类似 Flink 中的 chain 化）、节点内先执行部分合并（count / sum）后再 shuffle等等，种种手段均是为了降低算子间 IO 的数据规模。
， VL-BERT和UNITER使用了单流架构，即利用单个Transformer的self-attention机制同时建模图像和文本信息。另一方面，LXMERT、ViLBERT和FashionBERT引入了双流架构，首先独立提取图像和文本的特征，然后使用更复杂的cross-attent
多模态知识图谱的应用场景十分广泛，它极大地帮助了现有自然语言处理和计算机视觉等领域的发展。多模态结构数据虽然在底层表征上是异构的，但是相同实体的不同模态数据在高层语义上是统一的，所以多种模态数据的融合对于在语
通过这种方式进行局部特征对齐，可以很好地提升牌匾在截断、遮挡、检测框不准等情况下的检索效果。
文本特征
POI牌匾对文本强依赖，可能存在仅牌匾名称文本发生变化的场景。我们设计的全局特征分支以及局部特征分支，虽然可
一定程度上学习到文本特征，但是文本信息在整体信息中占比较小，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，该
电气化时代起源于第二次工业革命(Second Industrial Revolution）起于19世纪七十年代，主要标志是：电力、内燃机的广泛应用。
再经过变换得到增益函数，一般取维纳增益，将计算得到的增益函数乘以带噪语音的频域形式 再经过反变换，就得到了增强后的语音的时域信号。
发展轨迹及应用效果：智能客服作为生产力工具经历了从算法的具体效果到实战中降本增效的层面转换；2015-2016年左右，智能客服的特征主要体现在算法效果 ，
自动化知识挖掘：从会话日志、网页、文档挖掘FAQ，从非结构化文档中挖掘知识图谱三元组。面向同样文档、日志数据源的非多轮对话场景下，我们可以挖掘出FAQ、知识图谱等信息，知识运营人员只需快速复核即可入库，缓解业务冷启动时的知识匮乏；
1. 延时
延迟是服务器完成请求所花费的时间。关于存储，这是指满足单个存储块的请求所花费的时间。存储块或块存储是将数据存储在卷中的块。纯延迟不受吞吐量影响，但是如果单个块请求很大，则应用延迟可能会随着吞吐量的增加而偏离。
