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可提高用户的活跃时长。另外，POI数据是线上线下连接互动的一个纽带，是基于位置服务（Location Based Service）产业的一个重要组件。

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高德通过自有海量的图像源，来保证现实世界的每一个新增的POI及时制作成数据。在较短时间间隔内（小于月度），同一个地方的POI 的变化量是很低的，如下图所示，只有“汤火功夫”POI是一个新增的挂牌。

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如果对全部POI进行处理的话，则会带来高昂的作业成本，因此需要对其中没有变化的POI进行自动化过滤，其中关键技术能力就是图像匹配，该场景是一个较为典型的图像检索任务。

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图像检索的核心技术是度量学习，其目标是在固定维度的特征空间中，约束模型将同类别样本拉近，不同类别样本推远。

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图像信息使用双分支进行特征提取，文本信息使用BERT进行特征提取，最后再将文本特征与视觉特征进行融合。

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为训练检索模型，通常需要进行实例级标注，即按照POI牌匾粒度进行标注。而在不同资料中筛选同一POI牌匾是一件非常复杂的工作，如果进行人工标注的话

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，则会带来高昂的标注成本，并且无法大规模标注。因此，我们设计了一套简单高效的训练数据自动生成方式，可用于模型冷启动，整个环节无需任何人工标注。

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图像检索是在高德地图数据自动化生产中的一次尝试，取得了不错的效果，并且已在实际业务中使用。但是模型并不是完美的，仍会存在Corner case，为了解决这些case

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开发者可通过平头哥Github和芯片开放社区（Open Chip Community）下载玄铁源代码，在此基础上，实现开源EDA协同，创新硬件架构，丰富软件应用生态。

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不同于成熟的软件开源，硬件开源是个新概念。
     对于开发者来说，直接使用开源软件，成本比较低，有吸引力。但硬件开发流程复杂、时间漫长，试错代价昂贵，对硬件开源提出了更高的要求。因此，经过市场验证的开源处理器便成为众望所归。