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基于统一的存储，我们可以构建统一的查询和分析语法，从而一套语法适配不同的数据，并且让不同的数据之间进行联合查询也变成了可能。如下图所示，我们以标准 SQL 为基础，进行了部分 DSL 扩展和 SQL 函数扩展，并融合了 PromQL，从而让不同类型的数据查询和分析变得统一。

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多模态商品知识图谱的应用场景十分广泛，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有利于充分表达商品信息。

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图3显示了各种模型对商品分类的结果，可以观察到: (1)当模态缺失或模态噪声存在时，基线模型严重缺乏鲁棒性。当TMR增加到20%、50%、80%和100%时，“ViLBERT”、“LXMERT”和“VLBERT”的性能从TMR=0%平均下降10.2%、24.4%、33.1%和40.2%。

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左图来自低质量相机，并且是前向拍摄；右图来自高质量相机，并且是侧向拍摄；因为相机拍摄质量以及拍摄视角不同，这就导致POI牌匾的亮度、形状、清晰度等都存在非常大的差异。而如何在差异较大的异源数据中实现POI牌匾检索，是一个非常具有挑战性的问题。

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因此，在这种多种挑战下，我们尝试了基于线上海量数据模型构建全行经模型，同时用场景驱动自动化执行的方案。

3 场景模型驱动自动化的思考
回到本文初心，我们希望通过线上场景来驱动自动化测试的方式进行测试场景的全量覆盖。思路如下：

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第二类人群是我们非常关心的老年人群。这里有两个数字，一个是中国60岁及以上老人有2.64亿，这是非常大且绝不可忽视的人群，另外一个数字是，在2.64亿老年人里面有1507万或多或少地出现了老年痴呆的症状，这个比例相当于每100个人里面，大概有五六个人患有老年痴呆症。如何解决他们的问题变得非常重要。

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数据库故障恢复机制的前世今生中提到过，Undo Log用来记录每次修改之前的历史值，配合Redo Log用于故障恢复。这也就是InnoDB中Undo Log的第一个作用：

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否则，就会解析对应的Undo Record，恢复出trx_id、指向下一条Undo Record的rollptr、主键信息，diff信息update vector等信息。

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淘宝直播3D沉浸式直播间基于全球首个影视级扩展现实的云拍摄技术，突破了以往影视级XR直播拍摄中云渲染、AI、复杂光影模拟、云3D资产库等关键技术，支持主播仅用普通绿幕就可虚拟出上千平米的直播会场、近千盏舞台灯光、特种摄像设备的直播效果，成为首个具有低成本、可复用、低碳环保等优势的商家自播影视级拍摄解决方案。

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补充数据的关键是如何挖掘Corner case以及如何自动标注，该方向也是目前学术的研究热点，即半监督学习以及主动学习。半监督学习利用有标签数据训练出的模型来对海量无标签数据产生伪标签，进一步标签数据和伪标签数据混合后再优化模型。