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而在RISC-V目前所面向的物联网场景，对芯片制程要求还不太高，这正好为近几年国内新成立的一批国内EDA公司带来市场机会。基于RISC-V的开源特性，对应的EDA工具也有可能走向开源，国内EDA厂商如果要找到一条自己的发展路径，开源是一个机会。

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由于 O(t) = Sink(t) + State(t) ，引擎内部很好实现幂等状态更新，若引擎下游系统也实现了数据幂等，当在 t ~ t + n 间内出现 FailOver 时，引擎可以通过重新计算 t ~ t + n 之间的所有值，直接输出给下游使用。

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背后的原因是，当将形式化的结果定义与 Spark Streaming 进行映射，会发现当以「微批」的形式存储结果时，源状态和算子状态以 RDD 血缘的方式天然地和输出结果进行了绑定，即当输出最终结果时，我们其实也一并输出了源和算子状态，操作符合一致性条件。

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依赖规则，缺乏智能：质量监控比较依赖于人的经验，很大程度上受限于人为设定的规则和阈值，无法做到数据自适应，因此无法发挥出真正的数据价值。另一方面就是随着系统的发展和演进，需要大量的人工干涉和不断调整，才能够让监控比较有效。

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多渠道：支持短信、语音、邮件、钉钉、企业微信、飞书、Slack等多种通知渠道，同时还支持通过自定义 Webhook 进行扩展。同一个告警，支持同时通过多个渠道、每个渠道使用不同的通知内容进行发送。

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那么是什么样的技术去支撑了这样一个增长呢？就是第三个数字，我们服务器的规模，对比2009年，我们用了40倍的服务器增长，支撑了交易额的万倍增长。

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，所以多种模态数据的融合对于在语义层级构建多种模态下统一的语言表示模型提出数据支持。其次多模态知识图谱技术可以服务于各种下游领域，例如多模态实体链接技术可以融合多种模态下的相同实体

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K3M在淘宝4千万商品上训练,其中每个商品包含一个标题,一张图片和一组相关的三元组。我们设置不同的模态缺失和噪音比率，在商品分类、产品对齐以及多模态问答3个下游任务上评估了K3M的效果，并与几个常用的多模态预训练模型对比:单流模型VLBERT,和两个双流模型ViLBERT和LXMERT。实验结果如下：

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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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首先利用传统匹配算法Sift自动生成模型所需的训练数据，完成模型的冷启动；并且在模型上线后，对线上人工作业结果进行自动挖掘，并组织成训练数据，以迭代模型优化。