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通常对于检索任务来说，使用深度学习模型提取到的全局特征更为鲁棒，可以适应牌匾视角、颜色、光照变化等不同场景。为了进一步提升全局特征的鲁棒性，

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国际RISC-V基金会CEO Calista Redmond表示，“阿里巴巴通过持续的贡献、领先的技术以及与RISC-V生态圈的深入合作，已成为RISC-V社区真正的领导者。

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同时，RISC-V的想象空间巨大，玄铁910全球首次实现兼容安卓，证明了RISC-V朝高性能方向发展的可能。平头哥也将持续探索RISC-V这一架构在更多场景和领域的落地，向“云端一体“迈进。

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2019年8月，平头哥发布面向AIoT时代的一站式芯片设计平台“无剑100 Open”，提供集芯片架构、基础软件、算法与开发工具于一体的整体解决方案。

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RISC-V生态建设其实也是中国半导体上下游产业链生态建设的好机会。以芯片设计工具EDA为例，一直以来全球EDA市场几乎被美国EDA三巨头（Synopsys、Cadence、Mentor）分食

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因此，我们得到流计算引擎要实现端到端一致性数据处理语义的充分必要条件：在流计算过程中，需要实时存储每一条中间和最终计算结果，如果考虑吞吐率不能存储每一条，

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这里提到的 Spark Streaming 指的是原始的基于「Micro-batch，微批」的 Spark 流处理引擎，后面 Spark 又提出了Structured Streaming，使用 Continuous Processing mode 来替代「微批」解决延迟的问题

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今天大多数流计算引擎用「Exactly-Once」去暗示用户：既然输入的数据不是静态集合而是会连续变化的，那对每一条消息「恰好处理」了一次，输出的数据肯定是一致的。

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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

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如需要高可用、高吞吐的存储后端用于状态存储。因此，我们将条件退化为可以通过事务的方式进行批量存储，