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如果我们的计算过程都是确定性的，那么上述的充分必要条件会有什么变化呢？在确定性计算的前提下，如果引擎输出结果的接受端是可以实现为幂等，则很多约束条件会有所简化。由于 O(t) = Sink(t) + State(t) ，引擎内部很好实现幂等状

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MillWheel 作为一个内部系统可以存储每一个中间结果，但是对于开源系统的 Apache Flink 来说，毕竟不是每一个公司都有这么完备的技术基建。Flink 会定期把结果以事务的方式进行批量存储，这里的「结果」如上面分析，由源状态 Source

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存在确定性计算，所以无论是引擎内还是引擎外，是可以通过幂等来保证数据的的一致性的。

在实际的流计算引擎实现中，对于结果内容的定义大都是一致的，主要包括输入源的消费偏移 SourceState(t)，e.g. Kafka

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10月19日，2021云栖大会现场，阿里云智能总裁张建锋宣布，平头哥开源玄铁RISC-V系列处理器，并开放系列工具及系统软件。这是系列处理器与基础软件的全球首次全栈开源，将推动RISC-V架构走向成熟，帮助RISC-V软硬件技术加速融合发展，推动创新落地。

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知识图谱的主要区别是，传统知识图谱主要集中研究文本和数据库的实体和关系，而多模态知识图谱则在传统知识图谱的基础上，构建了多种模态（例如视觉模态）下的实体，以及多种模态实体间的多模态语义关系。当前典型的多模态知识图谱有DBpedia、Wikidata、IMGpedia和MMKG。

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推断任务等等。VideoBERT是多模态预训练的第一个作品，它基于BERT训练大量未标记的视频文本对。目前，针对图像和文本的多模态预训练模型主要可以分为单流模型和双流模型两种架构。VideoBERT，B2T2， VisualBERT， Unicoder-VL

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便在图中生成上下文感知的嵌入。KALM、ProQA、LIBERT等研究还探索了知识图与PLM在不同应用任务中的融合实验。然而，目前的知识增强的预训练模型仅针对单一模态，尤其是文本模态，而将知识图融入多模态预训练的工作几乎没有。

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线上运行：此时需要重点关注系统的稳定性以及业务的稳定性，因此各种线上的性能指标、业务指标、应用日志、Trace等各种数据都是非常重要的

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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，可应用于新闻阅读，同款商品识别等场景中

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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，我们主要从以下两方面进行了优化：1）采用Attention机制，加强对重要特征的关注；2）网络backbone的改进，以关注到更多细粒度特征。