gydtep

实体的异构信息表示到一个统一的特征空间中。KEPLER将实体的文本描述编码为文本嵌入，并将描述嵌入视为实体嵌入。KnowBERT使用一个集成的实体链接器，通过一种单词到实体的注意形式生成知识增强的实体广度表示。KAdapter为

gydtep

RoBERTa注入了事实知识和语言知识，并为每种注入的知识提供了神经适配器。DKPLM可以根据文本上下文动态地选择和嵌入知识，同时感知全局和局部KG信息。JAKET提出了一个联合预训练框架，其中包括为实体生成嵌入的知识模块，以

gydtep

预训练技术在计算机视觉(CV)领域如VGG、Google Inception和ResNet，以及自然语言处理(NLP)如BERT、XLNet和GPT-3的成功应用，启发了越来越多的研究者将目光投向多模态预训练。本质上，多模态预训练期望学习到两种或多种模态间

gydtep

在针对全局特征进行优化以后，现有模型仍然在以下三个方面表现不够好：1）牌匾截断的情况，特征学习质量差，如图8(a)；2）遮挡的牌匾，特征中引入一些无关的上下文信息，如图8(b)；3）相似但不同的牌匾难以区分，如图8(c)。

gydtep

今年每一笔订单在交易环节的碳排放进一步减少；在绿色算力方面，云提供了算力充分复用、高效利用的技术架构与经济模式，让算力本身更绿色；在绿色数字供应链方面，以算法驱动，采用预测+决策的算法体系，从机器学习向深度学习技术栈演

gydtep

来记录本次修改之前的历史值。当Crash真正发生时，可以在Recovery过程中通过回放Undo Log将未提交事务的修改抹掉。InnoDB采用的就是这种方式。

gydtep

浅析数据库并发控制机制中提到过，为了避免只读事务与写事务之间的冲突，避免写操作等待读操作，几乎所有的主流数据库都采用了多版本并发控制（MVCC）的方式，也就是为每条记录保存多份历史数据供读事务访问，新的写入只需要添加新的版本即可，无需等待。InnoDB在这里复用了Undo Log中已经记录的历史版本数据来满足MVCC的需求。

gydtep

经过一年多的打磨，我们希望用户在C端体验是所见即所得，灵活可配置，并为客户与伙伴提供便捷、可运营的交互体验，快速满足客户差异化的产品需求；

gydtep

数据驱动的人机融合： 坐席与被服务的C端对象如何形成一个更好的组合关系，更快度的解决问题，提升客户满意度。通过智能分配与实施推荐能力，在人机结合场景上，基于客户画像与历史行为表现

gydtep

，集合当前线路的忙闲、技能组等情况进行综合制定；我们可以很大程度上让客户的问题能匹配到当前最适合解决这个问题的坐席身上，缩短解决问题时间的同时，兼顾提升客户满意度，极大释放坐席人员效能。