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这就保证了同一类别下牌匾的多样性，避免了自动生成的样本都为简单样本问题。Batch采样策略即按类别进行采样，而数据中类别总数远远大于batch size

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除此之外，我们使用GeM[3]池化层替代了最后一个global average pooling，GeM是一种可学习的特征聚合方法，global max pooling和global average pooling都是它的特殊情况，使用GeM池化可以进一步提升全局特征鲁棒性。

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图(a)、(b)、(c)展示的是优化前的Bad case（左图为query图像，右图为Rank1检索结果），从Bad case中我们不难发现，牌匾检索对细粒度特征提取要求非常高，因为这些case普遍特点是具备整体相似性

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Transformer是目前学术的研究热点，大量的工作已证明其在分类、检测、分割、跟踪以及行人重识别等任务上的有效性。和CNN相比，Transformer具有全局感受野以及高阶相关性建模的特点

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传统自动化来说，校验一般基于字段级别，容易遗漏。传统校验方式根据预期逐个字段加断点校验，新增字段或缺失字段极容易造成遗漏。

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2、特征分类：根据数据的聚合，对于有意义的离散类型数据，比如订单总价，往往我们希望得到零价订单，高值订单及普通订单三类，这三类是未自动打标的，需要我们聚合出范围在特征提取过程中动态识别并分类。

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在交易领域的特征覆盖率的提升经过了以下几个阶段，初始的测试单据（日常测试单据+链路自动化单据）特征覆盖率仅50%左右，覆盖率确实不高，通过覆盖率报告的分析发现，

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AIoT时代，RISC-V架构因其开放、灵活的特性，有望成为继Intel X86、ARM后的下一代广泛应用的CPU架构。

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早在2019年7月，玄铁910就向开发者开放，全球开发者可以免费下载该处理器的FPGA代码。玄铁910也成为RISC-V向高端芯片挺进的代表处理器。不久前，玄铁910全球首次实现兼容安卓，极大拓展了RISC-V架构面向开放生态的想象力。

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平头哥坚持自研技术与开源开放并进，倚天710芯片的推出，说明平头哥已成为全球仅有的少数几家能设计出顶级性能CPU的公司。