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价值发掘：价值发掘过程主要通过可视化、告警、交互式分析等人机交互来实现，同时也提供了OpenAPI来对接外部系统或者供用户来实现一些自定义的功能。

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两套索引除了结构不同外，其他各类机制都是共用的，例如存储引擎、FailOver逻辑、缓存策略、冷热数据分层策略等

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下面的示例是我们阿里云上一家客户的监控系统架构，系统除了负责IT基础设施和业务的监控外，还会负责分析和优化整个公司的IT成本，主要收集的数据有：

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图像检索的核心技术是度量学习，其目标是在固定维度的特征空间中，约束模型将同类别样本拉近，不同类别样本推远。

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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，

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针对文本信息，我们使用BERT对牌匾的OCR结果进行编码，将其作为辅助特征，并与视觉特征融合后进行度量学习。

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因此，我们利用已有的文本OCR识别结果，并引入BERT对OCR结果进行编码得到文本特征，该特征作为辅助特征分支和视觉特征进行融合

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。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。

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多模态商品知识图谱的应用场景十分广泛，多模态结构数据虽然在底层表征上是异构的，但是相同实体的不同模态数据在高层语义上是统一的，

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我们提出了一种在电子商务应用中新颖的知识感知的多模态预训练方法K3M。