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下进行设计的，输入包括了：1）POI牌匾的图像信息；2）POI牌匾的文本信息。图像信息使用双分支进行特征提取，文本信息使用BERT进行特征提取，最后再将文本特征与视觉特征进行融合。

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为了减少局部特征的损失，我们对网络backbone进行了改进，取消了ResNet网络最后一个block中的下采样，使得最终的特征图中包含更多的局部信息。

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在绿色数据中心方面，阿里云以低碳选址、清洁能源、液冷技术等融合AI应用，加速绿色节能技术创新及迭代升级，做到“少用电、用好电、用绿电”；在绿色计算方面，通过技术创新实现资源利用率显著提升、助力自身节能减排

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系统更加的复杂：以前的汽车只需要一个发动机、传送带、车辆、刹车就可以跑起来，现在随便一个汽车上至少有上百个部件和系统，故障的定位难度变的更大。

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智能客服落地需要解决的难题：经过长时间的探索发展下来，除了面向经营者视角的提效降本已被广泛验证外；仍然有几个问题没有解决，比如：B端客户是一个经营链条，里面有客户、知识运营人员、销售/客户代表、坐席人员、管理者等不同角色；以下三个维度我们依然有很长的路要走；

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然而，正如星战宇宙中，原力既有光明也有黑暗的一面。微服务应用在部署、运维和管理的复杂性却大大增加。DevOps文化和背后支撑的自动化工具与平台能力成为关键。

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举全集团之力，将业务全部迁移至公共云，不仅是对云的笃定，也证明了阿

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再经过变换得到增益函数，一般取维纳增益，将计算得到的增益函数乘以带噪语音的频域形式 再经过反变换，就得到了增强后的语音的时域信号。

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声明式（Declarative）的API：在Kubernetes之上，开发者只需定义抽象资源的目标状态，而由控制器来具体实现如何达成。比如Deployment, StatefulSet, Job等不同类型工作负载资源的抽象。让开发者可以关注于应用

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难道在此之前就不需要依赖各类传感器的输出定位和排查故障和问题？显然不是，排查故障的方式一直都在，只是整个系统和情况更加复杂，