本文方法主要针对ctr预估中的用户行为建模提出相应的模型，用户交互历史包含了不同的行为模式，反映用户的习惯性范式。本文所提方法利用用户行为模式，将目标注意力（TA）机制扩展到目标模式注意力（TPA）机制，以对行为模式之间的依赖关系进行建模。
今天的企业正在竞相将关系到用户体验的数据置于更接近终端用户的位置，同时各类区域性数据隐私法规也纷纷出台；在这样的背景下，我们有必要审视数据中心的“同步数据检索”“后续数据检索”和“预取数据检索”等企业数据模式。我们还应了解如何在将数据移植到边缘的同时避免像数据中心那样复杂地克隆整个架构，且能有效掌控控制平面、避免边缘盲点。
大型语言模型(LLM)能够在短时间内生成非常流畅和连贯的文本，为人工智能的对话、创造性写作和其他广泛的应用开辟了新的可能性，然而，LLM也有着一些关键的局限性。它们的知识仅限于从训练数据中识别出的模式，这意味着缺乏对世界的真正理解。同时，推理能力也是有限的，不能进行逻辑推理或从多种数据源来融合事实。面对更复杂、更开放的问题时，回答开始变得荒谬或矛盾，美其名曰“幻觉”。
选自arXiv 作者：Bhaskar Mitra、Nick Craswell 机器之心编译 参与：晏奇、黄小天 近日，微软研究人员 Bhaskar Mitra 和 Nick Craswell 在 arXiv 上提交了一篇名为《用于信息检索的神经模型（Neural Models for Information Retrieval）》论文，论文概述了神经信息检索模型背后的基本概念和直观内容，并且将其置于传统检索模型的语境之中。论文的目的在于为神经模型与信息检索之间架起桥梁，互通有无，加快神经信息检索技术的发展。
试想，需要一些动态数据的时候，只要每次都请求网络就可以了。但是，更有效率的做法是，把联网得到的数据，缓存到磁盘或内存。
看完了西瓜书的第一章，课后习题有这个问题。我先将这个问题定义为：机器学习在搜索引擎上的应用。
本文分享一篇 SIGIR 2021 最佳学生论文『Dynamic Modality Interaction Modeling for Image-Text Retrieval』，图像文本检索的动态模态交互建模。
1.Efficient Discovery and Effective Evaluation of Visual Perceptual Similarity: A Benchmark and Beyond(ICCV 2023)
eureka作为SpringCloud的服务发现与注册中心，在整个的微服务体系中，处于核心位置。单一的eureka服务，显然不能满足高可用的实际生产环境，这就要求我们配置一个能够应对各种突发情况，具有较强容灾能力的eureka集群服务。 其实我们创建不同的yaml文件，以不同yaml运行即可。在项目中，创建三个名字分别为eureka01，eureka02，eureka03的eureka，defaultZone中配置其他两个不同的eureka相互引用即可。
探索图数据库模型的力量，以及 Cypher、Gremlin 和 SPARQL 等图查询语言如何简化对复杂互连数据的处理。
地理空间数据云是由中国科学院网络信息中心建设的一款数据云计算的平台。能够在这个平台上完成数据检索，产品检索和许多高级检索的操作，虽然主要是用于国家的科研，但是目前是对所有人免费进行开放的，当然，前提是不影响国家机密，保证国家安全，用户在这上面也能体验到全方位的数据检索服务。
背景：网络管理员小李在某电子商务公司工作，日常工作是负责有效地监控和分析网站流量，确保网站的稳定性和安全性。
作者：李航、吕正东、尚利锋 前言 我们在日常生活中经常使用自然语言对话系统，比如苹果Siri。现在的对话系统多数只能做单轮对话，可以帮助用户完成一些简单的任务，如问天气，查股票（如果做多轮对话，也是在单轮对话的基础上加一些简单处理）。实现这些自然语言对话系统的基本技术可以分为两大类，基于规则的和基于数据的。你也许想知道对话系统的基本原理是怎样的？特别是如何用数据驱动的方式构建一个对话系统？ 最近基于数据的自然语言对话技术取得了突破性的进展。我们发现，利用深度学习和大数据，可以很容易地构建一个单
IPFS的中文名是星际文件系统，由Juan Benet在2014年5月份发起。Juan Benet的个人经历很传奇，他毕业于斯坦福大学，在创建IPFS项目之前，他创办的第一家公司被雅虎收购。2015年，他创建的IPFS在YCombinator孵化竞赛中拿到了巨额的投资，同时成立了协议实验室。这个实验室团队由14位核心开发者以及社区中上百位代码贡献者组成的。
本文是《SIFT Meets CNN: A Decade Survey of Instance Retrieval》的下篇。在上 篇中概述了图像检索任务极其发展历程，介绍了图像检索系统的基本架构和设计难点，详细展示了基于图像局部特征（以SIFT为代表）的检索流程以及关键环节的核心算法。
视频描述任务（Video Captioning），是指给定一段视频，根据视频生成一句客观反映视频内容的一句话。随着近几年短视频的持续发展，作为视觉 - 文本的跨模态生成式研究，视频描述受到了越来越多的关注。
通过在Tungsten Fabric外部虚拟IP地址的端口8082上访问的REST API，可以获得Tungsten Fabric群集的所有配置。 用户可以使用HTTP GET调用来检索资源列表或其属性的详细信息。 数据作为JSON对象返回。
1.Reconstructing the Mind's Eye: fMRI-to-Image with Contrastive Learning and Diffusion Priors
海马在联想记忆( associative memory AM)任务中采用的计算原则一直是计算和理论神经科学中最主要的研究课题之一。海马网络的经典模型假设AM是通过一种形式的协方差学习来执行的，其中记忆项目之间的关联由学习的协方差矩阵中的条目来表示，该学习的协方差矩阵编码在海马子场CA3中的循环连接中。另一方面，最近有人提出，海马中的AM是通过预测编码实现的。遵循这一理论的分级预测编码模型执行AM，但未能捕获编码经典模型中协方差的递归海马结构。这种二分法对发展记忆如何在海马体中形成和回忆的统一理论造成了潜在的困难。早期的预测编码模型明确地学习输入的协方差信息，似乎是这种二分法的解决方案。在这里，我们表明，尽管这些模型可以执行AM，但它们是以一种不可信和数值不稳定的方式执行的。相反，我们提出了这些早期协方差学习预测编码网络的替代方案，这些网络隐式地和似是而非地学习协方差信息，并可以使用树枝状结构来编码预测误差。我们通过分析表明，我们提出的模型完全等价于早期的预测编码模型学习协方差，并且在实际执行AM任务时不会遇到数值问题。我们进一步表明，我们的模型可以与分层预测编码网络相结合，以模拟海马-新皮质的相互作用。我们的模型提供了一种生物学上可行的方法来模拟海马网络，指出了海马在记忆形成和回忆过程中使用的潜在计算机制，该机制基于递归网络结构统一了预测编码和协方差学习。
作者 | 青苹果 来源 | 数据实战派 头图 | 付费下载于 IC Photo 传统的信息检索（IR, Information Retrieval）系统，并不直接回应信息需求，而仅提供对内容的参考。排序（Ranking）是该范式的关键组成部分。 这样的检索系统为用户提供了潜在答案的选择，实际上也给用户带来了相当严重的认知负担。开发问答（QA, Question Answering）系统的动机之一，正是在于希望返回的是答案而非结果的排序列表。 现在已经有很多关于 QA 系统的研究，然而现实中的大规模成功案例
Transformer不仅赋予了各种AI应用模型写文作诗的功能，而且在多模态方面也大放异彩。
机器之心专栏 作者：方广、磐君、思淘 在 CVPR 2017 开幕当天的文章《CVPR 2017国内外亮点论文汇集：史上最盛大会议，华人占据半壁江山》中，我们获悉国内电商巨头阿里巴巴共有四篇论文被接
欢迎来到我们的API设计原则系列。在这个系列中，我们会探讨如何设计出最优性能和高度可扩展的API。接下来，我们将深入学习那些能够最大化提升API性能和扩展性的设计原则。通过运用这些原则，你将能够设计出能够提供卓越用户体验、应对日益增长的工作量，并推动系统成功发展的API。
机器之心专栏 作者：温正棋 极限元智能科技 本文作者温正棋为极限元智能科技 CTO 、中国科学院自动化研究所副研究员，毕业于中国科学院自动化研究所，先后在日本和歌山大学和美国佐治亚理工学院进行交流学习，在国际会议和期刊上发表论文十余篇，获得多项关于语音及音频领域的专利。其「具有个性化自适应能力的高性能语音处理技术及应用」获得北京科学技术奖。在语音的合成、识别、说话人识别等领域都有着多年深入研究经验，并结合深度学习技术开发了多款语音应用产品。 为了提高客户满意度、完善客户服务，同时对客服人员工作的考评，很多企
2.WireGuard 系列文章（二）：WireGuard 简介 - 快速、现代、安全的 V** 隧道[2]
图像文本匹配，顾名思义，就是度量一幅图像和一段文本的相似性，该技术是多个模式识别任务的核心算法。例如，在图像文本跨模态检索任务中，当给定查询文本，需要依据图像文本的相似性去检索内容相似的图像；在图像描述生成任务中，给定一幅图像，需要依据图像内容检索相似的文本，并以此作为(或者进一步生成)图像的文本描述；在图像问答任务中，需要基于给定的文本问题查找图像中包含相应答案的内容，同时查找的视觉内容反过来也需要检索相似文本预料作为预测答案。 .
在当今的数字时代，数据是组织的命脉，可以推动创新、推动洞察力并增强决策制定能力。随着企业努力有效地管理和利用其数据，选择合适的数据库变得至关重要。数据库领域向我们展示了两个突出的范例：SQL 和 NoSQL。这些不同的方法提供了不同的优势和功能，提供了丰富的数据存储和管理选项。
机器之心报道 机器之心编辑部 美国计算机协会刚刚公布了 2017 届 ACM Fellow 名单，继去年周志华、黄学东等人成功入选之后，在今年，中国香港科技大学计算机科学与工程系主任杨强、UC Berkeley 电子工程与计算机系教授马毅、联想集团首席技术官芮勇等人成为了 54 位新晋 Fellow 中的华人代表。 2017 年 12 月 11 日，美国计算机协会 ACM（the Association for Computing Machinery）提名了 54 名会士（Fellow），以表
在人工智能领域，有大量的数据需要有效的处理。随着我们对人工智能应用，如图像识别、语音搜索或推荐引擎的深入研究，数据的性质变得更加复杂。这就是向量数据库发挥作用的地方。与存储标量值的传统数据库不同，向量数据库专门设计用于处理多维数据点(通常称为向量)。这些向量表示多个维度的数据，可以被认为是指向空间中特定方向和大小的箭头。
翻译自 Stopping AI Hallucinations for Enterprise Is Key for Vectara 。
本文来自NVIDIA GTC21的一次技术分享视频，演讲者是Sepp Hochreiter，主要讲述了他们关于Modern Hopfield Networks的相关工作，即论文：《Hopfield Networks is All You Need》。
上篇《百万级成员实时社群技术实现（消息系统篇）》中，我们分享了云信“圈组”（“圈组”是云信的类Discord产品实现方案）消息系统的技术设计和实践。
自动问答（Question Answering, QA）是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务。不同于现有搜索引擎，问答系统是信息服务的一种高级形式，系统返回用户的不再是基于关键词匹配排序的文档列表，而是精准的自然语言答案。
我们提出的特征到目前为止都是基于个人tweet的内容。在第二组特征我们专注于tweet上的用户行为。我们观察了4种类型的基于网络的性能，并建立2种捕获他们的特征。
在著名软件著作《人月神话》中提到，软件世界没有“银弹”，这句话当然适用于架构领域，随着从单体架构过渡到微服务架构，因为将原有系统打散，给系统增加了许多不稳定因素。
TLDR: 本篇综述旨在调研生成式推荐模型(Gen-RecSys)的主要进展，包括：交互驱动生成模型的基本概述；大型语言模型(LLM)在生成式推荐、检索和会话推荐中的应用；推荐系统中处理和生成图像视频内容的多模态模型的整合。本文以整体视角讨论了Gen-RecSys的影响和危害，并指出了其面临的挑战。
美团搜索与NLP部与国内两所高校组队，提出了一种基于BERT和LightGBM的多模融合检索排序解决方案，拿下了WSDM Cup 2020 Task 1榜单的第一名。本文系获奖作者的经验总结文章。
深度自编码在异常检测中得到了广泛的应用。通过对正常数据的训练，期望自编码器对异常输入产生比正常输入更高的重构误差，以此作为识别异常的判据。然而，这一假设在实践中并不总是成立。有人观察到，有时自动编码器“概括”得很好，也能很好地重建异常，导致异常的漏检。为了减轻基于自编码器的异常检测的这个缺点，我们建议使用内存模块来增加自编码器，并开发一种改进的自编码器，称为内存增强自编码器，即MemAE。对于给定的输入，MemAE首先从编码器获取编码，然后将其作为查询来检索与重构最相关的内存项。在训练阶段，内存内容被更新，并被鼓励表示正常数据的原型元素。在测试阶段，学习记忆是固定的，从正常数据中选取少量记忆记录进行重构。因此，重建将趋向于接近一个正常的样本。从而增强异常的重构误差，用于异常检测。MemAE没有对数据类型的假设，因此适用于不同的任务。在各种数据集上的实验证明了该备忘录具有良好的泛化性和较高的有效性。
AI 科技评论报道 作者 | 盛强 AI 科技评论今天介绍一篇被 ACL 2021 收录的论文，这篇论文介绍了一种基于记忆增强关键句匹配的检索信息重排序方法，可以用于一项事实核查与假新闻检测的新任务——检测已被核查过的消息。 论文题目：《Article Reranking by Memory-Enhanced Key Sentence Matching for Detecting Previously Fact-Checked Claims》 作者：盛强、曹娟、张雪遥、李锡荣、钟雷 单位：中国科学院计算
EMQX是基于Erlang语言实现的开源大规模分布式物联网MQTT消息服务中间件，它支持千万级的设备接入和个位数毫秒的消息分发时延，可以帮助企业快速构建高性能、高可靠、实时数据处理的物联网端云连接平台。目前最新版的EMQX已经更新到5.x版本，理论上单集群可以实现亿级物联网设备的接入。但随着集群接入规模的增加，集群节点间数据同步的成本也越来越高，对服务器资源的需求也越来越大。本文主要围绕亿级规模连接集群的可扩展性问题，讨论在数据存储层面不同架构实现所带来的利与弊。
机器之心发布 作者：Xin Huang、Yuxin Peng 近日，来自北京大学计算机科学技术研究所的博士生黄鑫和彭宇新教授提出了一种新型的迁移学习方法：深度跨媒体知识迁移（Deep Cross-media Knowledge Transfer, DCKT）。该方法针对跨媒体检索中训练样本不足导致检索效果差的问题，结合了两级迁移网络结构和渐进迁移机制，能够基于大规模跨媒体数据进行知识迁移，提高了小规模跨媒体数据上的检索准确率。在实验中，以大规模跨媒体数据集 XMediaNet 为源域，以 3 个广泛使用的小
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
---- 新智元报道 编辑：桃子 拉燕 【新智元导读】Meta简直杀疯了！多模态「千脑智能」ImageBind来了，能够像人的感官一样，从多种维度理解世界。 前段时间，带着开源LLaMA杀疯的Meta，让谷歌都后背发凉。 今天，Meta又丢下了重量级炸弹： 拥有「多种感官」的多模态AI模型ImageBind，能够将文本、音频、视觉、热量（红外），还有IMU数据，嵌入到一个向量空间中。 这么说吧，ImageBind就像「千脑智能」一样，能够调动6种不同的感知区域进行联动交流。 再直观点，能够听声音
日志审计是指通过全面收集企业软件系统中常见的安全设备、网络设备、数据库、服务器、应用系统、主机等设备所产生的日志（包括运行、告警、操作、消息、状态等）并进行存储、审计、分析，识别发现潜在安全事件与安全风险。日志审计同样属于数据安全领域的重要组成部分。
引言：6.14日“腾讯创新日：科技年技术盛宴”代表腾讯各个事业群技术实力的四级专家、腾讯微创新2016年度创意获奖团队欢聚一堂，一起畅谈AI、系统安全、架构设计、社交传播、推荐模式、游戏引擎等前沿科技和腾讯应用创新的台前幕后。来自CDG社交与效果广告部 系统研发中心总监、专家工程师唐溪柳，就下一代的全能广告系统架构，给大家进行了分享。 游戏、广告、电商是互联网3大现金流业务，2016年腾讯广告收入增长54%达到270亿。本次分享和大家一起探讨了在数据量急剧增长的情况下腾讯大统一广告系统的广告业务有什么特
据统计，我国“十一五”末馆藏档案已达到39264万卷（件）。随着社会活动快速加强、网络信息化日益普遍，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了网络的疆界和应用领域，悄无声息，大数据时代已经来临。我国的档案数据广泛存在于政府、企业的各行各业。我们正走向我国的档案大数据时代。 档案大数据的产生 过去，档案检索主要依靠手工著录、卡片检索。随着信息技术的进步、数据库技术的发展，计算机辅助档案管理使档案管理变得更为快捷和方便。档案数据主要来源于两个方面：1、各业务部门通过业务系统产生的业务数据转为档案数据；2、档案部
我们经常使用搜索引擎。当我们需要查询时，我们可以使用像 Google 这样的搜索引擎来检索最相关的答案。
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