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- 圖注意力模型 內(nèi)容精選 換一換
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萬物檢測 可根據(jù)提示對圖片中的目標進行檢測,解決場景碎片化問題,無需提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 萬物分割 可根據(jù)提示對圖片中的目標進行分割,常在輔助標注、AIGC等場景應(yīng)用。 盤古多模態(tài)大模型功能優(yōu)勢 原生支持中文 億級中文圖文,百萬中文關(guān)鍵詞,更佳中文理解能力。 精準語義理解 精準圖文描述,對齊語義理解,智能語境識別。來自:專題行作為一個記錄,列模型數(shù)據(jù)庫以一列為一個記錄。(這種模型,數(shù)據(jù)即索引,IO很快,主要是一些分布式數(shù)據(jù)庫) 鍵值對模型:存儲的數(shù)據(jù)是一個個“鍵值對” 文檔類模型:以一個個文檔來存儲數(shù)據(jù),有點類似“鍵值對”。 常見非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫: 列模型:Hbase 鍵值對模型:redis,MemcacheDB來自:百科
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來自:百科物理網(wǎng)在行業(yè)里的項目交付需要標準物模型,對于設(shè)備廠商而言,如果有標準物模型,那么他們就不需要再只選擇其中一個廠家的數(shù)據(jù)模型;對于ISV應(yīng)用廠家而言,開發(fā)階段是無法窮舉所有的應(yīng)用/設(shè)備做預(yù)集成;對于SI廠商而言,子系統(tǒng)太多,對接集成花時間;而對于客戶而言就是,交付周期太長。 左圖是沒有標準物模型下,各個設(shè)來自:百科
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