来体验一下基于 Milvus 的视频人脸检索系统你就知道啦！快来看看下面的视频与文字操作介绍：
飞桨语音模型库PaddleSpeech，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音交互能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让开发者轻松搞定产业级应用！
OSHI是一个免费的基于JNA（本机）的Java操作系统和硬件信息库。它不需要安装任何其他本机库，旨在提供 跨平台实现以检索系统信息，例如操作系统版本、进程、 内存和 CPU 使用率、磁盘和分区、设备、传感器等。
吕亚霖，2019年加入作业帮，作业帮基础架构-架构研发团队负责人，在作业帮期间主导了云原生架构演进、推动实施容器化改造、服务治理、GO微服务框架、DevOps的落地实践。
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！
PaddleNLP Pipelines 是一个端到端智能文本产线框架，面向 NLP 全场景为用户提供低门槛构建强大产品级系统的能力。本项目将通过一种简单高效的方式搭建一套语义检索系统，使用自然语言文本通过语义进行智能文档查询，而不是关键字匹配。
这是软件实现LLDP协议HaneWin LLDP Service，软件实现基于 IEEE 802.1AB 标准的链路层发现协议 LLDP 代理。链路层发现协议 (LLDP) 是一种协议为物理拓扑发现在 802 Lan。相邻站发现并存储用于检索的 LLDP 代理由基于 SNMP 网络管理系统。
暨2021年“十四五”规划将数字政府提上国家顶层设计后，今年两会期间，数字经济、智慧城市再一次成为各界关注的焦点。
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
---- 新智元专栏 来源：阿里妈妈 作者：闫肃，林伟，吴天舒，肖道锐，吴波，刘凯鹏 【新智元导读】阿里妈妈提出一种超出关键词和相关性的搜索框架：电子商务搜索中的个性化广告检索框架。这个新的搜索广告智能检索模型引入用户行为异构图挖掘、机器学习等相关技术，通过模型学习的方式智能构建索引，解决了传统搜索广告检索系统不能解决的种种痛点。论文入选互联网领域顶级国际会议WWW 2018的oral论文，评委一致认为该方法是对传统搜索广告检索框架的重新定义。 论文地址：https://arxiv.org/abs/
原文地址：https://dev.to/portkey/understanding-rag-a-deeper-dive-into-the-fusion-of-retrieval-and-generation-1l4b
机器之心报道 编辑：张倩 OpenChatKit 是一个类 ChatGPT 开源工具包，内含一个 20B 参数量的大模型，而且该模型在 4300 万条指令上进行了微调。 2023 年，聊天机器人领域似乎只剩下两个阵营：「OpenAI 的 ChatGPT」和「其他」。 ChatGPT 功能强大，但 OpenAI 不太可能将其开源。「其他」阵营表现欠佳，但不少人都在做开源方面的努力，比如前段时间 Meta 开源的 LLaMA。 除此之外，一个名为 EleutherAI 的开源 AI 研究团队也一直在贡献开源大
1. 通过 TIRG（Text Image Residual Gating）模型将图片特征和文本特征转化为多模态特征向量。
TLDR：本综述收集了最新的面向搜索与推荐应用的多样性论文，并在统一的组织体系下总结了该方向的方法类型、评价指标和所用技术。另外，对现有的多样性技术进行详细分析并提出了分类法，同时讨论其优点和缺点。最后，本文给出了该方向的开放性问题，并讨论了未来研究方向。
之前介绍 [[PubMed-使用指南]] 的时候提到了。PubMed 的检索系统是基于 ATM 系统来检索的。而 ATM 系统主要是把关键词映射到 MeSH 数据库。所以今天就介绍一下关于 MESH 主题词数据库 MeSH : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh
又是一年开学季，看着大批莘莘学子步入高校，同时又有大批学生即将面临毕业，这一年要饱受论文的洗礼。在学术论文领域，几乎每一位大学生都避不开论文检索、查重环节。想写出一篇高质量论文，前期大量的信息储备必不可少，而文献检索成为我们获取信息的重要途径。万方数据知识服务平台以客户需求为导向，整合了数亿条全球优质知识资源，依托强大的数据采集能力，应用先进的信息处理技术和检索技术，为决策主体、科研主体、创新主体提供高质量的信息资源产品。今天就来聊聊，我们如何使用百度飞桨PaddleNLP升级论文检索系统。
伴随着产业智能化升级的浪潮，企业对灵活可定制的智能NLP系统有着广泛需求。例如，保险公司希望通过智能客服平台向客户提供24小时问答服务，同时也想建设企业内搜平台向员工提供精准、高效的搜索服务。然而众多企业自建这些复杂系统所耗费的人力成本和时间成本巨大，成为产业智能化升级的 “拦路虎” 。
针对这些棘手的问题，百度深耕产业界，选取NLP领域三大高频场景——检索、问答、情感分析，推出面向真实应用场景的系统功能，覆盖金融、电商零售、文娱、旅游、房地产、生活服务等多个行业，等均已基于相关方案成功完成业务上线。
人工智能时代，越来越多的企业正在应用AI技术开展智能化转型。其中，NLP技术拥有非常广泛的行业应用场景，包括信息检索、推荐、信息流、互联网金融、社交网络等。通过NLP技术的应用，可以支持情感分析系统对海量带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，提供用户洞察，辅助决策；可以支持检索系统帮助用户快速在海量数据中找到自己需要的信息，实现知识的搜索、发现和利用。
Lucene是apache下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包。提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能。
检索增强生成简称RAG（Retrieval-augmented Generation），RAG为大语言模型安装了知识外挂，基础大语言模型不用训练，通过RAG技术与大语言模型结合在回答问题的时候，可以通过企业内部的知识库检索相关和最新的信息来生成内容，从而提高了回答问题的准确性、实时性和关联性。
艺术，作为时间与空间的沉淀，经常被视为一场带领现代人类回到过去一窥究竟的旅行，也是允许人们暂时逃避当下的载具。
想在视频里找到特定目标物吗？那你一定要来试试 Zilliz 最新推出的基于 Milvus 的视频目标检测系统！下面是视频和文字操作介绍：
《研究中文文本相似度能解决很多NLP领域文本相关的问题》通过分析中文相似度的计算方式以及在各个应用场景中的使用情况，指出了中文相似度在自然语言处理中的重要性以及其在信息检索、自动问答、机器翻译、自动文摘等场景中的应用。
本文作者：朱晓龙博士，2015 年毕业于香港大学，主攻计算机视觉和机器学习方向，涉及物体检测，位姿估计，人脸特征点定位，3D 视觉等课题。本科期间参与北京大学智能车环境感知项目，基于 LIDAR 的图像理解工作发表在机器人顶级会议上。2015 年底加入腾讯，在 TEG 内部搜索部工程平台中心参与深度学习平台的开发与应用。长按以下二维码，在腾讯KM上查看本文 Introduction: 交互方式决定未来 云对雨，雪对风，晚照对晴空。——《声律启蒙》 随着设备的迭代，数据的形态也越来越丰富。PC 时代的键
传统的关键词检索论文，浩如烟海的结果让你无所适从？试试人工智能检索引擎。根据你的研究兴趣和偏好，便捷而靠谱帮你找论文。
人可以通过听觉感知位置、运动、音调、音量、旋律并获取信息。日常生活中，音频是一种重要的多媒体数据，我们会收听电台节目、欣赏在线音乐等。
大规模检索系统一直都是各个公司平台业务的底层基石，往往是以千台裸金属服务器级别的超大规模集群的方式运行，数据量巨大，对于性能、吞吐、稳定性要求极为苛刻，故障容忍度很低。
传统的检索通过关键字搜索相关结果，并根据关联度进行排名，之后根据得到的结果中进行整理，获得最终结果，但最终结果并不能保证是需要的结果。
图像检索的应用在生活中无处不在，例如人脸识别、版权检测、图像定位等等，检索系统在推理时需要利用部署好的模型对查询图像进行特征提取，再与底库中所有预先提取好并存储的图像特征进行比对。对检索系统中部署的模型进行更新迭代是提升检索精度、改善用户体验的必经之路。
从搜索引擎，一直到自动问答系统，自然语言处理（NLP）系统的发展已经极大地增强了我们获取文本信息的能力，帮我们节省了很多用来记忆和查找的时间精力。今天，每当我们脑海中涌现出问题的时候，我们的第一反应都是去搜索引擎（谷歌、百度、必应）上搜索一下。
随着大数据和人工智能时代的到来，向量检索的应用场景越来越广泛。在信息检索领域，向量检索可以用于检索系统、推荐系统、问答系统等，通过计算文档和查询向量之间的相似度，快速地找到与用户需求相关的信息。此外，在大语言模型和生成式AI场景，向量索引做为向量数据的底层存储，也得到了广泛的应用。
近期“知网”的热度一直不减，本来可以拿一些热点图片、网友评论作为开场。算了，这不是我一个技术博主该做的。
本文仿照QQ的用户搜索，搭建一个中文+拼音的混合检索系统，并高亮显示检索字段。全文共分为以下几部分：
机器之心专栏 作者：刘凯鹏 本文结合阿里电商业务场景的特点，介绍了阿里在匹配端和排序端的基于深度学习的一些工作。 搜索营销（sponsored search）是目前广告主在互联网上进行数字化营销的主要手段之一，也是机器学习技术在工业界最成功的应用场景之一。在搜索营销的场景下，广告主可以通过出价的方式参与流量分配，平台的主要任务是优化流量分配和计价，实现效率的最大化和生态的健康发展。其中核心的技术问题主要围绕如何高效的分配流量来展开，包括：如何理解用户的意图？如何对用户进行表达？如何对广告进行表达？如何挖掘用
本文是 Google 在 RecSys 2019 上的最新论文，作者采用了目前主流的双塔模型，并基于此设计了一个使用双塔神经网络的建模框架，其中一个塔为 item 塔，编码了 item 大量的内容特征。
Zilliz Cloud Pipelines 可以将文档、文本片段和图像等非结构化数据转换成可搜索的向量并存储在 Collection 中，帮助开发者简化工程开发，助力其实现多种场景的 RAG 应用，将复杂生产系统的搭建和维护简化成 API 调用。
搜索，已经成为我们生活中必不可少的一个重要部分，无论我们是在网上冲浪、工作办公、还是私人文件的处理，都需要一个搜索框方便我们快速找到所需的信息。而当我们的任务是需要对多个信息渠道中的信息进行梳理和检索时，现有割裂的各个搜索框无法协同的问题，就成了阻碍我们进一步提高效率的痛点。我的日常生活和工作就经常有这样一个场景：
近些天在学校静心复习功课与梳理思路（找工作的事情暂缓），趁闲暇之际，常看有关搜索引擎相关技术类的文章，接触到不少此前未曾触碰到的诸多概念与技术，如爬虫，网页抓取，分词，索引，查询，排序等等，更惊叹于每一幅精彩的架构图，特此，便有记录下来的冲动，以作备忘。
在Oracle 23c中提供了一个非常有价值增强功能。在没有 FROM 子句的情况下运行 SELECT 表达式查询可以帮助开发人员执行计算、检索系统函数或生成临时结果，而无需引用任何特定的表。
一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。 正确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中，选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先：
不过，近日，据网友发现，“鲁迅说过的话”检索系统已经上线，并表示，以后恶搞鲁迅先生名言名句可得小心了，不然，检索系统会来‘打假’，哈哈哈...”看来下一届学生不好过了呀，作文是用不上自己独创的“鲁迅”名言了。
1.Global Features are All You Need for Image Retrieval and Reranking(ICCV 2023)
Lucene不是一个完整的全文检索应用，而是一个java语言写的全文检索引擎工具包，他可以很方便的嵌入到各种应用系统中实现信息的全文检索功能。
Google作为全球最大的多语言搜索引擎在发展历史过程中形成了自己的网页收录习惯,也建立起自己的一套标准.研究Goolge收录网页的习惯有利于更好迎合Google搜索引擎的口味,达到提高网页收录量和收录排名的目的.
本文讲解音频检索技术及其广泛的应用场景。以『听曲识歌』为例，技术流程为具对已知歌曲抽取特征并构建特征向量库，而对于待检索的歌曲音频，同样做特征抽取后进行比对和快速匹配。
信息检索这个词的含义非常广。仅从钱包中取出信用卡，然后输入信用卡号也属于信息检索的范畴。然而，从学术角度来讲，信息检索定义如下：
当我们的系统发生故障时，我们需要登录到各个服务器上，使用 grep / sed / awk 等 Linux 脚本工具去日志里查找故障原因。
在Web2.0时代，尤其是随着Flickr、Facebook等社交网站的流行，图像、视频、音频、文本等异构数据每天都在以惊人的速度增长。例如， Facebook注册用户超过10亿，每月上传超过10亿的图片；Flickr图片社交网站2015年用户上传图片数目达7.28亿，平均每天用户上传约200万的图片；中国最大的电子商务系统淘宝网的后端系统上保存着286亿多张图片。针对这些包含丰富视觉信息的海量图片，如何在这些浩瀚的图像库中方便、快速、准确地查询并检索到用户所需的或感兴趣的图像，成为多媒体信息检索领域研究的热点。基于内容的图像检索方法充分发挥了计算机长于处理重复任务的优势，将人们从需要耗费大量人力、物力和财力的人工标注中解放出来。经过十来来的发展，基于内容的图像检索技术已广泛应用于搜索引擎、电子商务、医学、纺织业、皮革业等生活的方方面面。
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