后端语义离散化的简单介绍

原标题：后端语义离散化的简单介绍

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电商搜索排序:向量召回(下)整体方案与京东的向量召回基本一致，即通过在语义特征基础上增加个性化特征实现兼顾语义和成交效率。向量召回：利用隐式语义，通过如Facebook的双塔...

电商 搜索排序:向量召回(下)

整体方案与京东的向量召回基本一致，即通过在语义特征基础上增加个性化特征实现兼顾语义和成交效率。

向量召回：利用隐式语义，通过如facebook的双塔模型等技术，实现基于用户和商品向量的匹配，提高召回的精度和语义理解能力。其他召回方法：多模态检索：如图搜，通过图像识别技术找到与查询图像相似的商品。多语言检索：支持多种语言的查询，满足不同国家和地区用户的需求。

京东电商搜索中的语义检索与商品排序语义检索语义检索是京东电商搜索中的重要技术，它解决了传统倒排检索无法召回字面不匹配但语义层面相近的商品的问题。向量检索技术：向量检索通过将query和sku（商品库存单位）映射到统一维度空间，使得相似的商品在空间中距离近，不相近的商品距离较远。

向量的基本概念与搜索排序向量在搜索排序中扮演着核心角色。搜索系统通过词召回和向量召回两种方式，来匹配和展示用户可能感兴趣的内容。词召回主要基于标题中的分词进行，而向量召回则依赖于标题的语义和信息进行向量表达，通过语义相似度进行向量优化。在这个过程中，向量的大小和方向至关重要。

是一种电商运营策略。向量召回信息流闭环玩法是电商平台的一种运营策略与形式。

召回操作在搜索、推荐和广告领域中扮演关键角色，其目标是从庞大的候选集中筛选出相对合适的项目，以供后续排序等流程进一步筛选。召回问题实质上是一个大规模的最优化搜索问题，涉及到在给定评分、候选集和输入的情况下，从候选集中选择固定数量的项目，使其在最终排序中尽可能靠前。

Spark-TTS:基于单流解耦语音令牌的高效文本到语音模型

1、Spark-TTS：基于单流解耦语音令牌的高效文本到语音模型 Spark-TTS是一种创新的文本到语音（TTS）模型，它通过引入BiCodec这一单流语音编解码器，实现了对语音的精细控制，并简化了语音合成的流程。

基于时空语义走廊的复杂城市 环境中无人车轨迹规划方法

1、基于时空语义走廊的复杂城市环境中无人车轨迹规划方法的核心在于利用时空语义走廊结构处理动态约束、交通信号和速度限制等语义挑战，确保轨迹规划的安全性和可行性。以下是具体解释：时空语义走廊结构：定义：SSC是一种抽象层次的处理方式，用于整合和处理复杂城市环境中的动态约束、交通信号和速度限制等语义元素。

2、在复杂城市环境中，自动驾驶车辆的轨迹规划面临诸多语义挑战，如动态约束、交通信号和速度限制。本文提出时空语义走廊（SSC）结构，以抽象层次处理这些元素，通过立方体无碰撞连接构建。轨迹生成转化为二次规划问题，SSC的统一表示允许适应各种语义元素组合。

3、实验展示了SSC plAnner在处理复杂场景中的性能优势，特别是在连续解空间和避碰性能上优于基于Frenet框架的优化基元方法。综上所述，时空联合规划SSC planner是一种创新的自动驾驶汽车轨迹规划方法，它通过统一的时空语义走廊结构和优化的轨迹生成过程，实现了在复杂城市环境中安全、高效的轨迹规划。

4、在复杂城市环境中，自动驾驶汽车的安全轨迹规划面临诸多挑战，包括动态代理、交通信号和速度限制等语义元素。传统方法可能无法有效处理这些元素间的组合影响。本文创新地提出了时空联合规划（SSC planner），一种统一的时空语义走廊结构，用于抽象和处理各种语义元素。

数据 转换的常见内容有哪些?

1、其他处理内容：还包括平滑处理（帮助除去数据中的噪声）、合计处理（对数据进行总结或合计操作）、数据泛化处理（用更抽象的概念取代低层次的数据对象）、规格化处理（将属性数据按比例投射到特定范围）等。综上所述，数据转换是一个复杂而多样的过程，涉及多种处理内容和技术方法。在实际应用中，需要根据具体的数据和需求选择合适的转换方法和步骤。

2、数据转换的内容包括但不限于数据类型转换、数据语义转换、数据值域转换、数据粒度转换、表/数据拆分、行列转换、数据离散化、数据标准化、提炼新字段和属性构造。通过这些转换，数据可以更好地用于分析、预测和决策过程。