传媒观察 | 跨媒体网络舆情，让数据来“说话”

来实现算子优化，从而实现选择算子构造。（4）基于增量学习的相关反馈。采用基于增量学习的相关反馈，结合用户感知的先验知识，修正查询向量和整个数据集的拓扑关系。且反馈作用于跨媒体特征映射的子空间，而非初始的视觉和听觉特征空间，从而提高查询效率。 智能识别追踪 海量网络...

http://jsnews.jschina.com.cn/kjwt/202101/t20210104_2703313.shtml

跨媒体网络舆情，让数据来“说话”

来实现算子优化，从而实现选择算子构造。（4）基于增量学习的相关反馈。采用基于增量学习的相关反馈，结合用户感知的先验知识，修正查询向量和整个数据集的拓扑关系。且反馈作用于跨媒体特征映射的子空间，而非初始的视觉和听觉特征空间，从而提高查询效率。 智能识别追踪 海量网络...

http://www.jssjx.com.cn/cmdg/202101/t20210107_2705795.shtml

传媒观察丨多模态融合视域下传播效能提升的新构想

以及协同学习五个层次。其中大部分围绕数据间的多模态数据映射展开。主流的多模态数据映射方法为：基于现有映射关系，首先将现有的多模态数据符号向量化，以此作为神经网络的输入端，结合已有的对应关系，映射到另一模态，基于海量数据不断训练后，得到具有普适性的跨模态数据映射...

http://jsnews.jschina.com.cn/kjwt/202112/t20211228_2920192.shtml

多模态融合视域下传播效能提升的新构想

以及协同学习五个层次。其中大部分围绕数据间的多模态数据映射展开。主流的多模态数据映射方法为：基于现有映射关系，首先将现有的多模态数据符号向量化，以此作为神经网络的输入端，结合已有的对应关系，映射到另一模态，基于海量数据不断训练后，得到具有普适性的跨模态数据映射...

http://www.jssjx.com.cn/xjrmzywyh/xjex/202201/t20220106_2925513.shtml

江南农村商业银行：全栈信创大模型应用平台的创新实践

动化等多个业务领域实现了智能化升级，加快形成以人工智能为引擎的新质生产力。该平台以国内合规的千亿参数开源大模型为基础，整合了国产向量数据库、麒麟操作系统、达梦数据库以及信创GPU显卡、信创CPU等核心组件，构建了一个全栈信创环境下的大模型应用平台，实现了大模型应用技术的...

https://economy.jschina.com.cn/cpcx/202406/t20240628_3425880.shtml