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统信发布服务器操作系统V20企业版:适配国产ARM/x86 性能提升20%

继统信服务器操作系统V20欧拉版发布之后,统信软件又正式发布了服务器操作系统V20企业版(1020),这是半年前发布的V20版最新改进版,全面适配国产的龙芯、ARM、x86等处理器,同时Linux性能提升20%之多。 统信软件表示,该版本率先实现了对龙芯3B4000、鲲鹏920、飞腾2000+/64、海光C86-7185、兆芯KH-30000系列、申威1621国产主流服务器处理器的适配工作,并已经在党政军机关、公检法、事业单位、银行、保险、证券、石油、电力等行业的众多信息化建设项目中成功部署和使用。 本次发布的版本分别从产品的安装部署、性能、日常使用、服务支持等方面进行了功能新增和优化改良,确保用户的服务器生产环境在持续可用和稳定运行的前提下,挖掘各项硬件的最大潜能,为客户创造新的价值。 在安装部署方面,针对具备代表性的服务器操作系统部署场景,统信软件进行了梳理归纳,调整了安装过程中针对安装组件选择的定义方式和组件组合,增加了网络的相关配置项,让安装部署过程更加简化、便利,减少管理员部署过程的繁杂操作。 性能方面,UnixBench作为衡量类Unix操作系统运行过程中性能优劣的基准测试...

利用非对话语料来丰富对话生成模型

本文基于ACL-2020论文《Diversifying Dialogue Generation with Non-Conversational Text》,论文作者是腾讯微信AI团队。 导言 基于序列到序列(seq2seq)的神经网络模型在开放领域对话生成的任务上经常会出现低丰富度(low-diversity)的问题,即生成的回复无趣且简单。因此,作者提出利用非对话的文本语料去提高对话模型的多样性。相比于传统的对话语料,非对话的文本语料不仅容易获得而且主题包罗万象,因此作者从论坛、书籍和谚语中搜集了大量的非对话语料,结合迭代的回译(back translation)方法将非对话语料融入到对话模型的语义空间内。在豆瓣和微博的数据集上,新模型在保持相关度的同时极大提高了生成回复的多样性。 模型背景与简介 seq2seq 模型已经在很多语言生成任务上取得了很好地效果。然而,当把它应用到通用领域的闲聊生成上时,一个很大的问题就是它倾向于生成像“我不知道”、“好的”这样的通用回复。原因就在于在日常生活中,这些通用回复大量存在于我们的对话里面。Seq2seq模型会很容易得学习到用通用回复就可以处理...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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