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Zadig V3.0 发布:Beyond DevOps,Driven by AI

亲爱的开发者们, 在这个充满想象与创新的儿童节,我们兴奋地宣布 Zadig 3.0 版本的重磅发布!这不只是一次简单的版本迭代,而是一次以 AI 为引擎,引领我们迈向 DevOps 新纪元的重大飞跃。 🧠 引入 AI 功能,开启智能新时代 Zadig 3.0 版本带来了 AI 的强大能力,为开发流程注入了新的活力: · AI 效能分析 :智能化分析工程数据,迅速定位组织效能瓶颈,帮助决策。 · AI 环境检测 :自动检测环境故障,定时通知 IM 巡检结果,确保每一次部署稳定可靠。 · 云服务集成 :与 Azure/OpenAI 的无缝集成,扩展您的开发边界。 🚀 功能增强,打造更完善的开发体验 除了 AI 的引入,我们对基础模块进行了深度优化,让 Zadig 成为更加强大的开发伙伴: · 环境搜索 :提升搜索效率,快速找到所需环境。 · 工作流任务 :新增执行蓝鲸作业任务,让工作流程更加灵活。 · 发布计划 :引入定时执行和审批通知优化,简化管理流程。 🛠️ 监控与自动化,智能化运维的得力助手 Zadig 3.0 强化了监控和自动化功能,为现代运维提供坚实支持: · 监控 Met...

基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建

菜品作为到店餐饮各相关业务的基石,提供了更细粒度的视角理解餐饮供给,为到餐精细化运营提供了抓手。美团到店研发平台/数据智能平台部与天津大学刘安安教授团队展开了“基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建”的科研合作,利用多模态检索实现图文食材的识别,扩展了多模态菜品食材识别的范围,提升了食材识别的准确性。 1. 背景 中国有句古话:“民以食为天”。对食物的分析和理解,特别是识别菜肴的食材,在健康管理、卡路里计算、烹饪艺术、食物搜索等领域具有重要意义。但是,算法技术尽管在目标检测 [1]-[3] 、通用场景理解 [4][5] 和跨模态检索 [6]-[8] 方面取得了很大进展,却没有在食物相关的场景中取得好的表现,尤其是对烹饪菜肴的相关场景。其核心原因是缺乏细粒度食材的基准,这已经成为该领域发展的瓶颈。 以往的研究主要集中在食物层面的表征学习,如Food2K上的食物识别 [9]-[12] ,UNIMIB2016上的食物检测 [13]-[15] 。然而,这些方法忽视了菜肴中的食材组成,也不理解食材之间的上下文关系。相比之下,一系列的方法 [16]-[18] 运用Recipe1M的“食谱-图像”对,...

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