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一的表示。比如，KEPLER是一个统一的模型来进行统一表示，它将文本通过LLM转成embedding表示，然后把KG embedding的优化目标和语言模型的优化目标结合起来，一起作为KEPLER模型的优化目标，最后得到一个能联合表示文本语料和图谱的模型。示意图如下： 小结 上述来自：百科![]()
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行作为一个记录，列模型数据库以一列为一个记录。（这种模型，数据即索引，IO很快，主要是一些分布式数据库） 键值对模型：存储的数据是一个个“键值对” 文档类模型：以一个个文档来存储数据，有点类似“键值对”。 常见非关系模型数据库： 列模型：Hbase 键值对模型：redis,MemcacheDB来自：百科![]()
而在标准物模型下，每个设备都对应一个统一的标准物模型，它对外提供一致的接口，可以直接对应应用。 标准物模型可以任意组合产生新的模型，比如可以将摄像头和灯组装在一起，组成一个带摄像头的灯，组合后的复杂物仍然继承了基础物的模型，既能够满足复杂场景的需要，也能够保持其标准模型与应用进行对接。来自：百科![]()
示例三： 以下载对象为例，对一个对象的每一次下载操作都会计算一次请求次数。假设下载100个对象： 1、针对标准存储对象和低频访问存储对象，会发送100次GET类请求，计算100次请求次数。 2、针对未开启归档数据直读功能的归档存储对象，需要先恢复为标准存储对象，会产生100次P来自：专题![]()
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对单个 IAM 用户授予指定对象的读权限:配置须知 恢复归档或深度归档存储对象:请求消息元素 恢复归档存储或深度归档存储对象:使用场景 获取桶存量信息:返回结果（InterfaceResult） 获取桶归档对象直读策略:响应消息元素 复制对象:归档或深度归档存储对象 API概览:对象操作接口 Java来自：百科![]()
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文本场景的标注主要为“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”。 分别支持对文本的内容按照标签进行分类处理。 对文本中的实体片段进行标注。 对文本的实体片段以及实体之间的关系进行标注。 音频标注 对声音进行分类。 对语音内容进行标注。 对语音进行分段标注。 视频标注 由于模型训练过程需要大量有标签来自：专题
