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神经网络在推荐系统中扮演什么角色？

神经网络在推荐系统中扮演什么角色？

跨语言信息检索 (IR) 通过将查询或文档翻译成公共语言或嵌入空间来实现跨不同语言的搜索。通常，系统将用户的查询翻译成目标语言，或者使用机器翻译或多语言嵌入等技术将查询和文档转换成共享表示。

跨语言IR系统使用诸如双语或多语言单词嵌入 (例如，多语言BERT) 之类的模型来创建公共向量空间，从而允许直接比较来自不同语言的查询和文档。这种方法可以帮助检索用户可能不流利的语言的相关文档。

尽管跨语言IR功能强大，但挑战仍然存在，例如翻译错误或特定语言含义的歧义。然而，深度学习和预先训练的多语言模型的进步正在不断提高跨语言IR系统的质量。

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PaaS如何支持物联网应用开发？

“平台即服务（PaaS）在物联网（IoT）应用开发中扮演着至关重要的角色，提供了一个专门为构建、测试和部署这些服务而设计的简化环境。PaaS 平台为开发者提供了必要的工具和服务，从而简化与物联网相关的复杂性，例如可扩展性、设备管理和数据集成

大型语言模型（LLMs）可以用于编码辅助吗？

神经网络，特别是卷积神经网络 (cnn)，是现代图像识别系统的核心。Cnn被设计用于处理网格状数据 (如图像)，使其在检测图像中的边缘、纹理和对象形状等模式方面表现出色。这些网络可以高精度地对图像进行分类或定位对象。在图像识别中，cnn

深度强化学习是什么？

深度强化学习（DRL）是机器学习的一个子集，它将强化学习（RL）与深度学习技术相结合。在强化学习中，代理通过与环境互动学习做出决策，并根据其行为获得反馈，以奖励或惩罚的形式呈现。目标是学习一个策略，以最大化随时间累积的奖励。另一方面，深度学