信息检索 (IR) 中的冷启动问题是指在可用数据有限的情况下提供有效搜索结果的挑战。这通常发生在部署新系统时，或者在几乎没有历史交互或反馈的情况下将新用户或项目引入系统时。
例如，在推荐系统中，当用户没有先前的活动或当添加新项目时，系统难以提供准确的结果，因为它缺乏足够的数据来预测偏好。解决方案包括使用基于内容的方法，其中推荐基于项目或用户的特征，以及利用类似用户的偏好的协同过滤。
解决冷启动问题的另一种方法是依靠外部数据源，例如人口统计信息或社交媒体活动，以填补空白并提供更个性化的建议。
IR系统如何管理大规模数据集？
继续阅读
边缘人工智能系统如何与中央服务器进行通信？
边缘AI系统主要通过网络协议与中央服务器进行通信，这些通信可以通过互联网或私有网络进行。这些通信主要有两种方式：实时数据流和定期数据上传。实时流用于需要即时反馈或行动的应用程序，例如视频监控系统，边缘设备处理视频帧并在检测到异常时向服务器发
向量搜索在医疗应用中是如何使用的？
大规模实现矢量搜索需要能够有效处理大量数据并执行高维矢量计算的硬件。硬件的选择取决于数据集的大小和搜索任务的复杂性。
对于基于CPU的矢量搜索，高性能多核处理器是必不可少的。这些处理器可以处理并行计算，这对于处理大型数据集和有效执行相似性
少样本学习如何在没有额外标注数据的情况下适应新任务？
Zero-shot learning (ZSL) 是一种机器学习方法，通过使模型能够识别和分类从未明确训练过的类别中的数据来解决领域适应挑战。传统模型通常需要来自每个类的大量标记数据才能在新域中表现良好。但是，ZSL通过利用语义信息来规避此