Microsoft
Quamvis idea repositionis vectoris in inquisitionibus machinationibus diu circumvolitans fuerit, in praxi eorum exsecutio impedita est alta subsidia intensio operationum cum vectoribus et limitationibus scalabilitatis. Coniungens machinae altae methodos discendi cum algorithms proximis proximis proximis quaerendi, effecit ut ad effectum et scalabilitatem systematum vectoris ad gradum acceptum ad magnas inquisitiones machinas perducendas effecit. Exempli gratia, in Bing, vectoris index super 150 miliarda vectorum, tempus ad res maxime pertinentes arcessendas intra 8 ms est.
Bibliotheca instrumenta ad aedificandum indicem ac vectorem quaesitorum ordinandorum includit, necnon instrumentorum instrumentorum ad conservandum systema inquisitionis distributum distributum involucris amplissimis collectionibus vectorum.
Bibliotheca significat processionaliter data et in collectione praesentata formari in forma vectorum relatarum quae comparari possunt secundum
Eodem tempore, vector inquisitionis ad textum non limitatur et applicari potest ad multimedia informationes et imagines, sicut etiam in systematibus ad commendationes automatice generandas. Exempli gratia, una e prototypis, quae in compage PyTorch fundata est, systema vectoris efficiunt quaerendi secundum similitudinem obiecti in imaginibus, utens notitia ex pluribus collectionibus referentibus cum imaginibus animalium, felium et canum, quae in vectores convertebantur convertebantur. . Cum advenientis imago ad inquisitionem recipitur, machina discendi exemplar in vectorem convertitur, in qua simillima vectoria ex indice utens algorithmus SPTAG et iuncta imagines reducuntur.
Source: opennet.ru