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第297章极光下一代超级引擎！
＆迅速升温的战况
数据搜集完了，下一步自然就是对数据进行分析处理。
他们需要在原本的用户画像中，额外叠加上位置、行为、环境等实时状態標籤，构建一个时空维度动態加权的“场景化画像”
。
举个例子。
同一用户，根据其地理位置、行为动作的变化，早上可能是“通勤赶路者”
，中午可能是“午餐觅食者”
，晚上可能是“健身爱好者”
，深夜可能是“桌球爱好者”
。
系统可根据用户不同时段的实时画像，十分体贴且即时的为其推送，可能需要服务。
比如，小雨伞之於桌球爱好者。
而想要根据多维数据，判断出用户当下处於什么场景，就需要他们將原有的信息流gg系统，
与场景识別算法、多维度匹配算法、深度学习技术相结合，从而构建出一套“时空特徵融合模型”
。
而后以海量標註数据进行训练，持续优化选代。
此外，他们需要极强的算力，支撑模型进行实时推理，以解析用户的动態需求。
最后通过gg投放与实时竞价系统，实现gg与用户需求，实现毫秒级精准同步。
此前，他们很难做到这一点。
但如今，公司自研的专用a1加速卡，骄阳100，已完成小规模部署。
虽然不足以支撑超大规模分布式训练，但针对部分特定业务，极光云的算力提升至少3倍，能效比优化40%。
完全足够支撑这套场景化gg系统，实现50ms级场景识別，並驱动实时竞价模块实时响应。
避免因云端延迟，导致人走了，gg才弹出来的尷尬现象。
而这套升级版gg系统，一旦投入使用，极光旗下各平台，移动端的gg收入，必將迎来大爆发！
参照前世的行情，即便考虑到初期用户习惯培养，以及gg主预算迁移周期，首年gg收入，
也至少增长150%~200%！
此外，还可將这套gg系统，封装为“场景化ggsaas平台”
，开放给中小商户。
saas，即“软体即服务”
。
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可简单理解为，让技术服务像水电一样即插即用，无需关心底层技术。
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