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枕木材料可以是木材、钢筋混凝土或钢枕。截面尺寸在说明书中有规定（如16240、180260等）。轨枕的长度应至少比轨距大1200毫米。采用一长两短枕木时，应每隔6m左右加一根槽钢拉杆，以保证轨距。这是继承自双塔模式的理念。在双塔单目标建模中，用户和物品的一塔产生最终的Embedding 计算损失。

施工现场架空线路与塔式起重机的安全距离，在电力暂行规定中规定：10kV以下架空线路在旋臂起重机任何部位或被吊物边缘的边线之间的最小水平距离不得小于2m。当小于此距离时，应按要求设置防护框。夜间施工时应有36V彩色灯泡（或红色灯泡）。当起重机工作半径经过架空线上方时，也应在架空线上方采取防护措施。

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原来的双塔将User侧的所有信息输入一个塔，将Item侧的所有信息输入另一个塔，导致向上流动的信息通道拥挤，各个通道的信息相互干扰。在任何推荐系统中，都很难逃脱2-8定律的影响，即20%的热门素材占据了80%的曝光量或点击量，即少数热门素材占据了绝大多数大多数曝光和点击。 x_1 是输入塔的原始信息。信息在塔内流动之后，很多重要的、细粒度的信息已经被最后一层丢失了。

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我们改变上面提到的多塔多目标召回模型，将多目标改为多个用户组，即每个用户组都是一个目标，每个目标学习对应组的用户向量。本节我们重点关注第二条主线：如何在塔最终的Embedding中保留更多、更丰富的信息，从而有机会与对面塔得到的Embedding相交？

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这里有一个问题：如果用户塔的网络比较复杂或者用户特征较多，这种服务评分方法很容易导致用户塔的大量重复计算。塔吊同时作业、塔臂交叉的多塔作业是危险性极高的子项目。然后我们可以再建几个塔来学习不同目标的Embedding，然后在计算最终loss的时候进行聚合，这样就可以在Embedding层面隔离多目标训练，只在计算loss时合并。

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经典的双塔将用户侧的所有信息输入到一个塔中，将项目侧的所有信息输入到另一个塔中。这会导致流向塔顶的信息通道变得拥挤，各个通道的信息相互干扰。如何在一个模型中进行多目标召回，并且在多目标排序中充分利用目标之间的信息共享，防止某些目标因为训练样本过于稀疏而无法充分训练，同时避免多个目标的发生。模型维护困难的问题。

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