要求各单位严格做好防范措施，落实工作责任，形成工作合力；严格落实应急值班值守制度，保持信息灵通，严防各类事故灾害发生。遇有重要紧急情况，快速妥善处置并及时报市应急管理局（市防汛办）。
2024年12月29日，锦毛鼠白玉堂的儿子“玉面小达摩”白云瑞。
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公开资料显示家联科技是一家从事塑料制品及生物全降解制品的研发、生产与销售的公司(完)
夏天在搭配帆布鞋的时候，一定要多加注意整体造型的透气感。为了避免造型显得闷热不透气，建议大家多尝试露肤度比较高的裙子，搭配上帆布鞋。数据发布后，2024年有美联储货币政策委员会贵翱惭颁会议投票权的旧金山联储主席戴利表示，“就业报告数据令人惊叹”。戴利认为，2022年12月美联储公布的点阵图即联储官员对未来利率水平的预测仍是体现“政策至少走向何方的一个良好指标”。
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就(闯颈耻)是(厂丑颈)不(叠耻)知(窜丑颈)道(顿补辞)住(窜丑耻)这(窜丑别)几(闯颈)天(罢颈补苍)院(驰耻补苍)押(驰补)金(闯颈苍)这(窜丑别)5000块(碍耻补颈)钱(蚕颈补苍)够(骋辞耻)不(叠耻)够(骋辞耻)？
智能语音平台：技能搭建与多轮交互2019-05-28 17:26·人人都是产物经理通过本文内容，你将了解在搭建智能语音平台的过程中，如何搭建一个技能以及支持不同的意图，他们的本质和边界是什么？接下来我将从这几方面进行展开：了解语音全流程框架意图的组成部分多轮交互一、语音全流程框架图首先，简单说一下语音交互的全流程的概念：ASR（Automatic Speech Recognition）：接收音频返回字符串，可以根据不同的场景模式来定制ASR，比如智能冰箱语音ASR要更多的优化菜品种类等相关词语的识别，车载语音ASR就要更加关注有声内容的识别以及控制相关的词语识别。例如：冰箱食材管控技能，说法“枣吃完了”，但是误识别成了“早吃完了”，就需要针对食物种类识别进行加强优化。NLU（Natural Language Understanding）：通过一系列手段从识别出来的句子中抽取关键词，进行语义标识。例如：“枣吃完了”，“枣”就代表食物种类，“吃完了”就代表食物数量为0。DM（Dialog Management）：为对话系统的主体，控制着对话的架构和结构，从ASR/NLU组件接受输入，维护一些状态，与任务管理器（知识库）交互，并将输出传递给NLG/TTS模块。例如：“枣吃完了”，首先需要把冰箱里面的枣的数量置为0，“再去苏宁小店买2斤”，然后依据上文的输出以及本轮的输入去补全词槽，根据上文的食物种类“枣”，然后提取“苏宁小店”，“2斤”，“买”结合起来自动在苏宁小店购买2斤枣，这就是DM需要完成的事情。二、意图的组成部分2.1 基础概念意图：用户的每一轮对话，都可以认为是一个意图，如“北京市今天天气怎么样”就对应着意图【查询天气】。语意槽：即从用户说法中提取出的关键字，如“我要去上海”，语意槽就是#地址#，取值“上海”。2.2 意图的必要和必填参数语音输入怎么触发意图，把相关的意图说法尽可能对应上设定的意图，把不相关的说法阻挡，本质上就是一个边界问题。首先，跟着我来思考一下想要去上海旅游的话，应该怎么表达？A：我想去旅游。B：明天我想去上海旅游。C：明天我想从北京去上海旅游。D：我想飞到上海旅游。句式A：有两个必要信息，“去”，“旅游”。句式B：有两个必要信息，“去”，“旅游”；非必要信息“上海”“明天”（为什么明天和上海相比另外两个信息而言是非必要呢？因为没了非必要信息，两个必要信息也能明白意图，但是没了两个必要信息的其中一个，就不能理解意图）。句式C：有两个必要信息，“去”，“旅游”；非必要信息“明天”，“北京”，“上海”。句式D：有两个必要信息，“飞到”，“旅游”，非必要信息“上海”。为什么定义“去”和“旅游”是必要信息呢？如果你单说旅游的话，可能有旅游杂志，旅游景点，旅游指南等多种意图，但是如果你加上了“去”，那就代表你想去旅游，是一个出行计划类意图。如果你单说去的话，可能有去吃饭，去购物，去旅游等多种意图，但是如果你加上了“旅游”，那就代表你想去旅游，是一个出行计划类意图。为什么定义“上海”，“北京”“明天”是必填信息呢？触发了去旅游的意图后，需要有出发地点、目的地，以及时间等必填参数才能完成服务，所以“目的地”“出发地”“时间”成为意图的两个“必填槽位”。必要参数下面的“必要”和“必填”他们要解决的问题在本质上是不一样的。“必要”是针对某说法能够匹配到某个意图，它的本质是“边界判断”，作用是对意图进行分类和句式匹配。“必填”是在意图已经确定的情况下，去请求后续服务的“必填参数”。我们可以总结如下，一句话的信息可以按照“信息类型”和“必要要素”来划分：必填槽位信息，比如“上海”“北京”必要意图信息，比如“去”“旅游”非必填槽位信息非必要意图信息所以，在配置意图句式的模块，对于是否触发意图这个边界而言，“必要要素”是可以不含有解析框架中的任何槽位的，但是必须包含必要意图信息。但是，对于一条完整的意图句式，一定要包含必要意图和必要槽位两个信息，必要槽位的信息可以有默认设置。2.3 意图句式我们再来看一下这几个例句：A：我想去旅游B：明天我想去上海旅游C：明天我想从北京去上海旅游D：我想飞到上海旅游A和B的区别在于：仅仅在“去{上海}旅游”之间加了一个地名。B和D的区别在于：“去”和“飞到”的表达差别。这样我们就可以得出一个结论：在一个句式中，我们把必要意图信息按照顺序排列好的基础边界句式，只要符合这个边界的句式，全部可以匹配到这个意图。后续的工作就是把一些“非必要信息”配置上去以覆盖更多的句式，比如必要意图信息“去”“旅游”，非必要意图信息“上海”，“明天”，就可以组成句式如：2024年12月29日，去旅游。去{地名}旅游。2024年12月29日，去{地名}旅游。2024年12月29日，飞{上海}旅游。在原有必要要素组成的基础句式基础上面，我们可以增加非必要要素的配置、排列组合和词库等，衣服和这个边界的更多句式。在思必驰平台上线的食材管理意图里，自定义的一些句式说法：三、多轮对话多轮对话现在普遍的划分方式，分为“线性”多轮和“非线性”多轮。从功能层面上讲：线性多轮是在必填槽位缺失，通过系统主动发起追问的方式，去获得缺失的槽位；非线性多轮是需要联系上文才能获得用户完整意图的问题；3.1 线性多轮定位与边界线性多轮解决问题得边界，是在一个意图的对话中，命中了必要意图信息，但是触发之后，却缺失了意图所请求服务必要要素（必填槽位信息）。“必填槽位信息”是已经事先被定义好的，线性多轮的存在位置，就是为了弥补这个缺失。举例：导航意图必要完整要素：帮我导航到目的地（必要意图要素+必填槽位要素）用户：“帮我导航”反馈：“您要去哪里？”用户：“天安门”反馈：“正在为您导航到天安门”当触发到必要意图的时候，但是没有必填槽位，就反馈寻找必填槽位信息，如果接下来的输入是所需要的必填槽位，就请求服务，如果对应不上必填槽位信息，就正常执行即可。3.2 非线性多轮-意图内非线性多轮边界问题首先跟我来思考一下，日常生活中的对话。周末无聊，你想看黄渤主演的综艺节目来打发无聊时光，这时候你就可以跟女朋友说：“你给我找找综艺节目。”然后，女朋友兴高采烈的给你搜罗着各类综艺，问你：“你想看搞笑的？智力的？还是什么？”你跟女朋友说：“我想看黄渤参与的。”这时候，女朋友就给你找出了黄渤参与的综艺类节目。然后，我们把对话置于智能语音助手上面就得出如下情况：人：“我想看综艺。”机：“为您找到以下综艺。”人：“看黄渤参与的。”机：“为您找到黄渤参与的综艺节目。”通过以上的例子，我们可以得出：在用户第一轮对话后，我们可以知道了用户的意图（看综艺）。第二轮给出主演人的非必填槽位，那么在看综艺的这个意图上面是可以增加主演人的非必填槽位的，我们就可以去补充上意图的槽位，去相应用户的需求。边界：需要联系上文的意图，如果接下来对话涉及到的槽位信息可以替换或补充上文的槽位，就可以获得用户的完整意图信息。得到这个边界之后，我们在配置必要因素的时候，应该考虑：意图中的哪些槽位是可以改变的？比如：我想看综艺，也可以是我想看黄渤的综艺，又或者是我想看黄渤最新的综艺。哪些意图是可以做槽位改变的？比如：我想看综艺就可以有槽位的改变，我想去旅行对目的地，出发地的槽位进行改变，但是播控等一些简单基础意图就不需要了。比如：播放，声音大一点等都是单独执行的命令，没有必要增加其他的槽位信息。3.3 非线性多轮-跨意图非线性多轮边界问题接下来，继续跟我进入一个场景：假如你想带你的女朋友去北京旅游，为了向女朋友展示你的体贴和细致，你想提前制定一下旅游计划，比如：你在大众点评筛选地点北京，人数2人，类别吃饭，然后给你推荐了许多吃饭地点。如果这时候你点击类别的景点，他就会为你筛选出来适合2个人在北京旅游的景点，这时候你不用再去输入北京和人数了。如果我们把操作对话置于智能语音助手上面就得出如下情况：人：“帮我查查北京适合2人的吃饭地点”机：“为您找到以下地点”人：“那旅游景点有哪些呢？”机：“为您找到以下旅游景点”我们来看一下我们这两次的对话，第一个需求是吃饭的地点，第二个需求是旅游景点，很显然是不同的意图表达，但是地点北京和人数都是一致的，也就是说槽位信息是一样的。假如你第二轮对话把“那旅游景点有哪些呢？”改成“那明天呢？”，如果把“北京”，“2人”和“那明天呢”组合在一起，是不能构成完整的信息表达的。“跨意图非线性多轮”问题的边界：联系上文，上一个意图的槽位信息可以为下一个意图所用，才能获得用户完整意图信息。现在普遍的实现，失去配置一个意图的“输入前置语境”和“输出语境”，来限定某个意图在第二轮的触发。比如：在“查饭店”这个场景中，两个intent分别为“查饭店”和“查景点”。那么，在“查景点”这个跨意图的配置中，前置输入语境条件就是“查饭店”这个intent，触发“查景点”这个意图的必要要素就是“旅游景点”这四个字，然后槽位就是继承自“查饭店”的槽位。“旅游景点”的前置输入语境条件也可以是“查酒店”“查出行方式”等其他可以继承使用的槽位的意图。可以得知：如果我们在第一轮交互的时候，如果用户仅仅问“那旅游景点有哪些呢？”要么就不会出发意图，要么就是需要“线性多轮”或其他方式去补充必填槽位。而通过“跨意图非线性多轮”的配置，在符合前置语境的条件的情况下，是可以匹配上“查景点”这个意图，并且可以通过上文的槽位继承的方式形成“完整用户意图”去请求后续的服务。总结本文由 @ walle 原创发布于人人都是产物经理。未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议在新的相对论上，不仅能够看到快于光速的粒子，同时也能看到激光速度的粒子，激光粒子可以看到超光速和逆时间的粒子，同时还能看到激光和光速粒子的碰撞，但是这种激光碰撞后，都会产生绝对的热量，那么这种热量又是如何形成的呢??《我的好妈妈产诲高清在线观看下载》剧集无删减高清...《我的好妈妈8中字在线观看韩剧》免费观看电视剧-字幕...
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