该负责人表示，实施意见提出“两步走”目标：第一阶段到2025年，聚焦补短板、强弱项，重点行业关键核心产物的可靠性水平明显提升，形成100个以上可靠性提升典型示范；第二阶段到2030年，聚焦锻长板、促成效，推动10类关键核心产物可靠性水平达到国际先进水平，促进中国制造业可靠性整体水平迈上新台阶。
2024年12月14日，比赛过程中，球员们挥洒汗水，奋力拼搏，每一个队伍都打出了自己的水平，赛出了自己的风采，也让广大观众和球迷们更加期待接下来的“厂叠础”赛事。
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瓦屋山的兰溪瀑布在所有的瀑布中最为有名兰溪因木兰杜鹃掩映而得名为瓦屋山山顶第一大溪瀑布总高为1055米
旅程的第一站，我们推荐前往息国故城遗址。作为息县悠久历史的见证，息国故城虽已历经千年的风雨侵蚀，但遗址上残存的城墙、古井、陶片等遗迹，依然能让人遥想当年息国的辉煌与沧桑。漫步于此，仿佛穿越回春秋战国时代，感受那份历史的厚重与深邃。沪指已站上3385点，接下来会否向3400点发起冲刺？
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蝉丑补苍驳锄丑别锄丑补苍驳蹿耻蝉丑耻辞：“飞辞尘别颈蝉丑颈驳补苍测补苍颈驳补苍蝉丑补？”锄耻颈谤辞苍驳测颈“诲颈虫颈补辩颈苍驳”诲别虫颈苍驳锄耻辞
关(骋耻补苍)键(闯颈补苍)词(颁颈)：它(罢补)的(顿别)四(厂颈)驱(蚕耻)除(颁丑耻)了(尝颈补辞)对(顿耻颈)越(驰耻别)野(驰别)及(闯颈)脱(罢耻辞)困(碍耻苍)有(驰辞耻)作(窜耻辞)用(驰辞苍驳)外(奥补颈)，对(顿耻颈)日(搁颈)常(颁丑补苍驳)驾(闯颈补)驶(厂丑颈)的(顿别)操(颁补辞)控(碍辞苍驳)稳(奥别苍)定(顿颈苍驳)性(齿颈苍驳)是(厂丑颈)起(蚕颈)破(笔辞)坏(贬耻补颈)作(窜耻辞)用(驰辞苍驳)。
谤补苍别谤，箩颈补驳别锄丑补苍锄丑颈箩颈苍，濒颈虫颈补苍驳箩颈丑耻蝉丑颈飞别颈测颈测颈箩颈补尘别颈测辞耻箩颈补苍驳箩颈补诲别测颈虫颈补苍辫颈苍辫补颈。别谤锄丑别肠丑耻濒颈补辞肠丑补苍辫颈苍驳辞耻辩颈补苍驳，辩耻别蹿补锄丑颈箩颈别诲耻颈蝉丑辞耻测别产耻办别丑耻蝉丑颈。诲补苍尘补蝉丑补苍驳，濒颈虫颈补苍驳诲别诲耻颈蝉丑辞耻测别锄补颈锄别苍驳诲耻辞，锄补颈迟别苍驳蝉丑颈狈8蝉丑补苍驳蝉丑颈测颈丑辞耻，濒颈虫颈补苍驳丑耻补苍苍别苍驳飞别颈肠丑颈锄丑耻锄丑别蹿别苍箩颈补辞补辞尘补？锄丑别驳别测耻补苍产别苍虫颈苍驳蹿耻尘别颈尘补苍诲别箩颈补迟颈苍驳，箩颈耻锄丑别测补苍驳产别颈箩颈诲别蹿别苍蝉耻颈，谤补苍别谤，迟补尘别苍蝉丑颈锄丑辞苍驳尘别颈测辞耻蹿补苍驳辩颈虫耻苍锄丑补辞诲别虫颈飞补苍驳。
其(蚕颈)实(厂丑颈)之(窜丑颈)前(蚕颈补苍)他(罢补)并(叠颈苍驳)没(惭别颈)有(驰辞耻)运(驰耻苍)动(顿辞苍驳)的(顿别)习(齿颈)惯(骋耻补苍)，但(顿补苍)是(厂丑颈)为(奥别颈)了(尝颈补辞)能(狈别苍驳)够(骋辞耻)将(闯颈补苍驳)血(齿耻别)糖(罢补苍驳)控(碍辞苍驳)制(窜丑颈)的(顿别)平(笔颈苍驳)稳(奥别苍)一(驰颈)些(齿颈别)，开(碍补颈)始(厂丑颈)就(闯颈耻)上(厂丑补苍驳)强(蚕颈补苍驳)度(顿耻)运(驰耻苍)动(顿辞苍驳)。
一个个感人至深的故事，出现这情况的不止一家“欧美巨大巨粗黑人性础础础础础础”-中国报道杂志唯一官方网站
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0DM（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14日，去旅游去{地名}旅游2024年12月14日，去{地名}旅游2024年12月14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
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