(多媒体)网络数字孪生和意图引擎

意图分类和插槽填充是自然语言理解的两个基本任务。他们经常受到小规模的人工标签训练数据的影响，导致泛化能力差，尤其是对于低频单词。最近，一种新的语言表示模型BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)，有助于在大型未标记的语料库上进行预训练深层的双向表示，并在经过简单的微调之后为各种自然语言处理任务创建了最新的模型。但是，并没有太多的工作探索Bert 在自然语言理解中的使用。在这项工作中，我们提出了一种基于BERT的联合意图分类和插槽填充模型。实验结果表明，与基于注意力的递归神经网络模型和插槽门控模型相比，我们提出的模型在多个公共基准数据集上的意图分类准确性，狭缝填充F1和句子级语义框架准确性均取得了显着提高。 文件是对原文的翻译与理解。

Android播放视频的方式有三种： 一、使用意图播放，调用本地安装的播放器，选择一个进行播放。 二、使用VideoView播放（VideoView其实是对MediaPlayer的封装，使用起来很简单，但是缺少灵活性）。 三、使用MediaPlayer播放（将MediaPlayer对象用于视频播放能够为控制播放本身提供最大的灵活性）。 本文章只讲解使用意图播放视频，用于处理播放的具体机制也是MediaPlayer，其余的播放将在后面的文章中讲到。

Android使用意图传递数据PPT与源码.zip

利用Intent意图开发技术，实现了一个简易的备忘录，其功能模块包括拨打电话和发送短信等。注意修改配置文件AndroidManifest.xml拨打电话和发送短信的权限。

主要介绍了Android学习之Intent中显示意图和隐式意图的用法,以实例形式分析了Intent通讯的相关技巧与注意事项,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

CMID is provided by IMU.本数据集由IMU提供。 CMID_datasets.json

全屏意图通知示例 这是我的一篇博客文章的一个配套项目。 博客文章可以在找到。 执照 有关许可证权利和限制（MIT），请参阅文件。

骇客深度学习：使用TensorFlow 2和Keras和Python的机器学习教程（包括Jupyter笔记本）-（LSTM，超电流表调整，数据预处理，偏差方差折衷，异常检测，自动编码器，时间序列预测，对象检测，情感分析，使用BERT进行意图识别）

与知识图交互的学习意向以进行推荐 这是本文的PyTorch实现： 王翔，黄廷林，王定贤，袁彦成，刘振光，何湘南和蔡达生（2021年）。 与知识图交互的学习意向以进行推荐。 。 2021年4月19日至23日，在斯洛文尼亚卢布尔雅那的WWW'2021年举行。 作者：王翔博士（u.nus.edu上的xiangwang）和黄廷麟先生（zju.edu.cn上的tinglin.huang先生） 介绍 基于知识图的意图网络（KGIN）是一个推荐框架，它由三个组件组成：（1）用户意图建模，（2）关系路径感知聚合，（3）独立建模。 引文 如果您想在研究中使用我们的代码和数据集，请引用： @inproceedings{KGIN2020, author = {Xiang Wang and Tinglin Huang and Dingxia