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

目录 前言 ........................ 2 一、网业协同编排的意义和愿景 ............ 4 1.1 网业协同编排的需求 ........... 4 1.2 相关概念及发展 ............. 7 1.3 网业协同编排的发展愿景 ........ 10 二、网业协同编排的目标架构和发展阶段 ....... 13 2.1 网业协同编排发展原则 ......... 13 2.2 网业协同编排的架构与定位 ....... 15 2.3 网业协同编排发展阶段 ......... 16 三、网业协同编排实现的关键要素 .......... 19 3.1 业务意图驱动.............. 19 3.2 模型及策略驱动 ............ 20 3.3 设计与运行分离 ............ 21 3.4 平台兼容与开放 ............ 23 四、 网业协同编排的应用场景 ........... 24 4.1 客户视角 ............... 24 4.2 运营商视角 .............. 25 五、 展望与建议 ................. 27

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2021基于意图的网业协同编排白皮书.pdf

亚马逊搜索意图识别，Query Understanding in Amzaon Search

本质是分类任务，多用在搜索引擎和智能问答中。 解决方法 1、基于词典以及模板的规则方法 核心是领域词典的构建程度，词典足够好，覆盖范围广，匹配更准确。每一个领域都有自己的词典，如电影、书籍、歌曲；一个query分配给上述三个领域其中之一，最高的匹配度和重合度就是结果。 2、基于机器学习模型来对用户的意图进行判别 标注语料应用ML或者DL训练模型进行测试。 应用fasttext进行文本分类。 作者：关平安