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亚马逊团队改进Alexa语音助手自动选择技能，错误率减少了12%

亚马逊的Alexa助手拥有超过50000个技能，如果你不确定从哪里开始，那么你也很难发现新的用途，在博客文章中，亚马逊Alexa AI部门的数据科学家Young-Bum Kim详细介绍了一个新的机器学习系统...第一个被称为“短名单”，产生可能适合给定请求的候选技能列表，同时考虑已经与请求者的Alexa帐户相关联的技能（Kim指出，链接是偏好的强大推论）。...此前，Alexa研究人员对端到端的短网络进行了训练，网络的每个组成部分都是根据它对输出准确性的贡献来评估的。但是，新改进的AI模型还会在确定概率时考虑预期的技能，即在用户请求某事时调用的链接技能。...为了测试改进的AI系统的鲁棒性，Alexa AI团队测试了三个不同的版本，这两个版本使用两个不同的函数来生成应用于链接技能的权重：softmax，其生成的值为0到1之间必须总和为1的权重；sigmoid...8月，亚马逊的Alexa机器学习团队在关键语音识别模型脱机方面取得了进展。在9月举办的硬件活动中，公司展示了Hunches，它主动推荐基于连接设备和传感器数据的行动，以及耳语模式。

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    亚马逊提出新的表征方法，使Alexa的技能选择错误率降低了40%

    亚马逊的研究人员通过使用新颖的数据表征技术，成功地提高了Alexa选择第三方应用程序的能力。...”中，Alexa AI部门的亚马逊科学领导者Young-Bum Kim和团队描述了一个为自然语言任务设计的方案，可以将Alexa的技能选择错误率降低40％。...新的表征方法利用了Alexa处理请求的方式。正如Kim解释的那样，Alexa首先按照主题区域或域名（例如音乐或天气）对请求进行分类，然后按意图或预期行动对请求进行分类。...它们根据定义Alexa如何识别和处理数据的实体的插槽类型重新分类。（例如，使用actor插槽类型的技能可能会根据提供的演员的名称查询影片集锦。）...Kim表示，“我们在技能选择的重要任务上测试我们的方案，根据成千上万的客户要求确定Alexa技能。我们发现我们的方案大大降低了技能选择错误率，这有助于客户与Alexa的互动更加自然，并且令人满意。”

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    2022-11-09：给定怪兽的血量为hp 第i回合如果用刀砍，怪兽在这回合会直接掉血，没有后续效果 第i回合如果用毒，怪兽在这回合不会掉血， 但是之后每回合都

    2022-11-09：给定怪兽的血量为hp第i回合如果用刀砍，怪兽在这回合会直接掉血，没有后续效果第i回合如果用毒，怪兽在这回合不会掉血，但是之后每回合都会掉血，并且所有中毒的后续效果会叠加给定的两个数组...cuts、poisons，两个数组等长，长度都是n表示你在n回合内的行动，每一回合的刀砍的效果由cutsi表示每一回合的中毒的效果由poisonsi表示如果你在n个回合内没有直接杀死怪兽，意味着你已经无法有新的行动了但是怪兽如果有中毒效果的话...，那么怪兽依然会在hp耗尽的那回合死掉。...返回你最快能在多少回合内将怪兽杀死。数据范围 : 1 的5次方1 的9次方1 的9次方。...let mut l = 1; // 怪兽可能的最晚死亡回合 let mut r = hp + 1; let mut m: i32; let mut ans = i32::

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    微软成立Cortana智能研究所，探索AI助手新未来

    纳德拉说：“目前，大多数助理在进行单轮对话方面还不是很成熟，但我们要做的是多回合对话研究，而这需要真正的自然语言理解能力。”纳德拉表示，微软Azure和微软认知服务构成了微软人工智能服务的核心。...当然，对于我们来说，Cortana是微软的代言人，它拥有一些特殊的技能，特别是在工作和生活的交叉领域，这一点将显现出来。 大多数人工智能助手的知识或智能都来自它们所拥有的数据访问。...2017年11月下旬，亚马逊推出了Alexa for Business，将企业软件提供商与Alexa的能力结合在一起，来做诸如控制智能设备或创建日历事件等事情。...面对种种压力，Nadella表示，微软并不担心Alexa或其他助手带来的竞争压力，因为他们与公司的AI助理理念背道而驰。...纳德拉表示，“这就是为什么我们和Alexa合作，我们欢迎它运行在我们的设备上，因为我们相信，在我们的世界里，我们自己的人工智能助手应该是无处不在的，所以别的助手在我们的设备上也可以使用，而不是认为这里的最终游戏是关于在一个家庭中对一个演讲者进行单回合对话

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    2022-11-09：给定怪兽的血量为hp第i回合如果用刀砍，怪兽在这回合会直接掉血，没有后续效果第i回合如果用毒，怪兽在这回合

    2022-11-09：给定怪兽的血量为hp 第i回合如果用刀砍，怪兽在这回合会直接掉血，没有后续效果 第i回合如果用毒，怪兽在这回合不会掉血， 但是之后每回合都会掉血，并且所有中毒的后续效果会叠加 给定的两个数组...cuts、poisons，两个数组等长，长度都是n 表示你在n回合内的行动， 每一回合的刀砍的效果由cuts[i]表示 每一回合的中毒的效果由poisons[i]表示 如果你在n个回合内没有直接杀死怪兽...，意味着你已经无法有新的行动了 但是怪兽如果有中毒效果的话，那么怪兽依然会在hp耗尽的那回合死掉。...返回你最快能在多少回合内将怪兽杀死。 数据范围 : 1 的5次方 1 的9次方 1 的9次方。...let mut l = 1; // 怪兽可能的最晚死亡回合 let mut r = hp + 1; let mut m: i32; let mut ans =

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    技能 | 基于树的建模-完整教程(R & Python)

    简介: 基于树的学习算法被认为是最好的方法之一，主要用于监测学习方法。基于树的方法支持具有高精度、高稳定性和易用性解释的预测模型。不同于线性模型，它们映射非线性关系相当不错。...因此，对于每一个分析师(包括新人)，学习这些算法并用于建模是非常重要的。 本教程是旨在帮助初学者从头学习基于树的建模。...在成功完成本教程之后，有望初学者成为一个精通使用基于树的算法并能够建立预测模型的人。 注意：本教程不需要先验知识的机器学习。然而，了解R或Python的基础知识将是有益的。...在这种方法中， 基于在输入变量中最重要的分配器/微分器的区别，我们把人口或样本分成两个或两个以上的均匀集(或群体)。 ?...决策树在所有可用的变量上分裂节点，然后选择产生最均匀的子节点的分裂。 算法的选择也要基于目标变量的类型。

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    亚马逊Alexa推出全新功能：基于位置的提醒及检查电子邮件

    亚马逊宣布，语音助手用户现在可以设置基于位置的例行程序和提醒，通过语音请求发现并联系当地的企业和餐馆，从多个电子邮件收件箱中筛选重要信息等。...基于位置的程序使用你的手机的位置，可以通过最新的Alexa Android和iOS应用程序配置，当你在进入或离开健身房、工作场所或其他地理位置时触发动作。...例如，你可以设定一个程序，在你离开家的时候关掉客厅的灯，或者在你把车停在车道上的时候打开暖风。基于位置的提醒也以同样的方式工作。 比如，说一个命令：Alexa，提醒我回家后洗碗。...当你到达指定的目的地，将会有通知提醒你。与基于位置的惯例不同，它们在一定程度上与设备无关。如果你为附近没有Alexa设备的某个地方设置基于位置的提醒，你会通过Alexa应用程序收到推送通知。...它们受到个性化语音密码的保护，可以由家庭成员通过Alexa应用程序单独管理。 除了新的基于位置和电子邮件功能，Alexa现在还可以为你的语音请求提供当地企业的信息。

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    VOICE DESIGN GUIDE 语音设计指南翻译

    通过将Alexa引入语音对话，用一种新的互动方式让您的客户感到满意。 在设计 Alexa 技能时，为用户和 Alexa 之间的对话dialog创建脚本script。...（半秒暂停）你想要其他任何投资组合的细节？ 用户： 退出。 Alexa: 好的，祝你有美好的一天。 3）开发流程 一个基本的脚本并不完全代表人们如何与现实生活中的技能互动。...后台系统检查可能会改变用户所遵循的流程。 概述技能将如何帮助用户 在帮助中，包括明确的方向，用户可以使用该技能。基于技能的复杂性，帮助可能会提供一个简单的回应或许多回应。...3) 使用内置的意图 每个Alexa技能都需要包括取消，停止和提供帮助的能力。 对于这些和其他常见的意图，如重复，播放和下一个，使用内置的意图库。...部分信息：用户经常提供命令或请求，并包含意图所需的一组不完整的变量信息。 这将导致多回合情况收集其余的信息。 例子: 用户：我想在Rooster Rock附近去风帆冲浪。

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    亚马逊Alexa是如何学习新语言的？

    亚马逊的Alexa助手最近学会了新的语言——印地语、美国西班牙语和巴西葡萄牙语。...对此，亚马逊研究科学高级经理Janet Slifka今天上午在Alexa博客上发表的一篇文章中解释说： 合成数据在Alexa学习新语言时起到了很大的作用，但它不是最终的万能解决方案，新的语言学习依然需要新的引导工具...亚马逊Alexa AI应用建模和数据科学小组利用“语法归纳”技术分析“黄金话语”，开发了新的语法系统工具，它能生成一系列可以生成句子的表达式。...Slifka指出，当Alexa的新语言版本处于积极开发阶段时，团队会为系统编译培训数据，以便了解客户的意图。...这两种新开发的工具，会帮助Alexa变得越来越聪明，成为用户最好的生活帮手，带给用户最好的体验。Slifka最终表示，技术总是不断进步的，他们正在努力克服研发中的难题。

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    专访 | 入选福布斯榜单之后，俞舟和我们聊了聊「多模态对话系统」

    对话系统中有不同种的模态，从输入模型的不同中，系统可以是简单的基于文字的聊天机器人，可以是 Amazon Alexa 这样有语音的，或者是加入更多模态（例如视觉方面）的系统，比如机器人。...我们这个受众又比较小，没有那么多人做，系统本身在工程方面有挺大的壁垒。不像深度学习，现在很多公司都有做这些工具，比如说 Amazon Alexa，他们也有出技能工具包（Skill Kits）。...未来什么样的应用场景会广泛的应用到多模态对话系统？ 俞舟：我觉得这个多模态对话系统的应用非常多的，包括现在的 Amazon Alexa，它现在能做的很多事情都只是一个回合，比如放音乐。...培训这方面就更多了，可以训练销售技能、驾驶技能。我们之前做工作面试培训的系统甚至可以帮助初步筛选面试的人，收集到更多信息，给你的面试打分。...俞舟：回合的长短和对话系统好坏还是两回事情，这要看设计过程中的目标。

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    【数据科学】基于技能的改善数据科学实践的方法

    Bob所提出的基于技能的数据科学驱动力矩阵方法，可以指出最能改善数据科学实践的若干技能。...Bob列出了4中不同工作角色对于25种不同数据技能的熟练程度。从上图可以看出，不同领域的专家对其领域内技能的掌握更加熟练。然而，即使是数据专家对于某些技能的掌握程度也达不到“熟练”的程度。...对于每一种数据技能，Bob都将数据专家的熟练程度和项目的满意度进行了关联。下表就列出了4种工作角色的技能关联情况。表中关联度越高的技能就表示该技能对项目成功的重要性越高。...数据科学驱动力矩阵：图形化结果 基于熟练程度和关联度的结果，Bob绘出了数据科学驱动力矩阵（Data Science Driver Matrix，DSDM）的示意图。...那么，通过聘请掌握相关技能的数据专家或者加强相关技能的员工培训，项目就可以取得很好的改进。 象限2（右上）：该区域内的技能对于项目结果非常重要，而掌握的熟练程度也不低。

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    后端技能树修炼：基于队列的流量削峰模式

    在分布式架构中，前端一个请求会经过后端的多个服务的处理才返回结果，这时就可能会存在一种情况，在间歇性高负载情况下，某个服务 B 的处理能力不能满足负载的需求，从而导致服务 B 崩溃或者服务调用者 A 响应超时...，从而提升集群整体的处理能力。...，原来的同步调用变为异步执行，服务 A 将原来的请求封装成消息，发送到消息队列中，而服务 B 则根据自己的处理节奏从消息队列中获取消息进行处理，消息队列起到缓冲区的作用。...当然这种模式也适用于进程内的流量削峰，我们只需把上面的服务 A 和服务 B 替换成同一个应用进程内的模块间调用，而消息队列则替换成进程内的队列实现方案（例如 Disruptor）即可，模式是活的，具体如何应用就看使用者的水平了...对Java技术，架构技术感兴趣的同学，欢迎加QQ群：863621962，一起学习，相互讨论。

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    AVS之Notifications概述

    来检索任何待处理的通知 流程 当Alexa skill 产生通知时,它被传送到一个基于云端的队列,并且有SetIndicator指令被发送到与该用户账户相关的所有Alexa产品,该指令指示产品立即渲染视觉和和音频指示...该图说明了用户启用和检索通知的端到端流程: 1.Enable : 用户使用Amazon Alexa应用程序启用Alexa skill和通知 2.Generate : Alexa skill生成发送到基于云端的队列通知...Alexa技能的通知,当它第一次通过Alexa Skills Store.启用 - Alexa引导用户访问Amazon Alexa App的页面,在那里用户可以启用当前正在使用的Alexa skill...注意: 对于以前启用的Alexa技能,用户可能会遇到请求,以便在AVS-enabled产品的同时启用通知.用户与技能交互时,可能要求用户选择并通知,并将用户引导至Amazon Alexa App 以批准请求...UX通知设计指南提供了基于产品功能的要求和建议,以通知用户可以检索通知.

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    Wolfram新兴领袖计划中基于项目的生活技能

    除了这些软技能，更具体的实践，如计算思维，是学生在现代世界需要发展的重点技能的前沿。将问题分解为其组成部分并快速准确地拼凑出解决方案的能力，对于二十一世纪的各种职业和追求来说是非常重要的。...夏令营是编码、计算思维和快速迭代的训练营，而WELP则是对项目工作、团队管理、高级编码以及设计和计算思维等技能的深入学习。 WELP的第一项议程是根据学生的兴趣、技能、目标和时区进行分组。...第二、三、四阶段部分基于IDEO的设计思维步骤：构思、迭代和实施。在最后阶段，学生们将致力于展示他们的项目：撰写计算论文，并为我们的海报会议准备演讲。...虽然他们的模拟是基于一些关于思想传播的假设，但这些假设是经过精心研究的，并且建立在政治理论的水平上，这当然不是WELP所需要的。...正如2020项目所展示的那样，学生们在这个项目中学习到了各种重要技能。 首先，他们的Wolfram语言编码技能和内容知识突飞猛进。

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    从Kindle到Alexa，为何亚马逊总是“贱卖”其硬件产品？

    微软、苹果、亚马逊看到了语音交互的潜力，纷纷基于PC和手机等设备开发识别技术。亚马逊作为一家电商平台公司，没有成熟的手机或平板或电脑产品（便携、近距离场景），更没有打磨出自己的OS/操作系统。...以此为起点，主打语音互动、智能问答的Google Home，和花样拓宽音箱“技能”的亚马逊Alexa走出了完全不同的道路。...人工智能战略研究者邹霖曾概括道，就是Alexa“10%的技能享有用户80%的关注，绝大多数技能处于死寂边缘”。邹霖于2017年7月对Alexa的1.5万Skills做了数据分析。...亚马逊联动开发者们为Alexa开发的海量技能，消费者并不买账。这决定了Alexa无法通过用户对外部服务的使用来获取主要收入。...用户对语音助手发起智能问答的频率，远高于从10万个“技能”中选其一细细体验的频率。因此，相比起“技能”的多少，Alexa在问答环节的不准确性，更直接影响了用户的使用体验。

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    想打造一个不智障的聊天机器人？这里有六条实战指南

    李杉 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 苹果推出Siri已经7年，杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）受到《星际迷航》的启发推出Alexa也已经3年。...并非所有的对话型人工智能都是平等创造的，也不应如此。对话型人工智能包括虚拟个人助手（Alexa、Siri、Cortana和Google Home）和专业助手（X.ai和Skipflag）两类。...它们可以基于一套规则引擎开发，也可以使用机器学习技术。用例范围既包括具体而琐碎的任务（塔可钟的TacoBot），也涵盖通用而广泛的服务（Alex、Siri、Cortana、Google Home）。...正因如此，人类与机器人展开的多重交流（“回合”）才如此复杂和难于开发，这需要充分理解背景信息。 下图是一个来自Kasisto的例子，表明了简单的支付互动过程中蕴含的复杂性。...第二回合： ——用户转换话题，询问自己的账户还有多少钱。 ——Kai回答后，接着说，“我们现在说到哪儿了？”然后继续最初给Emily支付5美元的话题。

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    微软和亚马逊在语音助手上强强联手，互补的背后或许也各怀心思

    用陆奇此前的话来讲，虽然Cortana的推出早于Alexa，技术也是遥遥领先，但相比于微软，亚马逊找到了正确的应用场景，规范的设备，因而Cortana仍比不过Alexa。...基于此次合作，人们将能够在Cortana设备上呼唤Alexa，这也意味着，Cortana将能够共享Alexa的20000+项技能，对于在智能家居布局上严重迟到、即将推出自产智能音箱的微软来说，这无疑是一个大好机会...市场将来会出现多个智能代理共存的局面，每一个能访问不同的数据集，有不同的专业技能领域。合在一起，它们的长处能进行互补，为用户提供更丰富、带来更多实际帮助的体验。”...然而，话是这么说，但是从各自的其他布局手段来看，这一次合作的背后从本质上就是一场基于优势互补的市场渗透战。...若事实真是如此，基于此次与亚马逊Alexa的合作，有没有可能用户在Harmon Kardon也能使用Alexa？可惜的是，这种情况似乎比较渺茫，除非Harmon Kardon用于智能家居以外的场景。

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    你现在可以通过Alexa控制其它设备

    用户可以在设置或更新设备时连接现有的亚马逊帐户，从而通过Alexa技能激活API完成设置， 这将增强用户的个性化体验。...Alexa功能也可以通过语音、亚马逊网站上的Alexa 技能库或AlexaAPP来启用。...Alexa产品经理Leo Ohannesian在他的博客中说道，技能连接会自动将语音与要求（例如，约会的地址和时间）匹配到正确的应用，而不会发出提示或申请选择。...Alexa的语音控制系统也正在努力实现与更多的设备建立交互关系。 ? 本月早些时候，Alexa的自定义接口首次亮相，这是一种在Alexa和智能家庭设备之间传输信息的方式。...今年6月，Alexa Conversations beta测试版，它把一系列Alexa技能结合在一起，将复杂的语音控制过程从十几步减少到几步，极大地提升了用户体验。

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