为了更好地 "问责" 访问已安装应用的行为，默认情况下，以 Android 11 为目标平台 (目标 API level 为 30) 的应用默认将只能检测到部分过滤后的已安装应用。...如果在您使用此标记调用 startActivity() 时启动了浏览器，则会抛出一个 ActivityNotFoundException 异常，此时您的应用可以对此异常进行处理，转而使用 Custom...// 用户也可以在消除歧义对话框中选择非浏览器应用 addCategory(CATEGORY_BROWSABLE) flags = FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK or...: Error: Missing 'package' key attribute on element package 修复 Android Gradle 插件的问题 解决以上错误的最好办法就是将 Android...但是，并不是所有开发者都能够使用最新的版本，一些项目中可能会依赖老版本的 Gradle 或者代码库，而它们与 4.1 版本的 Android Gradle 插件有兼容性问题。
支持Deep Link和App Link 如果你已经完成了一个支持多个用户流的复杂应用程序，则可能会实现Deep Link（深层链接）。...App Links 其次，你还需要将你的web域与Instant App的包名相关联。这种绑定，称为Android App Links，向Google证明你拥有并可以控制你想与应用关联的web域。...以前，App Links允许安装的应用程序自动将自己与你的网站关联，以便用户点击你的网站的URL时，他们会跳过提示对话框，直接转到你的应用程序。...时遇到的一些问题。...如果你刚刚添加https deep links到你的应用程序（或切换到自定义方案），你可能会注意到，当通过深层链接从一个activity 导航到另一个activity 时，Android会弹出提示对话框
提出了一种可以应用于任何文本到图像模型的消歧框架，使用基准数据集和度量来评估DALL-E的多种变体以及歧义消除框架。四、方法作者的提出的消除歧义框架。...通过（1）语言模型生成澄清问题，该澄清问题将通过人工提供的答案来解决，或者（2）语言模型产生不同的可能视觉设置，并且人工代理选择期望的设置，来消除初始歧义提示。...将视觉设置/解释定义为不同可能视觉场景的文本描述。最终消除歧义的提示稍后将提供给下游文本到图像生成模型。...首先通过（1）语言模型生成澄清问题，该澄清问题将通过人工提供的答案来解决，或者（2）语言模型产生不同的可能视觉设置，并且人工选择期望的设置，来消除初始歧义。...作者在此基础上还额外设计了文本到图像模糊基准（TAB）数据集，该数据集包含不同类型的模糊提示以及不同的视觉设置，利用数据集评估语言模型在每个歧义提示生成一个澄清问题、每个提示生成多个澄清问题或每个提示生成多种可能的视觉解释方面的能力
，以消除矛盾和歧义，比如某些实体可能有多种表达，某个特定称谓也许对应于多个不同的实体等；(3)知识加工：对于经过融合的新知识，需要经过质量评估之后（部分需要人工参与甄别），才能将合格的部分加入到知识库中...关系抽取的目标是解决实体间语义链接的问题，早期的关系抽取主要是通过人工构造语义规则以及模板的方法识别实体关系。随后，实体间的关系模型逐渐替代了人工预定义的语法与规则。...属性抽取技术能够从多种数据来源中汇集这些信息，实现对实体属性的完整勾画。由于可以将实体的属性视为实体与属性值之间 的一种名词性关系，因此也可以将属性抽取问题视为关系抽取问题。...通过知识融合，可以消除概念的歧义，剔除冗余和错误概念，从而确保知识的质量。...（3）知识加工 通过信息抽取，可以从原始语料中提取出实体、关系与属性等知识要素。再经过知识融合，可以消除实体指称项与实体对象之间的歧义，得到一系列基本的事实表达。
Snackbars消除歧义：Snackbars在行动后提供可选信息，例如确认放弃草稿。 他们经常允许用户撤消刚刚采取的操作。 警告没有标题栏 大多数警告不需要标题。...他们用以下的方式以一两句话来总结一个决定，例如： ·提出问题（例如“删除此对话？”） ·做出与操作按钮有关的声明 ?...标题要明确告知结果 ---- 简单菜单 仅限手机和平板电脑 消除歧义：简单提示框显示列表项目的详细选项或提供相关操作。 简单提示框可以显示与简单菜单相同的内容。...例如，用户可以聆听多个铃声，但只能在触摸“ok”时进行最终选择。 点击确认对话框中的“取消”，或按Android的“后退”，取消操作，放弃所有更改并关闭对话框。 ?...全屏对话框可实现复杂的布局，将多个材料堆积的情况简化（提示框上层的提示框），并暂时将app可感知的海拔重置为更高。 全屏对话框允许任务在复杂操作时开启简单菜单或简单提示框。
知识图谱具备强大的高级人工智能，从搜索到对话，允许将单个查询变成一个持续的对话。具体来说，这允许用户与系统进行对话，并让系统在对话的每一轮中维护上下文。...最好是让多个实体来解析这些话术或消除它们的歧义，然后在运行时使用查询的上下文来解析实体名称。...名称相似的两个产品可能指的是不同的列表。如果没有正确的链接和歧义消除，实体将与错误的事实相关联，并导致不正确的推理。...这个维度经常使得在行业设置中以多种形式已经被学术和研究团体所解决的问题(如消除歧义和非结构化数据提取)呈现出了新的挑战。规模化管理是直接影响与性能和工作量相关的若干业务的根本挑战。...深度学习技术可以应用于实体重复数据删除和属性推理的问题。 知识推理与验证 在构建知识图谱时，确保事实正确是一项核心任务，而且在规模庞大的情况下，手动验证所有事实是根本不可能的。
常见的方法是词向量（word vector）：将文本分成若干单词，然后用一串数字（即一个向量）表示一个单词。...一般而言，基于深度学习的机器阅读理解模型的架构分为3个部分： 编码层对文章和问题进行单词编码，并完成上下文语义分析； 交互层处理文章和问题之间的关联信息，找出文章中与问题相关的线索； 输出层将之前处理的信息按照任务要求生成答案...信息检索方面的研究已经相当成熟，并广泛应用在网页搜索等产品中，为信息的传播和获取提供了极大的便利。当一个阅读理解任务涉及大规模文本库时，信息检索通常作为系统中抽取相关信息的第一个模块。...原因是“炒”可以作为整句话的动词，也可以和“青菜”组成菜名。 这样的歧义性示例还有许多。即使人类在面对这些语句时，也很难判断说话者的真实意图。但是，如果有上下文信息，歧义就会消除。...这种推断需要模型具有一定的常识，即航班必须在开会前到达目的地。 近年来已经出现常识和推理在自然语言处理应用上的研究，但如何让模型包含海量的常识并进行有效的推理仍是一个需要解决的问题。
这种提示在用户与模型进行实际对话时提供，用户可以逐步输入、编辑或更改提示，在在线聊天、语音助手、实时问题回答等应用中常见。...Conversation (对话):这些 prompt 用于模拟对话或聊天，并回应用户提出的问题或评论。用途包括聊天机器人、虚拟助手等。...上下文首先是通过根据一个或多个意图对用户输入进行分类来建立的，通过先前的对话、对其他系统的API调用等建立进一步的上下文。上下文在很大程度上也取决于时间和地点，以及提出问题时的背景参考是什么。...意图、上下文、歧义和消除歧义都是任何对话的组成部分。有了人类语言界面，语境和语境感知将永远是重要的。歧义是存在的，一定程度的歧义消除是人类对话的一部分。...在对话中，我们不断使用“歧义消除”来确立意义和意图，在上下文中可以在一定程度上自动消除歧义。例如，要求LLM生成五个选项，然后让用户选择生成的最佳答案，就是一种消除歧义的形式。
为了提供一个客观的质量衡量标准，使你可以轻松发现应用需要解决哪些稳定性问题，我们在 Play Console 中添加了一个名为 Android vitals 的新模块。...这些问题都直接影响你的用户对应用的体验和看法。此外，还有一类用户可能不会直接与你的应用关联的不良应用行为：比如耗电的速度比预期的要快。 在本文中，我将着眼于以下两个问题： 过度唤醒。...发生冻结时，如果你的应用位于前台，会弹出对话框让用户选择关闭应用或等待响应。从用户的角度来看，这种行为与应用崩溃一样糟糕。...对于用户来说，ANR 是当他们尝试与你的应用进行交互时，该界面被冻结。界面保持冻结几秒钟后，会显示一个对话框，让用户选择等待或强制应用程序退出。...消除过度唤醒和 ANR 将提高应用程序的质量和可用性，提高评分和评论，进而实现更多安装。通过查看 Android vitals，你可以快速轻松地发现是否存在需要解决的问题。
语言模型可以通过学习大规模语料库中的统计规律和上下文关联性，生成合理的回复并解决用户输入中的歧义和模棱两可的问题。...为了解决这些挑战，对话系统可以采用多种技术和方法。首先，利用注意力机制和上下文编码器，对话系统可以选择和建模适当的上下文范围，使其与当前对话相关联。...此外，对于大规模的对话数据，如何有效地管理和检索相关的历史信息也是一个挑战。 1.3. 歧义和模棱两可的问题 解决指代问题和多义词 在对话中，用户可能使用代词或指示词来引用先前提到的实体或概念。...实时响应和高并发的需求 实时响应和高并发需求是对话系统面临的另一个重要限制。在实际应用中，对话系统需要能够在用户发起请求后迅速作出回应，并能够同时处理多个用户的并发请求。...任务完成率：针对特定任务型对话系统，任务完成率是一个重要的评估指标，它衡量系统在处理用户任务时的准确性和成功率。 在选择评估指标时，需要综合考虑对话系统的具体应用场景、目标任务以及用户需求。
基本 RAG 系统的局限性 虽然基本的 RAG 实现很有用，但它们也有其局限性，尤其是在应用于更苛刻的环境中时。 幻觉 最突出的问题之一是幻觉，即模型生成的内容与事实不符或与检索到的文档不符。...构建查询以提高清晰度 结构良好的提示，加上清晰简洁的说明，有助于减少歧义，并带来更有针对性的生成结果。将提示表述为直接的问题或请求通常可以产生更好的结果。...通过澄清消除歧义 解决歧义的一种方法是提示系统向用户寻求澄清。例如，如果查询太模糊，系统可以生成后续问题，要求提供更多细节。这种交互过程有助于在继续检索和生成阶段之前缩小用户的意图。...然后，从多个检索和生成步骤合成最终输出，确保查询的所有组成部分都得到解决。 使用上下文线索 为了处理歧义，系统可以使用查询或对话历史记录中的上下文线索。...朗链 LangChain 是一个流行的框架，专门用于处理语言模型并将其与外部数据源集成。它支持高级检索增强技术，包括文档索引、查询和链接不同的处理步骤（检索、生成和推理）。
FMR开源库地址链接 https://github.com/liuzl/fmr 在传统自然语言的应用中，业界倾向于用一种 pipeline 的方式，包括分词、特征工程、建模等流程。...与传统流程不同的是，语义解析把自然语⾔的歧义性尽量当成特性⽽不是问题来进行处理，尽量保留所有符合语义的解析树，并结合上下文语境进行歧义消解。...相比之下，基于 Go 语言的 FMR 在部署时能够被编译成一个可以直接执行的二进制文件，给部署带来了极大的便利。 语言的歧义性与其解析难度是正相关的。...正如刚才所说，大部分编程语言在设计的时候就把“消除歧义”作为设计原则之一，因此，大部分程序语言的解析复杂度都是 O(n)的。...针对公安行业的数据现状，我们研发了融合海量警情分析和案件关联分析的警情案情分析预警系统，在多地的公安系统中得到应用与好评。
我们平时打开一个应用程序，一般是通过桌面的应用程序图标双击或单击系统开始菜单中应用程序的菜单链接，无论是桌面的快捷图标还是菜单链接都包含了应用程序的安装位置信息，打开它们的时候系统会按照这些位置信息找到安装目录然后启动程序...和Android SDK关联起来。...从万能的互联网上，我们找到了解决这个问题的方案，而且行之有效。...如果通过更改DNS也无法下载Android SDK，还有两个方法，第一个是自备梯子FQ，第二个是从这个网站上下载，下载的地址是：http://www.androiddevtools.cn/ 第五步：...为了使得Android应用的创建，运行和调试更加方便快捷，Android的开发团队专门针对Eclipse IDE定制了一个插件：Android Development Tools（ADT）。
，需要对其进行整合，以消除矛盾和歧义，比如某些实体可能有多种表达，某个特定称谓也许对应于多个不同的实体等； 知识加工：对于经过融合的新知识，需要经过质量评估之后（部分需要人工参与甄别），才能将合格的部分加入到知识库中...在获得新知识之后，需要对其进行整合，以消除矛盾和歧义，比如某些实体可能有多种表达，某个特定称谓也许对应于多个不同的实体等； 知识加工：对于经过融合的新知识，需要经过质量评估之后（部分需要人工参与甄别），...实体消歧是专门用于解决同名实体产生歧义问题的技术，通过实体消歧，就可以根据当前的语境，准确建立实体链接，实体消歧主要采用聚类法。其实也可以看做基于上下文的分类问题，类似于词性消歧和词义消歧。...利用共指消解技术，可以将这些指称项关联（合并）到正确的实体对象，由于该问题在信息检索和自然语言处理等领域具有特殊的重要性，吸引了大量的研究努力。...在前面，我们已经通过信息抽取，从原始语料中提取出了实体、关系与属性等知识要素，并且经过知识融合，消除实体指称项与实体对象之间的歧义，得到一系列基本的事实表达。 然而事实本身并不等于知识。
2、命名实体表述多样性和歧义性 自然语言的多样性和歧义性给自然语言理解带来了很大挑战，在不同的文化、领域、背景下，命名实体的外延有差异，是命名实体识别技术需要解决的根本问题。...可以通过实体链接、融合对齐等方法，挖掘更多有效信息和证据，实现实体不同表示的对齐、消除歧义，从而克服命名实体表述多样性和歧义性。...与分类问题相比，序列标注问题中当前的预测标签不仅与当前的输入特征相关，还与之前的预测标签相关，即预测标签序列之间是有强相互依赖关系的。...4、命名实体链接 命名实体链接主要目标是进行实体消歧，从实体指代项对应的多个候选实体中选择意思最相近的一个实体。...例如：“今天晚上我要上B站”，这里B站是一个实体指代项，该实体指代项在知识库中可能存在多种表示和含义，而此处要匹配的正确实体是：bilibil网站。
您还可以设置 SessionID 以将AAudio流与可包含效果的子混合相关联。使用 AudioEffect API控制效果。...通过将APK文件的过去签名证书链接到现在签名证书的证书，此功能可以使你的应用程序使用新的签名证书进行签名。 注意：运行Android 8.1（API级别27）或更低版本的设备不支持更改签名证书。...传统加密支持 Keymaster 4附带的Android 9设备支持三重数据加密算法或三重DES。如果您的应用程序与需要Triple DES的旧系统互操作，请在加密敏感凭据时使用此类型的密码。...窗口细节更改 应用程序同时重绘多个窗口时，Android 9可以更轻松地跟踪应用程序窗口的更新。...该getSource() 方法返回与每个事件关联的窗口的根视图。 如果应用程序已为其 对象定义了辅助功能窗格标题View，则您的服务可以识别应用程序UI的更新时间。
另一个新功能 Slices 可以帮助开发者将丰富的内容以模板化的形式呈现至多个使用场景，如 Google Search 和 Assistant。...该功能可以在应用中无缝工作，系统通过管理状态栏的高度将您的内容与裁切区域分开。若应用中含有沉浸式内容，您可调用相应 API 确定裁切区域的位置和形状，并创建全屏布局。...您可访问 “Android Developers 官方文档” 网站阅读相关文档，学习如何管理裁切区域，避免因兼容性问题对应用造成的不良影响。...您可访问 此网站了解支持本次更新的全部合作机型与 Pixel 设备。每款机型都列有配置详情以及相应设备官网链接，用于下载、技术支持以及报错。 感谢大家一直以来提供的所有反馈。...我们将力争在今年夏季末发布消费者版本，也请继续分享您的反馈或问题，可在文章下方留言给我们。 期待在 Android P 上能看到您的应用！
/pdf/1810.07942.pdf 推荐原因 本文核心问题：这是Facebook的一篇论文，核心是做任务型对话系统，任务型对话系统目前有两个主流的方式，一种是基于意图识别和实体抽取的方法，但是这种方法很难解决复杂的查询工作...：https://arxiv.org/abs/1511.06645 推荐原因：领域：多人关节姿态估计 提出了一种共同解决检测和姿势估计任务的方法：推断场景中的人数，识别被遮挡的身体部位，并消除彼此相邻的人之间的身体部位的歧义...这种联合方式与以前的策略形成了鲜明的对比，后者通过首先检测人们并随后估计其身体姿势来解决该问题。此论文提出了基于CNN的部分检测器生成的一组身体部位假说的划分和标记公式。.../uploads/2017/05/acl17-dynsp.pdf 推荐原因 核心问题：这篇论文是做问答系统的，核心是语义解析，它为了解决在对话过程中回答简单但相互关联的序列问题。...创新点：为了解刚才所提出的问题，本论文提出了一种新的动态神经网络语义分析框架，应用了一种弱监督的奖励引导搜索。
DeepSeek 赋能智能客服 将 DeepSeek 应用于智能客服系统，能够显著提升客服系统的智能化水平。它可以准确理解客户的问题，无论是简单的咨询还是复杂的业务问题，都能给出精准、详细的回答。...用户的表达方式千差万别，同一个意图可能有多种不同的表述方式，而且用户的输入可能包含模糊、歧义或不完整的信息，这增加了准确理解意图的难度。...它利用深度学习模型的强大表征能力，学习大量的语言模式和语义知识，提高对各种表达方式的理解能力。通过引入上下文信息和语义理解技术，DeepSeek 能够消除歧义，准确把握用户的真实意图。...它首先对文本进行分词处理，将文本拆分成一个个单词或短语，然后利用词向量模型将这些词汇映射到低维向量空间中，捕捉词汇之间的语义关系。...DeepSeek 引入了混合专家（MoE）架构，将模型划分为多个专家模块，每个专家专注于处理特定类型的任务或数据特征。在推理时，通过门控机制动态选择最合适的专家进行计算，从而实现资源的高效利用。
与IGC不同的是，Image-Chat数据集还限定了对话参与者A和B的风格特征。AVSD定义了一个视听场景的多轮对话任务，要求机器在理解问题、对话历史和视频中的场景等语义信息的基础上回答用户问题。...06 多模态翻译多模态翻译是将多模态输入（文本、图像或视频等）中的源语言文本转换为目标语言文本的过程。多模态翻译的目标是在视觉等多模态信息的辅助下，消除语言的歧义，提高传统文本机器翻译系统的性能。...其次，VAG-NMT还提出了一种视觉文本注意机制，可以捕获与图像语义强相关的源语言中单词。多模态机器翻译中的视觉信息只在非常特殊的情况下（如文本上下文不足以消除歧义词的歧义）对翻译模型有帮助。...对此，Yu等人首次将Transformer应用于多模态NER任务中，并提出了实体片段检测辅助任务，进一步消除视觉偏差，提升了模型效果。...为了提高模型的效率，Zhu等人将属性预测和属性值抽取建模为一个层叠化的多任务学习过程，实现了多个属性及其对应属性值的一次性识别，且视觉全局表示和视觉区域表示通过门控机制和文本信息融合，可有效过滤视觉噪声
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