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WWW22 用户意图发掘:序列推荐中的意图对比学习

令 \mathbf{S}^u 表示序列的embedding,即对序列中的每个商品进行编码,得到对应的embedding的集合。在实践中,固定长度T,序列长了就裁剪,短了就补全。...通过EM算法交替执行E步和M步来估计意图变量c的分布函数() 并对模型参数进行了优化. 在E-step中,它通过聚类估计() 。在M-step中,它通过梯度下降考虑到估计的()优化 。...t+1的预测,具体公式可以看2.2,而ICL中,考虑用户意图,计算每个意图与第t次交互embedding的关系,然后将所有关系求期望后,在根据常用的流程往下计算损失。...为了学习意图分布Q(c),将所有序列 \{S^u\}_{u=1}^{|U|} 通过编码器编码得到表征 \{h^u\}_{u=1}^{|U|} ,然后在这些表征上做kmeans聚类,从而得到上式中得 P...构建两个正视角的序列分别得到两个表征 \mathbf{\tilde{h}_1^u} 和 \mathbf{\tilde{h}_2^u} ,然后构建以下损失函数,其中 \mathbf{c}_{neg} 表示给定batch中的所有意图

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更新中:灵活意图驱动的目标导向行为

它扩展了皮质处理的主动推理理论,根据该理论,大脑维持对环境状态的信念,并且运动控制信号试图实现相应的感官预测。...主动推理有两个分支适合处理两个不同级别的控制。离散框架可以解释规划和决策等高级认知控制过程,即评估预期结果以选择离散实体中的操作(Pezzulo et al., 2018)。...在这个简单的模型中,意图由具有两个神经元的单层组成,并且⽬标状态在动态函数中隐式定义;然而,在现实环境中,后者将是由神经元网络组成,其中这些状态被明确编码,并且非线性函数也可以用于实现更高级的行为。...每种感觉形态的低级预测误差由神经元表示,其动态取决于感觉生成模型的观察和预测: 当神经活动收敛时,即ε˙sj = 0,我们获得了上面导出的预测误差计算。...反过来,通过从一阶置信度中减去生成的动力学函数,可以获得与高级预测误差相对应的神经元的内部活动: 收到来自层次结构顶部和底部的信息后,信念会通过整合每个信号来更新: 这与上面推导的更新公式(方程 28)

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    Kotlin入门(21)活动页面的跳转处理

    Activity的活动页面跳转是App最常用的功能之一,在前几章的demo源码中便多次见到了,常常是点击界面上的某个按钮,然后跳转到与之对应的下一个页面。...倘若把这两行Java代码转换为Kotlin代码(复制这两行然后粘贴到kt文件中,Android Studio就会自动完成转换),则可看到活动跳转的Kotlin代码如下所示:     val intent...request_time", DateUtil.nowTime),             Pair("request_content", et_request.text.toString())) 不管哪种写法,在下一个活动中解析请求参数的方式都一样...譬如前面的活动跳转传递了两个字段数据,如果把这两个字段放到Parcelable对象中,仅仅包含两个字段的Parcelable类对应的Java代码也如下面这般冗长: public class MessageInfo...在第五章的类和对象中,介绍了Kotlin对数据类的写法,在类名前面关键字data,Kotlin即可自动提供get/set、equals、copy、toString等诸多方法。

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    vivo 悟空活动中台 - H5 活动加载优化

    : 《揭秘 vivo 如何打造千万级 DAU 活动中台 - 启航篇》 主要为大家讲述 vivo 活动中台的能力与创新。...《悟空活动中台 - 微组件状态管理(上)》介绍了活动页内 RSC 组件之间的状态管理和背后的设计思路。 《悟空活动中台 - 微组件状态管理(下)》探索平台和跨沙箱环境下的微组件状态管理。...动态压缩字体分为以下几个步骤: 第一步,读取特定配置文件中的 id,预先请求到对应页面接口数据,进行数据归集处理。...“待处理变化”,并随之触发重排返回正确的值。...我们将活动初始化数据的动作放在 beforeCreate 阶段,并将对 dom 的操作和监听挂载在 mounted 中。

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    测试活动中的那些文档们

    很久没有更新文章了,今天给大家讲一下测试活动中的那些文档们。...4、项目排期计划 5、等等 然后,在测试过程中哪些文档是由测试人员输出的: 1、项目测试计划 测试计划可能跟阶段有关,也有可能是根据项目迭代期次来写,也有可能根据测试活动类型来写 测试计划文档中重点就是测试范围...2、测试方案 大多根据测试活动类型来写,写起来太费时间了,写得不多 3、测试用例 测试用例的重要性就不用讲了,现在只要测试流程基本正常的公司都会有测试用例。...4、测试进度 一般来说测试过程中很少会发测试进度,因为每天都会有早会或晚会随时跟踪项目。...整体上来说测试活动中就是这些文档,但测试人员编写的不仅限于上面的文档,有时我们也会输出一些技术文档、业务文档之类的,用于团队能力建设。

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    业界 | 谷歌推出72-qubit量子处理器Bristlecone,意图实现「量子霸权」

    为了使量子处理器可运行超出经典模拟能力之外的算法,仅有大量的量子比特是不够的。关键的是,处理器在读出和逻辑运算时也必须具备低错误率,比如单比特量子门和两比特量子门。...谷歌最新的量子处理器 Bristlecone(左)。设备示意图(右):每个「X」代表一个带有最近邻连接的量子比特。...该处理器使用了相同的耦合、控制和读出方案,但已扩展至 72 个量子比特的矩形阵列。...谷歌表示量子处理器超越超级计算机的实验证明将是该领域的分水岭,这也一直是其主要目标之一。 ?...在低系统误差下操作 Bristlecone 这样的设备,需要从软件、电子控制设备到处理器本身的完整技术堆栈的互相协调。实现真正的工作需要系统工程的多次迭代。

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    我认知中的营销活动及其系统

    价值交换组件 这里的价值交换组件指的是营销场景下,营销活动系统中各种“积分”、“代币”、“机会”等价值载体的交换体系,不同的活动单元中所使用的价值载体是不同的,要串联几个组件完成整个“大活动”的正常运作...如果是小型企业大可以利用现成的短链服务提供商,比如百度的:https://dwz.cn/ 基础活动单元 抽奖活动单元将常见的活动形式进行了一定程度上的抽象,做了通用化处理,以应对其高频的需求。...而像是性能要求非常高并且逻辑相对简单的临时活动,第二种方案就足够了,释放出人力处理性能优化。...)网络IO的处理(官方库中基于水平触发epoll的IO处理,netty中给予边缘触发)等等一切都是非常完备的,对于中规中矩的系统非常适合。...redis的单线程处理多链接的模式底层也是基于epoll实现的,可以看一下redis ae库中的实现。

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    vivo 悟空活动中台 - 栅格布局方案

    如果要考虑兼容性处理,建议在使用CSS变量时考虑下述方法进行兼容。...悟空活动中台】系列往期精彩文章: 《揭秘 vivo 如何打造千万级 DAU 活动中台 - 启航篇》 主要为大家讲述 vivo 活动中台的能力与创新。...《悟空活动中台 - 微组件状态管理(上)》介绍了活动页内 RSC 组件之间的状态管理和背后的设计思路。 《悟空活动中台 - 微组件状态管理(下)》探索平台和跨沙箱环境下的微组件状态管理。...《vivo 悟空活动中台 - H5 活动加载优化》从提高资源请求速度,资源压缩、缓存、渲染等多种角度出发,寻找悟空活动专题加载优化方案。...《vivo悟空活动中台 - 基于 WebP 的图片高性能加载方案》 从技术选型、架构设计到方案落地,全方位的呈现悟空活动中台基于 WebP 的图片高性能加载方案。

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    运营同学如何防止活动中系统扑街 ?

    更轻量一点的,可能是页面长时间加载中,部分或者全部内容不可见。这说明系统的响应超时了,忙不过来了。当然这里要排除客户端的网络因素,也可能是网络太慢导致。...还有就是推送的图文消息中,链接到自己系统的入口放在哪个位置也很关键,比如放在页面底部,那在用户浏览页面的时候,就已经在时间上拉开了差距,分散了系统的压力。 有些系统压力,是定时任务造成的。...这样就可以用定时任务去处理,哪怕时间间隔短一点,也是按照队列井然有序在处理,不会一下子吃掉系统的资源。...即事中的应急方案,如果没有提前制定,只能靠技术人员的应变能力了。然后事后再通过活动复盘,总结各方经验与教训,避免下次悲剧的发生。 总结一下,核心就是以下 6 点: 1....整体活动节奏周知,事前预防; 2. 检查配置信息,是否人为错误; 3. 修改活动规则,拉长活动时间,分组推送; 4. 修改交互,逻辑后置; 5. 提前计划事中应急方案; 6. 事后复盘,总结教训。

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    悟空活动中台-打造 Nodejs 版本的MyBatis

    一、背景 悟空活动中台技术文章系列又和大家见面了,天气渐冷,注意保暖。 在往期的系列技术文章中我们主要集中分享了前端技术的方方面面,如微组件的状态管理,微组件的跨平台探索,以及有损布局,性能优化等等。...今天的技术主题要有点不一样,让我们一起来聊聊悟空活动中台在应用服务层的一些技术建设。...在悟空活动中台的技术架构设计中,我们充分拥抱 JavaScript 生态,希望推进 JavaScript 的全栈开发流程,所以在应用层的服务端,我们选择了 Node 作为 BFF(Backend For...悟空活动中台选择成熟又可靠的 MySQL 来作为我们的数据存储数据库。那我们就需要思考 Node 和 MySQL 如何搭配才能更好的释放彼此的能力,接下来让我们一起走上探索之路。...ctx: 当前请求的上下文对象,它将确保即使在嵌套的情况下事务,一个请求中同时只有一个活动事务。

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    Android 10 中身体活动数据的隐私保护

    Android 10 在数据可控性方面又作了进一步优化,提高了用户对此类个人数据的控制权,而其中的一项关键变更则会对应用的活动监测和数据检索方式造成影响,要求 Android 应用依照新规定来监测用户的身体活动并从...Android 10 中的身体活动识别权限 Android 10 针对活动识别引入了全新的运行时权限。...,则无需在应用中声明此项新权限。...加强身体活动识别权限的管理 从 2019 年 12 月开始,如果应用未在清单文件中包含 Google Play 服务的旧版本活动识别权限,系统将限制这些应用的数据访问。...Google Fit 身体活动 API 在 Android 平台上,此项新权限会对 Google Fit API 中的部分数据类型造成影响。

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    探索大脑静息态活动中的动态信息

    例如在静息态活动较强、在任务负荷下活动减弱的默认网络(default mode)。在静息态核磁共振成像数据处理中,可以通过用PCC作为种子点,计算与其他区域的相关性,从而获得默认网络。...因此,静息态活动可以分解成为9个状态,只有这9个状态具有时间上的稳定性和一致性。与此同时,这一结果也具有相当的效度。以100名被试的数据得出的结果,与将其分为两组各50名被试所得的结果是一致的。...但另一方面,个体差异在神经生物学研究中的重要性正在吸引研究者的注意。...如果考虑到静止状态活动的动态信息,则可以为个体识别提供附加特征,从而提高短时间序列的准确性。...与此同时,对训练模型结果的基础特征可视化能够揭示深度神经网络的基本原理并揭示数据中的重要特征。

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    【人工智能】在大型活动中的应用

    目录关闭人工智能在娱乐大型活动中的应用引言智能票务与入场管理智能观众互动与个性化体验智能内容制作与创意表达智能安防与人群管理数据分析与决策支持智能物流与供应链管理环境监测与节能管理智能应急响应与突发事件管理未来展望结论人工智能在娱乐大型活动中的应用...3.3 智能助理与聊天机器人在大型活动中,智能助理和聊天机器人可以为观众提供场内导航、节目日程提醒、票务查询、互动游戏等服务。通过自然语言处理和机器学习技术,智能助理能够迅速响应观众的各种需求。...系统能够预测突发风险并提前预警,如在检测到设备故障风险时,立即通知相关维护人员进行处理,避免影响赛事的正常进行。...未来展望AI在娱乐大型活动中的应用前景广阔。随着技术的进一步发展,未来的娱乐活动将更加智能化、个性化和沉浸式。...结论人工智能在娱乐大型活动中的应用,不仅改变了观众的参与体验,也大幅提升了活动的管理效率和安全性。从票务管理到安防监控,从内容创作到环境节能,AI技术的多层次应用正在重塑娱乐活动的未来。

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    vivo悟空活动中台-打造 Nodejs 版本的MyBatis

    —— 题记 一、背景 悟空活动中台技术文章系列又和大家见面了,天气渐冷,注意保暖。...今天的技术主题要有点不一样,让我们一起来聊聊悟空活动中台在应用服务层的一些技术建设。...在悟空活动中台的技术架构设计中,我们充分拥抱 JavaScript 生态,希望推进 JavaScript 的全栈开发流程,所以在应用层的服务端,我们选择了 Node 作为 BFF(Backend For...悟空活动中台选择成熟又可靠的 MySQL 来作为我们的数据存储数据库。那我们就需要思考 Node 和 MySQL 如何搭配才能更好的释放彼此的能力,接下来让我们一起走上探索之路。...ctx: 当前请求的上下文对象,它将确保即使在嵌套的情况下事务,一个请求中同时只有一个活动事务。

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    如何在现场活动中收集参会者数据?

    引言:本文介绍了当现场活动丢失信号时,收集参会者数据的4种最佳方式。 译者 | Lisa 审校 | 王楠楠 编辑 | Ci Ci 在现场活动中丢失信号?...然而,在现场活动中,参与者长途跋涉数百英里,花几天时间与人建立联系的场合,许多营销人员错过了参与者抛出的重要购买信号。...根据Cvent和Eventmarketer最近的一项研究,47%的主要活动制作人、会议策划人和企业活动营销人员表示,整合活动参与者的数字信息和物理足迹来创建一个完整的客户档案是极其重要的。...报名表 ▲▲▲ 当然,您可能会在活动开始之前或是活动现场收集到参会者的姓名、职务和公司/机构。接受Cvent调查的受访者中,有73%的受访者表示,报名表是他们在活动前获得参会者数据的最佳来源。...通过帖子和#标签追踪参与度不仅可以提供关于活动的重要反馈(你可能无法从更传统的方式获得反馈,比如调查),活动执行人还可以获得参会者的社交媒体账号,这对活动后续跟踪非常方便。

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