和 Neck 进行了重新 设计和优化。该思想基于硬件的特性、推理框架 / 编译框架的特点，以硬件和编译友 好的结构作为设计原则，在网络构建时，综合考虑硬件计算能力、内存带宽、编译 优化特性、网络表征能力等，进而获得又快又好的网络结构。对上述重新设计的两 个检测部件，我们在 YOLOv6 中分别称为 EfficientRep Backbone 和 Rep-PAN Neck，其主要贡献点在于： 设 计 了 一 个 高 效 的 Backbone。 相 比 于 YOLOv5 采 用 的 CSP-Backbone， 该 Backbone 能够高效利用硬件（如 GPU）算力的同时，还具有较强的表征能力。 下图 4 为 EfficientRep Backbone 具体设计结构图，我们将 Backbone 中 stride=2 的普通 Conv 层替换成了 stride=2 的 RepConv YOLOX 的检测头则是将分类和回归分支进行解耦，同时新增了两个额外的 3x3 的卷积层，虽然提升了检测精度，但一定程度上增加了网络延时。 因此，我们对解耦头进行了精简设计，同时综合考虑到相关算子表征能力和硬件上计 算开销这两者的平衡，采用 Hybrid Channels 策略重新设计了一个更高效的解耦头 结构，在维持精度的同时降低了延时，缓解了解耦头中 3x3 卷积带来的额外延时开 销。通过在

法成 为研究热点，主要包括基于表示的匹配方法（Representation-based）和基于交互 的匹配方法（Interaction-based）。 基于表示的匹配方法：使用深度学习模型分别表征 Query 和 Doc，通过计算向量相 似度来作为语义匹配分数。微软的 DSSM[26] 及其扩展模型属于基于表示的语义匹配 方法，美团搜索借鉴 DSSM 的双塔结构思想，左边塔输入 Query 在于 Query 和 Doc 在模型训练时能够进行充分的交互匹配，语义匹配效果好，缺点是部 署上线成本较高。 算法 < 41 BERT 语义相关性 BERT 预训练使用了大量语料，通用语义表征能力更好，BERT 的 Transformer 结 构特征提取能力更强。中文 BERT 基于字粒度预训练，可以减少未登录词（OOV） 的影响，美团业务场景下存在大量长尾 Query（如大量数字和英文复合 Doc- 的单 词转换为 Token 向量，同时会拼接位置向量和片段向量，形成最终输入向量。接着 通过 BERT 模型可以分别得到（Query, Doc+）以及（Query, Doc-）的语义相关性 表征，即 BERT 的 CLS 位输出。 经过 Softmax 归一化后，可以分别得到（Query, Doc+）和（Query, Doc-）的语义相似度打分。 对于同一 Query 的候选 Doc，选择两个不同标注的

INPUT -map 0:v -map 2 OUTPUT 选择所有的流除了第二音频流外的流进行输出是： > ffmpeg -i INPUT -map 0 -map -0 1 OUTPUT 选择输出英语音频流: 高级选项 5 选项 - 26 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 > ffmpeg -i INPUT -map 0 language:eng OUTPUT 注意应用了该选项将自动禁用默认的映射。 公开的数据格式表征特定的序列（集） libcelt解码器再封装 libcelt允许libavcodec解码Xiph CELT超低延迟音频编码。在需要libcelt头和库存在配置（能 进一步搜索到库的配置）。在创建ffmpeg工具集时需要显式采用 --enable-libcelt 以打开支持 libgsm解码器再封装 libgsm允许libavcodec解码GSM全速率语音。需要libgsm头和库存在配置（能进一步搜索到库的 packet_loss (expect-loss) 设置预期分组丢失率，默认为0 application (N.A.) 设置预期应用类型，下面为有效参数： ‘voip’ 1. 有利于提高语音清晰度 ‘audio’ 1. 有利于音频输入，默认值 ‘lowdelay’ 1. 有利于低延迟模式 cutoff (N.A.) 设置截止屏幕，单位Hz。参数必须是: 4000, 6000

这些分类包括用例 活动者 构件 结点和子系统 表 ��� 列举了各种分类和它们的功能 元模型术语分类包 括了所有的概念 但正如类是我们最熟悉的概念一样 首先讨论类 再定义其它的概念 � 类 类 类 类 类表征了正在建模应用中离散的概念 物理事物 如飞机 商业事物 如订单 逻辑事物 如广播日程表 运算事物 如哈希表 或行为事物 如某个任务 类是具有 相似结构 行为 关系的一系列对象的描述 所有属性和操作附加于类或其它分类 依赖关系联系了行为和实现上相互影响的类 除了实现 还有多种依赖 包括跟踪 不 同模型中元素的松散连接 细化 不同理解层次的映射 使用 要求单个模型中其它元 素的出现 绑定 模板参数的赋值 使用依赖频繁的用于表征实现层的关系 如代码级 别的关系 依赖在总结模型组织单元时特别有用 如使用包显示系统的结构 另外 编译 的约束也可以用依赖来表达 � ��� 参考指南� � 静态视图� ������� 关联 关联

, 领域知识难以表达（形式化），因为它往往是一种隐性知识、过程知识。 2、知识应用困难 （1）开放性应用易于超出预先设定的知识边界；（2）有的应用需要尝试知 识的支撑，而常识知识往往难以定义、表达、表征。 3、很难处理异常情况 e.g., 鸵鸟不会飞 本页PPT借鉴于复旦大学肖仰华老师《大数据时代的知识工程与知识管理》 大数据时代催生KE飞速前进发 展 Preliminaries Preliminaries

(Message) robot.image 图像 (Message) robot.location 位置 (Message) robot.link 链接 (Message) robot.voice 语音 (Message) robot.unknown 未知类型 (Message) robot.subscribe 被关注 (Event) robot.unsubscribe 被取消关注 (Event) 数据包 Client.send_voice_message(user_id, media_id, kf_account=None) 发送语音消息。 user_id – 用户 ID 。 就是你收到的 Message 的 source media_id – 发送的语音的媒体ID。 可以通过 upload_media() 上传。 kf_account – 发送消息的客服账户，默认值为 None， None send_ignore_reprint=False, client_msg_id=None) 向指定对象群发信息。 :param msg_type: 群发类型，图文消息为 mpnews，文 本消息为 text，语音为 voice，音乐为 music，图片为 image，视频为 video， 卡券为 wxcard。 :param content: 群发内容。 :param user_list: 发送对象，整型

(Message) robot.image 图像 (Message) robot.location 位置 (Message) robot.link 链接 (Message) robot.voice 语音 (Message) robot.unknown 未知类型 (Message) robot.subscribe 被关注 (Event) robot.unsubscribe 被取消关注 (Event) 数据包 Client.send_voice_message(user_id, media_id, kf_account=None) 发送语音消息。 user_id – 用户 ID 。 就是你收到的 Message 的 source media_id – 发送的语音的媒体ID。 可以通过 upload_media() 上传。 kf_account – 发送消息的客服账户，默认值为 None， None client_msg_id=None) 向指定对象群发信息。 参数: 返回: 参数: 返回: 参数: 返回: msg_type – 群发类型，图文消息为 mpnews，文本消息 为 text，语音为 voice，音乐为 music，图片为 image， 视频为 video，卡券为 wxcard。 content – 群发内容。 user_list – 发送对象，整型代表用户组，列表代表指定 用户，如果为

(Message) robot.image 图像 (Message) robot.location 位置 (Message) robot.link 链接 (Message) robot.voice 语音 (Message) robot.unknown 未知类型 (Message) robot.subscribe 被关注 (Event) robot.unsubscribe 被取消关注 (Event) 数据包 Client.send_voice_message(user_id, media_id, kf_account=None) 发送语音消息。 user_id – 用户 ID 。 就是你收到的 Message 的 source media_id – 发送的语音的媒体ID。 可以通过 upload_media() 上传。 kf_account – 发送消息的客服账户，默认值为 None， None client_msg_id=None) 向指定对象群发信息。 参数: 返回: 参数: 返回: 参数: 返回: msg_type – 群发类型，图文消息为 mpnews，文本消息 为 text，语音为 voice，音乐为 music，图片为 image， 视频为 video，卡券为 wxcard。 content – 群发内容。 user_list – 发送对象，整型代表用户组，列表代表指定 用户，如果为

(Message) robot.image 图像 (Message) robot.location 位置 (Message) robot.link 链接 (Message) robot.voice 语音 (Message) robot.unknown 未知类型 (Message) robot.subscribe 被关注 (Event) robot.unsubscribe 被取消关注 (Event) 数据包 Client.send_voice_message(user_id, media_id, kf_account=None) 发送语音消息。 user_id – 用户 ID 。 就是你收到的 Message 的 source media_id – 发送的语音的媒体ID。 可以通过 upload_media() 上传。 kf_account – 发送消息的客服账户，默认值为 None， None client_msg_id=None) 向指定对象群发信息。 参数: 返回: 参数: 返回: 参数: 返回: msg_type – 群发类型，图文消息为 mpnews，文本消息 为 text，语音为 voice，音乐为 music，图片为 image， 视频为 video，卡券为 wxcard。 content – 群发内容。 user_list – 发送对象，整型代表用户组，列表代表指定 用户，如果为

(Message) robot.image 图像 (Message) robot.location 位置 (Message) robot.link 链接 (Message) robot.voice 语音 (Message) robot.unknown 未知类型 (Message) robot.subscribe 被关注 (Event) robot.unsubscribe 被取消关注 (Event) 数据包 Client.send_voice_message(user_id, media_id, kf_account=None) 发送语音消息。 user_id – 用户 ID 。 就是你收到的 Message 的 source media_id – 发送的语音的媒体ID。 可以通过 upload_media() 上传。 kf_account – 发送消息的客服账户，默认值为 None， None send_ignore_reprint=False, client_msg_id=None) 向指定对象群发信息。 :param msg_type: 群发类型，图文消息为 mpnews，文 本消息为 text，语音为 voice，音乐为 music，图片为 image，视频为 video， 卡券为 wxcard。 :param content: 群发内容。 :param user_list: 发送对象，整型