基于词语聚类的矢量化  基于用户会话的矢量化  原型评测结果及效果示例 • 深度学习与聊天机器人  聊天机器人简介  聊天机器人主要模块及架构  深度学习探索  聊天机器人评测结果 6 • 语义词汇差异  理发器， 理发推子， 电推子  血糖计， 血糖仪  山地车，死飞，自行车，碟刹，折叠车，公路车， 单车 • 解决方案  同义词 ？  归一化 ？ 預報 =》预报， 五岁 =》 传统搜索基于文字匹配， 商品包含搜索词或者不包含搜索词  利用深度学习技术， 将搜索词和商品全部数值矢量化， 将文字匹配转化为数值矢量计算  词语矢量化是进一步进行各种深度学习的基础。 • 矢量化模型介绍  Mikolov(Google员工)等人2013发表了两篇关于Word2Vec的文章， 成为词语矢量化表示的基础  Word2vec的优点：  词语矢量考虑了上下文及词语之间的语义关系  来预测上下文词语出现的 概率 10 基于词语聚类的矢量化模型 • Word2vec等工具可以有效地将词语转化为向量 • 将句子／段落／文章有效转化为向量则有很大的挑战。  简单平均／加权平均容易失去句子等的语义／结构信息  直接以句子为单位进行训练， 则训练文本严重不足 • 电商搜索中遇到的主要是句子／短文分析， 可以将短文中的词语聚类， 挑选具有代表 性的词语聚类结果， 来表示整个短文 • 传统

Mask R‐CNN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 604 13.9 语义分割和数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 605 13.9.1 图像分割和实例分割 图像分割和实例分割 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 605 13.9.2 Pascal VOC2012 语义分割数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 606 13.10 转置卷积 . . . . . . . . . . . 度。例如，亚马逊上的产品评级和评论。 在其他一些情况下，客户会提供隐性反馈。例如，某用户跳过播放列表中的某些歌曲，这可能说明这些歌曲 对此用户不大合适。总的来说，推荐系统会为“给定用户和物品”的匹配性打分，这个“分数”可能是估计 的评级或购买的概率。由此，对于任何给定的用户，推荐系统都可以检索得分最高的对象集，然后将其推荐 给用户。以上只是简单的算法，而工业生产的推荐系统要先进得多，它会将详细的用户活动和项目特征考虑

Beta级别: 版本名称包含 beta （例如 v2beta3 ） 代码经过了良好的测试。启⽤该功能被认为是安全的。 默认启⽤ 整体功能不会被删除，尽管细节可能会改变 对象的schema/语义可能会在后续的beta版/稳定版本中以不兼容的⽅式发⽣变化。发⽣这种情况时，我们将提 供迁移到下⼀个版本的说明。 这可能需要删除、编辑和重新创建API对象。编辑进程可能需要⼀些思考。依赖 该功能的应⽤程序可能需要停机。 ，它描述了对象所期望的状态——您希望对象所具有的特性。status描述对象的实际状态，由Kubernetes系统提供和更 新。在任何时候，Kubernetes Control Plane都会主动管理对象的实际状态，从⽽让其匹配你所期望的状态。 例如，Kubernetes Deployment是⼀个表示在集群上运⾏的应⽤程序的对象。在创建Deployment时，可设置 Deployment spec，例如指定有三个应⽤ 08-Namespace 25 Label和Selector（Label和选择器） Label是附加到对象（如Pod）的键值对。Label旨在⽤于指定对⽤户有意义的对象的识别属性，但不直接表示核⼼系统 的语义。Label可⽤于组织和选择对象的⼦集。Label可在创建时附加到对象，也可在创建后随时添加和修改。每个对象 都可定义⼀组Label。 对于给定的对象，Key必须唯⼀。 "labels" :

人类的共同愿 景。从目前来看，深度学习是最接近通用智能的算法之一。在计算机视觉领域，过去需要 针对具体的任务设计特征、添加先验假设的做法，已经被深度学习算法彻底抛弃了，目前 在图片识别、目标检测、语义分割、图像变换等方向，几乎都是基于深度学习端到端地训 练，获得的模型性能好，适应性强；在 Atria 游戏平台上，DeepMind 设计的 DQN 算法模 型可以在相同的算法、模型结构和超参数的设定下，在 RCNN、Faster RCNN、Mask RCNN、SSD、YOLO、 RetinaNet 系列等。 语义分割(Semantic Segmentation) 是通过算法自动分割并识别出图片中的内容，可以 将语义分割理解为像素点的分类问题，分析每个像素点的物体的类别信息，如图 1.16 所 示。常见的语义分割模型有 FCN、U-net、PSPNet、DeepLab 系列等。 预览版202112 1 1.4 深度学习应用 11 图 1.15 目标检测效果图 图 1.16 语义分割效果图 视频理解(Video Understanding) 随着深度学习在 2D 图片的相关任务上取得较好的效 果，具有时间维度信息的 3D 视频理解任务受到越来越多的关注。常见的视频理解任务有 视频分类、行为检测、视频主体抽取等。常用的模型有 C3D、TSN、DOVF、TS_LSTM

元数据。 捆绑包的软件包名称。 捆绑包添加到 Operator Registry 时订阅的频道列表。 从 registry 安装时，Operator 应该订阅到的默认频道。 注意 注意 如果出现不匹配的情况，则以 annotations.yaml 文件为准，因为依赖这些注解的集群 Operator Registry 只能访问此文件。 2.2.1.3. 依 依赖项 Operator 的依赖项列在捆绑包的 schema 例 例 2.3. olm.bundle schema 2.2.2.3. 属性 属性 属性是可附加到基于文件的目录方案的任意元数据片段。type 字段是一个有效指定 value 字段语义和语 法含义的字符串。该值可以是任意 JSON 或 YAML。 OLM 定义几个属性类型，再次使用保留的 olm.* 前缀。 2.2.2.3.1. olm.package 属性 属性 olm.package package 属性定义软件包名称和版本。这是捆绑包上的必要属性，必须正好有一个这些属 性。packageName 字段必须与捆绑包的 first-class package 字段匹配，并且 version 字段必须是有效的 语义版本。 例 例 2.4. olm.package 属性 属性 2.2.2.3.2. olm.gvk 属性 属性 olm.gvk 属性定义此捆绑包提供的 Kubernetes

chai-a11y-axe 的测试框架 插件 API 已提供了基础的可访问性断言，具有可访问性意识的组件测试设计依然能够帮助测试进一步检验屏幕 阅读器和其他辅助技术所需的全量语义元素。 首先，在测试验证元素时，通过 ARIA 角色或者元素的其它语义化属性查找元素，而不采用元素的 test id 或 class 属性。像 Testing Library 的一些测试库甚至已经在文档中推荐了这一实践。其次，不要仅仅测试点击交互，还 的集成，我们已经能够以自助方式自动授权对数据产品或数据集的访问。当“用户”请 求访问数据产品或数据集时，一旦获得批准，数据产品标签将被关联到“用户”作为属性。由于“用户”的属 性与数据源上的标签匹配，因此根据 Immuta 的全局订阅策略，访问权限将自动授予。值得一提的是 Immuta 的数据掩码策略，它通过对个人身份信息（PII）进行掩码和限制来保护数据隐私。可以使用行级安全策略来定 运维和管理负担。然而，在考虑使用该工具时需要 小心谨慎：当前处于开发阶段，它在 Azure 门户中展示的功能有些不一致；在与标准 Terraform Azure 插件集 成时遇到了困难，该插件在匹配 Azure 容器应用的功能方面进展缓慢。综上所述，我们建议仔细评估这个工具。 35. Azure OpenAI Service 评估 伴随对生成式 AI 的巨大关注，许多访问主流模型的解决方案应运而生。如果正在考虑或正在使用

Messenger •Microsoft Tay IR-Bot: 智能检索机器人 IR-Bot：检索问答系统 IR-Bot：深度学习 • 句子表示、QA匹配 基于深度学习的智能问答 IR-Bot：深度学习 • 句子表示、QQ匹配 Semantic Question Matching with Deep Learning Task-Bot: 任务对话机器人 Task-Bot: task-oriented subbranch=中关村店) request(phone, name) 理解模块 对话管理 模块 产生模块 Spoken Language Understanding (SLU) • 结构化表示自然语言的语义： • act1 (slot1=value1, slot2=value2,…), act2 (slot1=value1,…), … • acttype, slot, value的取值范围已预先定义好 闲聊机器人 • 问题 • 容易产生“安全”的答案 • 目标函数中考虑 • 对话容易继续进行 • 降低产生“我不知道”这类答案的可能性 • 带来新的信息 • 让产生的答复与之前的不同 • 语义要连贯 • 加入互信息：同时考虑从answer到question的概率 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation 闲聊机器人：其他因素

的服务网格支持，包括多集群联邦。 1.2.2.4.4. istio-node DaemonSet 重命名 在此发行版本中，istio-node DaemonSet 被重命名为 istio-cni-node，以匹配上游 Istio 中的名称。 1.2.2.4.5. Envoy sidecar 网络更改 Istio 1.10 更新了 Envoy，默认使用 eth0 而不是 lo 将流量发送到应用程序容器。 片 段之前，确保您已将这些内容放入任何安全策略中。 ServiceMeshControlPlane 修改示例 修改示例 1.2.2.18.2. 授权策略所需的更新 Istio 为主机名本身和所有匹配端口生成主机名。例如，用于 "httpbin.foo" 主机的虚拟服务或网关会生成  apiVersion: maistra.io/v2 kind: ServiceMeshControlPlane SERVICE MESH 2.X 13 Istio 为主机名本身和所有匹配端口生成主机名。例如，用于 "httpbin.foo" 主机的虚拟服务或网关会生成 匹配 "httpbin.foo 和 httpbin.foo:*" 的配置。但是，完全匹配授权策略仅与为 hosts 或 notHosts 字段给 出的确切字符串匹配。 如果您使用精确字符串比较的 AuthorizationPolicy 来确定

24 种语言 低延迟、实时 全托管 Polly: 生活化的语音服务 Voice Quality & Pronunciation 1. 自动化、精准的文本处理 2. 智能化的且易于理解 3. 将语义加入文本当中 4. 定制化的发音 文章、博客 训练材料 Chatbots (Lex) 公告 第一代: 面向机器的交互 第二代: 面向控制& 翻译 第三代: 意图导向 人-机交互会话的发展 获得人口学以及情感的数 据推荐最佳照片 • 提高在线约会匹配的推荐 • 动态的个性化广告 人脸比对 测量两张图片中同一个人的可能性 • 为应用和设备添加人脸 验证 • 扩展了物理安全控制的 应用领域 • 客人对VIP 设施的使用 • 在线考试以及民意调查 时的用户验证 人脸识别 通过针对存储的面部向量的集合找到输入面部图像的最接近 的匹配来识别图像中的人 • 社交应用、消息类应用 中加入朋友标签

于工程实现。 图 深度卷积生成对抗网络的结构 2. GAN的理论与实现模型 20 GAN的衍生模型 GAN的理论与实现模型 （3）InfoGAN--信息最大化生成对抗网 络，通过隐变量控制语义变化。 图 InfoGAN的结构 2. GAN的理论与实现模型 21 GAN的衍生模型 GAN的理论与实现模型 （4）WGAN --定义了明确的损失函数，对 G&D 的距离给出了数学 定义，较好地解决了训练坍塌问题。 生成输入 随机噪声 23 GAN的衍生模型 GAN的理论与实现模型 （6） Improved GAN--改进生成式对抗网络，提出了使模型训练稳定的五条 经验。 a.特征匹配（feature matching） b.最小批量判断（minibatch discrimination） c.历史平均（historical averaging） GAN的应用 27 GAN的应用 语音和语言领域 a. 用 GAN 来表征对话之间的隐式关联性，从而生成对话文本。 b. 用 CNN 作为判别器, 判别器基于拟合 LSTM 的输出，用矩匹配来解决优化 问题；在训练时，和传统更新多次判别器参数再更新一次生成器不同, 需要多 次更新生成器再更新 CNN 判别器。 SeqGAN 基于策略梯度来训练生成器。 c. 用GAN 基于文本描述