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1.      <head runat="server">  

2.          <title></title>  

3.         <style type="text/css">  

4.      #gotopbtn{position:absolute;top:expression(eval(document.documentElement.scrollTop + 350));}   

5.      </style>  

6.      <![endif]-->  

7.      <style type="text/css">  

8.      body{  

9.       font:12px Verdana, Geneva, sans-serif;  

10.   line-height:1.2;  

11.   text-align:center;  

12.  }  

13.  #gotopbtn {   

14.   width:20px;  

15.   height:100px;  

16.   background:#fff;  

17.   position:fixed;  

18.   bottom:100px;  

19.   right:330px;  

20.  display:none;  

21.   cursor:pointer;  

22.   font-size:14px;  

23.   line-height:30px;  

24.  }  

25.  .main{  

26.   width:50%;  

27.   height:1500px;  

28.   background-color:Green;  

29.   margin:0 auto;  

30.  }  

31.  </style>  

32.  </head>  

33.  <body>  

34.  <div class="main"></div>  

35.  <div id="gotopbtn">返回顶部</div>  

36.  <script type="text/javascript">  

37.      idTest = document.getElementById('gotopbtn');  

38.      idTest.onclick = function () {  

39.          document.documentElement.scrollTop = 0;  

40.          sb();  

41.      }  

42.      window.onscroll = sb;  

43.      function sb() {  

44.          if (document.documentElement.scrollTop == 0) {  

45.              idTest.style.display = "none";  

46.          } else {  

47.              idTest.style.display = "block";  

48.          }  

49.      }  

50.  </script>  

51.  </body> 

 

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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