Dialog System Technology Challenges 8（DSTC 8）-Track 2 NOESIS II：在面向任务的对话中预测响应，确定成功并管理复杂性 介绍 在成功完成 （NOESIS：Noetic端对端响应选择挑战）的基础上，我们建议扩展任务，并纳入对创建已部署的面向任务的对话系统至关重要的新元素。 具体来说，我们为挑战添加了三个新维度： 与超过2位参与者进行的对话 预测对话是否已解决问题， 处理多个同时对话。 所有这些都增加了一个令人兴奋的新维度，并使任务更加接

dstc

最先进的大规模预训练响应生成模型（DialoGPT） 该存储库包含大规模预训练对话响应生成模型的源代码和训练模型。 表明，在单转对话图灵测试下，DialoGPT产生的响应与人工响应质量相当。 该存储库基于和 ，包含数据提取脚本，模型训练代码以及预训练的小型（117M）中型（345M）和大型（762M）模型检查点。 该模型在Reddit讨论线程的147M多回合对话中进行训练。 最大的模型可以在8台V100机器上进行几个小时的培训（但是这不是必需的），并具有分布式培训和FP16选项。 inc

在双向中继系统中，针对采用SSK传输不能获得发射分集且频谱效率较低的问题，提出了一种对角空时码空间调制算法，简称为 DSTC-SM。该算法在源节点处采用 DSTC-SM 码字发送信号，在中继节点处配置单根天线对接收到的信号进行放大并将其转发至目的节点。DSTC-SM 码字的构造中以对角码作为基本码块，并与空间调制（SM）技术相结合，采用循环结构来激活不同的天线。此外，通过对旋转角度的优化使该方案在即使只激活一根天线的情况下仍然可以获得发射分集增益。仿真结果表明，所提的算法比现有的算法具有较好的误