多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳述

數(shù)智創(chuàng)新變革未來多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介多模態(tài)數(shù)據(jù)及其處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)多模態(tài)融合方法多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用總結(jié)與未來展望目錄多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定義1.多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指能夠處理多種模態(tài)數(shù)據(jù)（如文本、圖像、語音等）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。2.這種網(wǎng)絡(luò)模型可以融合不同模態(tài)的信息，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)和全面的信息處理和理解。多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程1.早期的多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要采用簡單的拼接或加權(quán)平均等方式進(jìn)行不同模態(tài)信息的融合。2.隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)在的多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更加復(fù)雜和精細(xì)，可以實(shí)現(xiàn)更加高效和準(zhǔn)確的信息處理。多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場(chǎng)景1.多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于多媒體信息檢索、跨模態(tài)檢索、多媒體數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域。2.在人工智能領(lǐng)域，多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也成為研究熱點(diǎn)之一，被應(yīng)用于智能客服、智能推薦、智能交互等場(chǎng)景。多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)1.多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以充分利用不同模態(tài)數(shù)據(jù)的互補(bǔ)性，提高信息處理的準(zhǔn)確性和全面性。2.通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的特征提取和信息融合，提高模型的性能。多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展1.目前多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)面臨一些挑戰(zhàn)，如不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的語義鴻溝、數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高等問題。2.未來多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展將更加注重模型的可解釋性、魯棒性和效率等方面的優(yōu)化，進(jìn)一步提高模型的性能和應(yīng)用范圍。以上是關(guān)于“多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介”的章節(jié)內(nèi)容，希望能夠幫助到您。多模態(tài)數(shù)據(jù)及其處理多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多模態(tài)數(shù)據(jù)及其處理多模態(tài)數(shù)據(jù)定義和分類1.多模態(tài)數(shù)據(jù)是指來自不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，如文本、圖像、語音等。2.多模態(tài)數(shù)據(jù)可以分為同步和異步多模態(tài)數(shù)據(jù)，取決于不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的時(shí)間關(guān)系。3.多模態(tài)數(shù)據(jù)的分類還包括基于傳感器類型的分類，如視覺、聽覺、觸覺等。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法1.數(shù)據(jù)水平融合：將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的拼接或加權(quán)融合。2.特征水平融合：將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)提取出的特征進(jìn)行融合，常用的方法有加權(quán)融合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合等。3.決策水平融合：將不同模態(tài)數(shù)據(jù)的分類或識(shí)別結(jié)果進(jìn)行融合，常用的方法有投票法、Bayes分類器等。多模態(tài)數(shù)據(jù)及其處理1.多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種能夠處理多模態(tài)數(shù)據(jù)的模型，其輸入可以是多個(gè)模態(tài)的數(shù)據(jù)。2.多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心是將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)映射到一個(gè)共同的表示空間中，以便進(jìn)行跨模態(tài)的學(xué)習(xí)和推理。3.常用的多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括多任務(wù)學(xué)習(xí)模型、跨模態(tài)檢索模型等。多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)1.數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)注：對(duì)于多模態(tài)數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)注工作，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。2.特征提取和轉(zhuǎn)換：不同模態(tài)的數(shù)據(jù)需要提取出相應(yīng)的特征，并將其轉(zhuǎn)換為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以處理的格式。3.數(shù)據(jù)增強(qiáng)和擴(kuò)充：為了提高模型的泛化能力，需要對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)和擴(kuò)充。多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型多模態(tài)數(shù)據(jù)及其處理多模態(tài)數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景1.多媒體信息檢索：利用多模態(tài)數(shù)據(jù)檢索相關(guān)的多媒體信息。2.人機(jī)交互：利用多模態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)更加自然和高效的人機(jī)交互方式。3.智能監(jiān)控：利用多模態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)智能化的監(jiān)控和分析，提高安全性和效率。多模態(tài)數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)和未來發(fā)展方向1.數(shù)據(jù)質(zhì)量和標(biāo)注問題：多模態(tài)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)問題是一個(gè)重要的挑戰(zhàn)，需要研究更加有效的數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)注方法。2.模型泛化能力問題：多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力需要進(jìn)一步提高，以適應(yīng)更加復(fù)雜和多樣化的應(yīng)用場(chǎng)景。3.結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)：結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)一步提高多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能和魯棒性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的計(jì)算模型。2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)來改進(jìn)其預(yù)測(cè)性能。3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各種任務(wù)中已取得了顯著的成功，包括圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等。神經(jīng)元模型1.神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本計(jì)算單元。2.常用的神經(jīng)元模型包括麥卡洛克-皮茨模型和霍普菲爾德模型等。3.神經(jīng)元通過接收輸入信號(hào)、進(jìn)行加權(quán)求和和激活函數(shù)運(yùn)算來產(chǎn)生輸出信號(hào)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)神經(jīng)元層組成，包括輸入層、隱藏層和輸出層。2.不同層之間的神經(jīng)元通過連接進(jìn)行交互。3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)可以根據(jù)任務(wù)需求進(jìn)行設(shè)計(jì)和調(diào)整。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)和優(yōu)化其參數(shù)。2.常用的訓(xùn)練算法包括反向傳播算法和隨機(jī)梯度下降算法等。3.訓(xùn)練過程中需要通過評(píng)估指標(biāo)來監(jiān)測(cè)模型的性能，以便進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正則化1.正則化是一種防止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過擬合的技術(shù)。2.常用的正則化方法包括L1正則化、L2正則化和dropout等。3.正則化可以幫助提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力和魯棒性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已廣泛應(yīng)用于各種實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，如圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2.在不同的應(yīng)用場(chǎng)景下，需要根據(jù)具體問題進(jìn)行模型設(shè)計(jì)和優(yōu)化。多模態(tài)融合方法多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多模態(tài)融合方法多模態(tài)融合方法概述1.多模態(tài)融合方法是指將來自不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效融合，以提高機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的性能。2.常見的多模態(tài)數(shù)據(jù)包括文本、圖像、語音、視頻等，這些數(shù)據(jù)之間具有互補(bǔ)性和關(guān)聯(lián)性。3.多模態(tài)融合方法可以應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，如自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別等?；谏疃葘W(xué)習(xí)的多模態(tài)融合方法1.深度學(xué)習(xí)技術(shù)為多模態(tài)融合提供了新的解決方案，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同模態(tài)數(shù)據(jù)的自動(dòng)特征提取和融合。2.常見的基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)融合模型包括多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、跨模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。3.這些模型在不同領(lǐng)域的應(yīng)用中取得了顯著的效果，如情感分析、圖像標(biāo)注、語音識(shí)別等。多模態(tài)融合方法多模態(tài)融合中的數(shù)據(jù)對(duì)齊方法1.不同模態(tài)的數(shù)據(jù)之間存在差異和不對(duì)齊現(xiàn)象，這給多模態(tài)融合帶來了挑戰(zhàn)。2.數(shù)據(jù)對(duì)齊方法可以通過對(duì)齊不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的特征和語義信息，提高多模態(tài)融合的性能。3.常見的數(shù)據(jù)對(duì)齊方法包括基于詞嵌入的方法、基于注意力機(jī)制的方法等。多模態(tài)融合中的信息交互方法1.不同模態(tài)的數(shù)據(jù)之間具有互補(bǔ)性和關(guān)聯(lián)性，充分利用這些信息進(jìn)行多模態(tài)融合可以提高任務(wù)性能。2.信息交互方法可以實(shí)現(xiàn)不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的信息交流和共享，提高多模態(tài)融合的效果。3.常見的信息交互方法包括跨模態(tài)注意力機(jī)制、多模態(tài)交互網(wǎng)絡(luò)等。多模態(tài)融合方法多模態(tài)融合的應(yīng)用場(chǎng)景1.多模態(tài)融合可以應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，如自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別等。2.在具體應(yīng)用場(chǎng)景中，多模態(tài)融合可以提高任務(wù)的性能和準(zhǔn)確率，如情感分析、圖像標(biāo)注、語音識(shí)別等。3.多模態(tài)融合還可以拓展到智能人機(jī)交互、智能推薦等領(lǐng)域，提高用戶體驗(yàn)和服務(wù)質(zhì)量。多模態(tài)融合的未來展望1.隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，多模態(tài)融合將會(huì)在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用。2.未來研究可以關(guān)注更加精細(xì)的多模態(tài)融合方法，進(jìn)一步提高不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的融合效果。3.同時(shí)，也需要考慮如何降低多模態(tài)融合方法的計(jì)算復(fù)雜度和提高實(shí)時(shí)性，以適應(yīng)更多實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的需求。多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型簡介1.多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種能夠處理多種模態(tài)數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，如文本、圖像、語音等。2.該模型能夠充分利用不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的互補(bǔ)性，提高任務(wù)的完成效率和準(zhǔn)確性。3.多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在人工智能領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景，如智能客服、智能家居、自動(dòng)駕駛等。多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本原理1.多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本原理是將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)映射到一個(gè)共同的語義空間中，實(shí)現(xiàn)不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的信息交互和共享。2.該模型通常采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，對(duì)不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和融合。3.多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練需要充分考慮不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的對(duì)齊和匹配問題，確保模型能夠?qū)崿F(xiàn)準(zhǔn)確的信息交互和共享。多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用案例1.多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在智能客服領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，能夠?qū)崿F(xiàn)文字、語音、圖像等多種輸入方式的智能問答和交互。2.在智能家居領(lǐng)域，多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠?qū)崿F(xiàn)智能控制、智能識(shí)別等功能，提高家居生活的舒適度和智能化程度。3.在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠?qū)崿F(xiàn)車輛周圍環(huán)境感知、行為預(yù)測(cè)等功能，提高自動(dòng)駕駛的安全性和可靠性。以上內(nèi)容僅供參考，具體內(nèi)容和細(xì)節(jié)需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整和修改。多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練引言1.多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種能夠處理多種模態(tài)數(shù)據(jù)（如文本、圖像、語音等）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。2.多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練是通過訓(xùn)練算法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，使其能夠更好地處理多模態(tài)數(shù)據(jù)。多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)處理1.數(shù)據(jù)預(yù)處理是多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的重要步驟，包括對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化、特征提取等操作。2.針對(duì)不同的模態(tài)數(shù)據(jù)，需要采用不同的預(yù)處理方法，以確保模型能夠正確地處理這些數(shù)據(jù)。多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型架構(gòu)1.多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常采用深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）。2.模型架構(gòu)需要根據(jù)具體的任務(wù)和數(shù)據(jù)特征進(jìn)行設(shè)計(jì)，以確保模型能夠正確地處理多模態(tài)數(shù)據(jù)。多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法1.常見的多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法包括梯度下降算法、反向傳播算法等。2.針對(duì)不同的任務(wù)和數(shù)據(jù)特征，需要選擇合適的訓(xùn)練算法，以確保模型能夠快速地收斂并得到較好的性能。多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練1.在多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，以了解模型的性能情況。2.針對(duì)評(píng)估結(jié)果，需要對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，以提高模型的性能。多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練應(yīng)用與展望1.多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練在多個(gè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，如自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別等。2.隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，未來多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練將會(huì)在更多的領(lǐng)域得到應(yīng)用，并有望取得更加優(yōu)異的性能。多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練評(píng)估與優(yōu)化多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用視頻和音頻處理1.多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更好地理解視頻和音頻內(nèi)容，提高語音識(shí)別和視頻分類的準(zhǔn)確性。2.通過融合視覺和聽覺信息，多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提高語音增強(qiáng)和語音轉(zhuǎn)換的性能。自然語言處理1.多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更好地理解語言中的語義信息，提高文本分類和情感分析的準(zhǔn)確性。2.通過融合視覺和語言信息，多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的跨語言翻譯。多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用智能推薦系統(tǒng)1.多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以融合用戶在不同模態(tài)下的行為數(shù)據(jù)，提高推薦系統(tǒng)的精度和個(gè)性化程度。2.通過分析用戶的視覺和語言行為，多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以預(yù)測(cè)用戶的興趣和需求，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的推薦。人機(jī)交互1.多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以識(shí)別和理解人類在不同模態(tài)下的行為和語言，實(shí)現(xiàn)更加自然和智能的人機(jī)交互。2.通過融合多模態(tài)信息，多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提高人機(jī)交互的準(zhǔn)確性和魯棒性。多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用1.多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以融合不同類型的醫(yī)學(xué)圖像和數(shù)據(jù)，提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確性。2.通過分析醫(yī)學(xué)圖像、電子病歷和基因組數(shù)據(jù)，多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療和個(gè)性化治療。自動(dòng)駕駛1.多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以融合車輛傳感器采集的不同類型的數(shù)據(jù)，提高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的感知和理解能力。2.通過分析視覺、激光雷達(dá)和GPS等數(shù)據(jù)，多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確和安全的自動(dòng)駕駛。醫(yī)療診斷總結(jié)與未來展望多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)總結(jié)與未來展望總結(jié)1.多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域取得了顯著的成果，證明了其