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C****X 2018-07-10
群雄逐“”,缘何备受关注?
高精会让自动驾驶如“看不见轨道”的过山车一样持续向前,但未来关于高精展方向,测绘政策的白热化争斗以及互联网企业在多方加入的“混战”中如何把握自己的优势条件(突出优势在哪儿)等诸多问题还亟待探讨并出真相。 * 以上内容为CSDN开者晶晶投稿,不官方言论。
不****主 2018-07-09
高精
数据采集是一项庞大的密集型任务,近300辆Apollo测试车辆负责集用于制的源数据,以便确保每次道路生改变时,均会得到快速更新。测试车辆使用了多种传感器,如GPS、IMU、激光雷达、摄像机。Apollo定义了一个硬件框架,将这些传感器集成到单个自主系统中,通过支持多种类的传感器,Apollo集各类数据将这些数据融合,最终生成高精。 数据处理指的是Apollo如何对集到的数据进行整理、分类和精简,以获得没有任何语义信息或注释的初始模板。 对于对象检测,Apollo使用工智能来检测静态对象并对其进行分类,其中包括车道线、交通标志、甚至是电线杆,手动验证可确保自动创建过程正确进行并及时现问题。Apollo使手动验证团队能够高效标记和编辑,在经过数据采集、数据处理、对象检测、手动验证之后,高精才能布。 除高精外,Apollo还布了采用自上而下视的相应定位、三维点云。 在构建和更新的过程中,Apollo使用众包向公众布其数据采集工具,以便任何都可以参与制高精的任务,这加快了高精和维护的过程。
也****里 2020-08-29
百度carlife不能跟百度地图同步收藏夹非常不方便请改进!
啥时候同账号的情况下,carlife和历史轨迹数据同步到一起
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
目前,大脑OCR产品全系列可以识别类型多达34款,实现卡证、票据、文档、汽车全场景覆盖。 体识别方向:大脑此次布了新能力——脸情绪识别,同时升级了脸关键点检测和手势识别,脸检测关键点由72个增至150个,常见手势能识别种数也达到了24种。像识别方向,大脑更新了红酒和标识别两个新能力。无论是卢浮宫还是82年的拉菲,只要上传1张照片,就能获得文字解析。车辆分析方面上线了车辆检测和车流统计。喻友平透露,不久后,大脑还会陆续上线车辆属性识别、车辆外观损伤识别、脸融合、手部关键点识别、更高精像分割以及钱币识别等有趣有用的应用场景。 语言处理应用技术方向:大脑新增文本纠错、新闻摘要、智能写诗、智能春联和对话情绪识别等能力,在知识理解方面,大脑推出了文检索和知识问答两个新能力,让学习和娱乐两不误,分分钟化身“十万个都知道”。同时,智能写平台将在4月全面上线,从素材上为创者提供工具、帮助到灵感,提升创者的写效率和产出质量,降低写成本。 在强劲的AI技术支持下,大脑也在重点力智能硬件和设备。
k****0 2018-07-09
使用Python SDK开类技能模板
此技能模板是针对语类技能设计的模板,如海贼王语,游戏语等。本文从技能交互、部署讲述如何快速搭建海贼王语技能。 语类技能模板的交互模型 语类技能跟用户的交互很简单。用户说“来一个”,技能从语列表中选取一条读给用户,用户可以继续说“来一个”继续听语,或者说“退出”以结束交互。 使用模板开技能的流程 新建技能 新建技能详情请参阅自定义技能创建 配置意配置详情请参阅意、常用表达和槽位 语类技能模板需要创建“获取语”意。获取语如下所示: 配置技能服务部署 语类技能模板使用CFC部署技能服务。使用CFC部署技能服务详情请参阅 云CFC 修改CFC函数码 开者通过模板创建函数以后,可在线编辑函数。
流****水 2018-07-11
云企业级运维平台——NoahEE
对这些设备的运维操,通常都涉及不少的物理操,比如说更换损坏的硬盘,增加内存条等等。这里涉及到几个要解决的问题: 故障如何及时现?现后由谁来进行修复? 物理操维护样反应到系统里? 不同角色(职责)的运维员之间如何协同操? 对于故障处理与修复,NoahEE通过故障自动现与工单流程解决了上面的问题。系统自动探测故障放入故障池,并建立故障工单,由相应的员进行操。另外,NoahEE提供了不同的工单流程覆盖了日常机房运维中的操,从设备采购入库、上架、机架变更,直到设备下架、出库全生命周期覆盖,做到所有运维操可追溯。有了资产管理,运维员可以在服务器完成入库、上架工单后即可在服务管理中看到该服务器并进行管理,无须任何其他操。一胜千言,我们看看资产管理的特点: 3 资产管理 部署管理 应用部署一直是运维工中的重点,一般来说,我们面临的问题有: 批量部署难,样定位目标机器?如何快速部署? 灰测试难,样通过灵活的部署方式,先进行小流量线上测试,待效果达到预期后再扩大部署? 回滚难,现问题后样回滚?
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个EasyDL
2018是工智能高速成长的一年,在经历了诸多喧嚣与迷茫后,AI已经开始被各个行业深入应用,而与自研自用的传统思路不同,在这次工智能引的“工业革命”里,采他之长补己之短成为了一种趋势。推出的EasyDL定制化训练及服务平台就是经常被企业采用的“AI利器”之一。 2017年11月,EasyDL上线公测。2018年4月宣布EasyDL全面开放,为开者提供像分类和物体检测的深学习模型定制训练,其后,可定制的模型类型拓展到声音分类和文本分类。过去8个月中,EasyDL平台的用户迅速增长,累计已超过10万注册用户,应用于22个行业。 EasyDL快速崛起,不是偶然,大量传统企业刚错过“互联网+”的窗口,急迫希望赶上AI的产业风口,追求零算法基础也能训练AI模型的EasyDL,正成为他们AI入门的首选。 EasyDL缘起:直击三大痛点 AI兴起后,许多企业是虑的。 有行业评价,AI产业现状是“两多两少”:畅想未来的多,关注眼前的少;钻研前沿算法的多,关注产业落的少。
1****9 2018-07-11
【强势出击】第二期大脑体验师来袭
4月25日,大脑开放日第二期正式开启 与第一期有所不同,第二期大脑开放日,介绍了多种通用 AI新 能力;除此之外,还推出了两个新的定制训练平台-帮助开者更简单高效训练出满足细分场景的业务模型。 无论你是资深AI开者,还是AI初体验者,加入“大脑新品体验师计划” 分享改进建议、使用技巧/攻略或者有价值有意思的案例,与我们一起推动大脑进化,帮助他一起成长,探索AI前沿应用。 我们将评选出“最佳”的内容和开者,布获奖公告、颁大脑定制礼品、现金礼品卡等多重奖励! 【征集内容及要求】 产品改进建议或者您对大脑AI的新需求:描述清晰、字数不限 使用技巧 攻略:接入流程清晰具体、可读性可参考性强,不少于500字 有价值有意思的案例:场景、应用价值明确、文结合,不少于500字 【参与方式】 在AI社区“经验交流”版块帖:http://ai.baidu.com/forum/topic/add?
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
特征抽取,就是建立一个网格,每一个网格提取的信息对应一个值,每一个网格都有一个特征,拼接形成一张;点云聚类,是用可信的网格做结果预测;后处理,是由于预测不准,对障碍物的判断会存在误差,所以要通过后处理来精确障碍物。闭包提取,是据朝向补全障碍物的形状。 障碍物跟踪。与障碍物检测相结合,检测结果和历史障碍物进行信息匹配,得出新障碍物列表。并且输出下一帧以什样行驶,得出列表。 视觉感知。Apollo 之前版本的视觉感知数据,主要是红绿灯的数据。已布的0 同时开放红绿灯检测和识别算法,可以为视觉感知的典型表。 红绿灯识别。是根据当前车的位置查高精,判断前方是否有红绿灯。如果有,高精会返回红绿灯的物理位置,同时采集视频像。如果并排很多灯,需要准确判断影响决策的灯。
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