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功能介绍
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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数
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深度学习模型预测
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深度学习模型预测
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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano
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融合接口
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方案概述
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依托智慧教室的建设，为学校构建下一代数字学习环境，促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间有机融合。 通过深度融合的软硬件集成，用一个应用满足教学一体化、管理一体化的需求，满足多场景教学的实际使用。依靠高清4K屏、收扩音系统，升级本地学生视听学习体验的同时让远端学生也都能看得清
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卫星影像
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上传影像
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上传影像
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卫星影像
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影像数据
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倾斜影像
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影像相关
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融合接口
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导入卫星影像
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入多条影像信息，再单击“上传Excel”批量添加影像文件到“已添加的影像文件”列表中。 通过Excel方式批量添加影像文件时，只能添加前1000条影像信息。 导入影像文件。 您可在“已添加的影像文件”中选择单个导入或批量导入影像文件。 单个导入：单击“导入”，导入单个影像文件。
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融合验证
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功能介绍
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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine
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方案概述
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者效益最大化； 数据缺乏安全性高、维护成本低的云资源支持业务场景应用。 方案架构 图1 架构图 方案优势 落地性强：自主研发目标识别和深度学习融合的耘镜平台，目前已服务全国超过4亿亩耕地 AI能力强：方案结合华为云EI服务，地物自动识别效率超过95%，作物长势监测8天自动化更新，
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管理卫星影像
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管理卫星影像 管理卫星影像支持以下操作： 查询卫星影像 查看卫星影像元数据 下载卫星影像 预览成果影像 迁移卫星影像 查看成果数据/原始数据列表 删除卫星影像 前提条件 已导入卫星影像。 查询卫星影像 您可根据实际需求查询符合过滤条件的卫星影像，卫星影像包括原始影像和成果影像。 登录KooMap管理控制台。
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导入倾斜影像
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path：影像文件所在的文件夹路径 影像名称 必填项。 系统根据您导入的影像自动识别名称（只支持英文），不支持手动修改。 影像别名 必填项。 根据界面提示输入影像别名，长度为1~100个字符。 影像别名不可重复。 影像描述 选填项。 根据界面提示输入导入影像文件的描述，长度为0~255个字符。
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产品概述
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管理倾斜影像
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管理倾斜影像 管理倾斜影像支持以下操作： 查询倾斜影像 删除倾斜影像 前提条件 已导入倾斜影像。 查询倾斜影像 您可根据实际需求查询符合过滤条件的倾斜影像。 登录KooMap管理控制台。 在左侧导航栏选择“实景三维”下的“数据管理”菜单，单击右侧页面的“倾斜影像”页签。 在页面右上角设置过滤条件。
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