下。 环境变量使用说明 模型推理所需的待标注数据集目录、预标注结果数据目录、标注物文件目录、模型文件目录、预标注日志文件目录均可通过注入镜像的环境变量获取，详情见镜像制作（标注）。 预标注结果格式说明 推理完毕后，需要按照规定格式组织预标注结果，并保存在特定路径下的json文件中，路径要求见“模型文件基本要求”。

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标注数据集 数据集标注场景介绍 标注文本类数据集 标注视频类数据集 标注图片类数据集 父主题： 使用数据工程准备与处理数据集

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在“创建标注任务”页面，可配置标注分配、标注审核和标注任务的基本信息，单击“完成创建”。 图2 配置标注分配、标注审核、基本信息 当标注任务状态为“已创建”时，在操作列单击“上线”按钮。 进入“数据标注 > 标注作业”页面，单击标注任务操作列的“标注”按钮，进入“标注”页面。 在“标注”页面的右下角展示

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报至商标局？ 商标注册申请被服务商驳回常见原因 商标注册申请材料被服务商驳回怎么办？ 商标注册不予受理常见原因 商标类别选错怎么办？ 服务商驳回原因提示“地级市地址重复” 商标申请信息填写错误如何修改？ 如何查看商标注册的进度？ 商标注册如何计费？ 收到《商标注册申请回执》需要做什么？

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标注图片 用户对图片的某一些地方做标注，执行本章节。 操作步骤 按创建标注任务章节创建图片标注任务。 在图片左侧，单击，在待标注的图片上选中具体的标注对象画框。 在“标注名称”对话框输入标注的信息，单击“确定”。 在图片左上方，单击，在“确认”对话框单击“确认”，保存标注的内容。

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查询白板标注状态 表1 查询白板标注状态 REST URL格式 访问方法 URI GET https://ip/v1/whiteboard/annotation/status 接口功能 查询白板标注状态 接口说明 本接口调用后，可查询白板标注状态 响应数据 参见表2，表3 表2 返回值

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查询标注任务详情 查询标注任务的详细信息。 datset.get_label_task_info(task_id=None) 示例代码 查询标注任务的详情。 task_info = dataset.get_label_task_info(task_id="xs9ZKzLluKzccQfsyi2")

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模型文件说明（标注） 模型文件可用于预标注任务、预审核任务。不同任务所需的模型文件要求不同。 预标注模型文件 预审核模型文件 父主题： 模型管理

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点云标注任务 点云标注任务是指根据标注规范对点云图像中出现的车、人等标注物进行标注。点云距离单位默认为米。 图1 点云标注任务 绘制对象 单击点云标注任务，单击任意一帧，进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏“智能缩框标注”（快捷键b）。 图2 选择标注工具 选择标注类别。

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。 图1 语音标注 绘制对象 单击语音标注任务名称，选择任意一个文件进入语音标注模板工具进行人工标注。 播放音频。 单击播放按钮或音频展示区，播放音频。 添加标注。 按下鼠标左键在音频展示区域拖动，松开鼠标后，标注列表中将增加一行标注信息。 图2 添加标注 修改标注类型。 单击“标注类型”，选择合适的标注物。

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参数类型 描述 auto_sync_dataset 否 Boolean 团队标注任务的标注结果是否自动同步至数据集。可选值如下： true：团队标注任务的标注结果自动同步至数据集（默认值） false：团队标注任务的标注结果不自动同步至数据集 data_sync_type 否 Integer

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用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 worker_id 是 String 标注团队成员ID。 workforce_id 是 String 标注团队ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除标注团队成员 DELETE https://{endpoint}/v2/{proj

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WorkforceConfig objects 执行标注任务的团队列表。 表4 WorkforceConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 workers 否 Array of Worker objects 标注成员列表。 workforce_id 否 String 标注团队ID。 workforce_name

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智能标注是否支持多边形标注？ 不支持。目前智能标注针对矩形框的标注类型，其他标注形式的样本，在智能标注的训练过程中，会跳过这部分。 父主题： Standard数据管理

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如果OBS路径符合要求，请您按照服务具体情况执行3。 自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片，如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确，目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据，只能选择一列。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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的图片不少于5张。 操作步骤 参考标注图像分类数据章节，确保您的数据已全部完成标注。 在新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”按钮，然后等待工作流按顺序进入训练节点即可。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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