网格大小 购买类型为“地形”时需要设置网格大小。 坐标系（可选） 当勾选“高级选项”时，需要设置该项。 WGS-84坐标系：2000.0历元的瞬时坐标，用于生产活动，强调统一性、规范性、自洽性和稳定性。 2000国家大地坐标系：观测历元的动态坐标，用于导航，强调实时性、动态性。 单击“下

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Distance的文本描述。 目的地经度 目的地经度。 目的地维度 目的地维度。 此路段的一系列坐标点 此路段的一系列坐标点（包含起点和终点坐标）。 坐标点经度 坐标点经度。 坐标点维度 坐标点维度。 道路方向 道路方向 0：双向 1：正向 2：反向。 路况信息 路况信息。 行驶距离

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空间后方交会 空间后方交会是指恢复摄影时的光束，即将空间的模型纳入到大地坐标系中，通过已知的像点坐标及其对应的大地坐标系下的坐标求解出相应的外方位元素（摄站坐标：Xs、Ys、Zs；三个转角：φ、ω、κ；）。 空中三角测量（简称，空三） 空中三角测量（简称，空三）是指立体摄影测量中，根据

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"status": "路段的导航状态或类型1", "x": "x坐标1", "y": "y坐标1", "z": "z坐标1" }, { "building": "楼层描述n"

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完成。 自动驾驶预标注，代替人工标注，支持2D/2.5D/3D自动标注，准确率超90%。 自动驾驶场景生成，通过NeRF技术实现车型变换、车道变换、场景组合渲染等应用。 自动驾驶多模态检索支持以文搜图、以图搜图等多维检索能力，实现百万图片分钟级检索。

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。 挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS 域名 格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统直接将域名输入到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智

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空间后方交会 空间后方交会是指恢复摄影时的光束，即将空间的模型纳入到大地坐标系中，通过已知的像点坐标及其对应的大地坐标系下的坐标求解出相应的外方位元素（摄站坐标：Xs、Ys、Zs；三个转角：φ、ω、κ；）。 空中三角测量 空中三角测量（简称，空三）是指立体摄影测量中，根据少量的野外控制

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、检查空三的精度以及将空三结果转换到指定的像控点坐标系下，提高重建结果的准确度。 像控点文件。像控点坐标一般为成果坐标系平面直角坐标，高程采用1985黄海高程。像控点文件格式要求请参见图2，第一列至第四列分别为点号、东坐标、北坐标、高程。 图2 像控点文件示意图 像控点标记文件。描述每个像控点对应到照片上的准确位置。

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显示格式：设置坐标轴刻度值的显示格式。 最小值：坐标轴的最小值。可以输入一个数值，或者在下拉列表中选择一个选项。当设置为“数据最小值”时，坐标轴的起始值显示为当前数据中的最小值。 最大值：坐标轴的最大值。可以输入一个数值，或者在下拉列表中选择一个选项。当设置为“数据最大值”时，坐标轴的最大值为当前数据中的最大值。

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显示格式：设置坐标轴刻度值的显示格式。 最小值：坐标轴的最小值。可以输入一个数值，或者在下拉列表中选择一个选项。当设置为“数据最小值”时，坐标轴的起始值显示为当前数据中的最小值。 最大值：坐标轴的最大值。可以输入一个数值，或者在下拉列表中选择一个选项。当设置为“数据最大值”时，坐标轴的最大值为当前数据中的最大值。

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配置Key，高德地图官网开放接口获取 获取位置经纬坐标 将详细的结构化地址转换为高德经纬度坐标。且支持对地标性名胜景区建筑物名称解析为高德经纬度坐标。 输入参数：包含“位置”必填参数。 输出参数：包含“响应内容”、“地理编码信息列表”、“地址信息”、“国家”、“地址所在省”、“城市编码

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显示格式：设置坐标轴刻度值的显示格式。 最小值：坐标轴的最小值。可以输入一个数值，或者在下拉列表中选择一个选项。当设置为“数据最小值”时，坐标轴的起始值显示为当前数据中的最小值。 最大值：坐标轴的最大值。可以输入一个数值，或者在下拉列表中选择一个选项。当设置为“数据最大值”时，坐标轴的最大值为当前数据中的最大值。

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可以只显示其中的某一个或两个。 坐标轴 坐标轴是指对图表组件，进行坐标系相关样式、颜色、位置和行为的设置。 图9 坐标轴 X轴 X轴：是否显示X轴。 X轴坐标轴类型：设置X轴坐标轴类型，支持连续数据、类目轴和时间轴。 坐标轴分割段数：设置X轴坐标轴段数。 最大值：X轴标签能显示的最大值。

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BoundingBox 功能介绍 人脸在图像中的位置，坐标系的原点（0,0）在左上角。 参数说明 表1 结构格式说明表 名称 类型 说明 top_left_x Integer 矩形框左上角横坐标。 top_left_y Integer 矩形框左上角纵坐标。 width Integer 矩形框宽度。

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xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比，NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。 密钥对 弹性裸金属支持SSH密钥对的方式进行登录，用户无需输

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显示格式：设置坐标轴刻度值的显示格式。 最小值：坐标轴的最小值。可以输入一个数值，或者在下拉列表中选择一个选项。当设置为“数据最小值”时，坐标轴的起始值显示为当前数据中的最小值。 最大值：坐标轴的最大值。可以输入一个数值，或者在下拉列表中选择一个选项。当设置为“数据最大值”时，坐标轴的最大值为当前数据中的最大值。

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Colorfulness 横坐标：图像的色彩丰富程度，值越大代表色彩越丰富。 纵坐标：图片数量。 是观感上的色彩丰富程度，一般用于比较训练集和真实场景数据集的差异。 按单张图片中框的个数统计图片分布 Bounding Box Quantity 横坐标：单张图片中框的个数。 纵坐标：图片数量。

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R全景相机（30fps，5.7k）采集的全景视频，视频格式为.insv，单个视频的采集时间不超过15分钟。 视频文件中需包含GPS坐标信息，坐标信息为WGS84地理坐标系下的经纬度坐标。 视频成像清晰，色彩层次丰富，色差适中。应在室外白天光线充足或室内灯光明亮的环境下采集，无雨雪风暴沙尘等天气，避

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显示格式：设置坐标轴刻度值的显示格式。 最小值：坐标轴的最小值。可以输入一个数值，或者在下拉列表中选择一个选项。当设置为“数据最小值”时，坐标轴的起始值显示为当前数据中的最小值。 最大值：坐标轴的最大值。可以输入一个数值，或者在下拉列表中选择一个选项。当设置为“数据最大值”时，坐标轴的最大值为当前数据中的最大值。

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具体的人脸数据数组，人脸数据包括： 人脸识别 ID、坐标。表2 表2 detectionData数据说明 参数 类型 取值范围 参数说明 id int [0,INT_MAX] 人脸识别ID x int [0,INT_MAX] x坐标，以左上角为中心。 y int [0,INT_MAX] y坐标，以左上角为中心。 w

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object 人物位置信息，该数组有四个值，分别代表左上角的坐标和右下角的坐标。 例如：[207,522,340,567]，207代表的是左上角的横坐标，522代表左上角的纵坐标，340代表的是右下角的横坐标，567代表的是右下角的纵坐标。 qr_location QRLocationDetail

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