特征点人脸识别 更多内容
  • 查询单个智能标注样本的信息

    两个点组成,第一个起始,第二个为终止。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个组成,第一个起始,第二个为终止。 point [[0,100]] 一个组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线,多个组成。

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  • 数据探索

    图表类型为直方图时展示。 Lag 绘制ACF与PACF图表时设置的滞后阶数。 图表外观设置 主题 图表主题 散图设置 设置散图标记类型和标记大小。 折线图设置 设置折线图线条是否平滑、标记类型以及大小。 视觉维度设置 设置视觉维度的样式,如颜色、大小、形状等。 截取及清空图表展示图 截取当前图

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  • 查询智能标注的样本列表

    两个点组成,第一个起始,第二个为终止。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个组成,第一个起始,第二个为终止。 point [[0,100]] 一个组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线,多个组成。

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  • 查询团队标注的样本信息

    两个点组成,第一个起始,第二个为终止。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个组成,第一个起始,第二个为终止。 point [[0,100]] 一个组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线,多个组成。

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  • 查询样本列表

    两个点组成,第一个起始,第二个为终止。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个组成,第一个起始,第二个为终止。 point [[0,100]] 一个组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线,多个组成。

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  • 批量添加样本

    两个点组成,第一个起始,第二个为终止。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个组成,第一个起始,第二个为终止。 point [[0,100]] 一个组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线,多个组成。

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  • 分页查询团队标注任务下的样本列表

    两个点组成,第一个起始,第二个为终止。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个组成,第一个起始,第二个为终止。 point [[0,100]] 一个组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线,多个组成。

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  • AllParam

    2:右摇头 3:头 4:嘴部动作 action_time String 该参数为动作时间数组拼接的字符串,数组的长度和actions的数量一致,每一项代表了对应次序动作的起始时间和结束时间,单位为距视频开始的毫秒数。 error_code String 调用失败时的错误码。 error_msg

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  • 配置小智指令式采集模板

    板&巡检模板列表中,选择你需要配置的模板,击按钮。 图1 通用检查模板列表 左侧选择对应的Item,然后击右侧的“新增输出项” 图2 击“新增输出项” 如需开启小智 人脸识别 可在此页面的“人员技能检查”中选择对应技能并勾选“人脸识别”,具体的识别操作可参考小智指令式协同采集。

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  • 配置小智指令式采集模板

    板 1.在通用检查模板&巡检模板列表中,选择你需要配置的模板,击 图8.7-1 通用检查模板列表 2.左侧选择对应的Item,然后击右侧的“新增输出项” 图8.7-2 击“新增输出项” 3.如需开启小智人脸识别可在此页面的“人员技能检查”(启用人员技能检查功能需要管理员在“应用订阅”功能开启,详见第10

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  • 数据准备

    统计量 取值 特征数目 30 xx医院的训练样本数目 7366 其他机构的训练样本数目 7366 测试集样本数目 7257 操作步骤 进入 TICS 服务控制台。 在计算节管理中,找到购买的计算节,通过登录地址,进入计算节控制台。 图1 前往计算节 登录到计算节后,进入数据管理并进行数据集发布。

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  • 启动智能任务

    两个点组成,第一个起始,第二个为终止。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个组成,第一个起始,第二个为终止。 point [[0,100]] 一个组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线,多个组成。

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  • 创建纵向联邦学习作业

    创建纵向联邦学习作业 前提条件 空间组建完成,参考组建空间。 空间成员完成计算节部署,配置参数时选择挂载方式和数据目录,参考部署计算节。 空间成员在计算节中完成数据发布,参考发布数据。 参与方的计算节如果是采用云租户部署,并且使用子账号进行创建的,需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加权限配置。

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  • 数据准备

    通过局部线性回归的方法对数据进行平滑处理,得到每个对应的预测值。 通过观测值与预测值之间的误差error的3sigma确定误差上限,超出上限的为噪声。 系统会从原始数据中去除上述噪声,并采用线性插值的方法对去除噪声的数据进行填充。操作步骤如下。 单击表头,选择需要数据去噪的特征列。 单击“数据准备”,从下拉框中选择“数据去噪”。

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  • 安全漏洞报告中问题文件或者漏洞特征信息为空?

    安全漏洞报告中问题文件或者漏洞特征信息为空? 安全漏洞扫描结果中,我们会展示相关的问题文件及特征信息,但是在实际报告会发现存在问题文件或者漏洞特征信息为空的情况,如下图所示: 这是因为部分检查项是针对全局性的,不针对某个文件,所以存在问题文件跟漏洞特征信息为空情况,属于正常现象。 父主题:

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  • 人脸识别服务是否支持手机端(安卓和IOS)

    人脸识别服务是否支持手机端(安卓和IOS) 人脸识别服务不支持手机端(安卓和IOS)的SDK。但安卓系统可以借助Java SDK、API调用云上服务。Java SDK使用介绍请参见Java SDK入门指导。API使用介绍请参见调用API实现人脸检测。 父主题: 产品咨询类

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  • 创建在线服务

    在OBS中。 “画像” 画像为特征工程中初始用户画像-物品画像-标准宽表生成算子的结果。且此画像会用于去重过滤、属性过滤以及排序的计算中。单击“选择”获取特征工程作业产生的UUID。 模型及配置 - 设置模型名称、模型版本、计算节规格、计算节个数和分流(%)。 模型名称和模型

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  • AR地图服务适用的场地条件有哪些

    VPS定位能力与人的视觉定位能力类似,需要捕捉环境中的特征作为定位依据。如果面对某特定场景,人能够仅靠视觉信息完成定位,则VPS基本也可完成定位。因此应尽量选择特征丰富(例如门窗、桌椅等形状特征,或者贴图、装饰等纹理特征)的场景环境。场景中的视觉特征越丰富,VPS定位效果越精准,AR内容展示和AR导航效果越好。

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  • 获取智能任务的信息

    两个点组成,第一个起始,第二个为终止。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个组成,第一个起始,第二个为终止。 point [[0,100]] 一个组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线,多个组成。

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  • 开发数据预处理作业

    进入TI CS 控制台后,单击页面左侧“计算节管理”,进入计算节管理页面。 在“计算节管理”页面,查找需要发布数据的计算节名称,单击“计算节名称”进入计算节详情页。 图1 选择计算节 在“计算节详情”页,单击“前往计算节”,在登录页正确输入部署计算节时设置的“登录用户名”和“密码”。

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  • AI演算分析中心操作说明

    页面左侧信息栏选择“污染参数”,单击“【周/月】”按钮进行时间选择。单击监测指标、站分布进行选择。单击高危位开关“【开/关】”按钮进行选择。 页面左侧信息栏选择“火监测”,单击监测指标、站分布进行选择。单击高危位开关【开/关】按钮进行选择。 城市特征描述 系统可对道路拥堵状态、交通污染排放、道路扬尘、

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