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语音交互场景下每一个细分环境的标注，也支持整个交互闭环的整体标注。支持讲话人属性（性别、角色等）配置，支持意图识别、问答标注和设备状态标注能力。当前支持的语音类型包括：wav、flac、mp3和m4a。 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。
项目参与人数 平均标注效率：标注平台实时统计项目标注速度变化情况，支持按帧数、框数或对象数查看。 图6 平均标注效率 标注工作时长为标注工作花费的总时长（实时统计）。 按帧查看时 ：标注速度=累计已提交任务的标注工作时长/总帧数。 按对象查看：标注速度=累计已提交任务的标注工作时长/总对象数。
keep(it.name == "Saimo") keep(it.initial_bm == "默认驾驶员") lead_vehicle: vehicle with: keep(it.name == "Saimo")
不是其本身位置，所以此类trigger也会显示在交通参与物上）。 一个trigger作用于多个交通参与物时，涉及到的交通参与物都会带有trigger图标。 一个交通参与物带有多个trigger时，只会显示一个trigger图标，鼠标悬浮上去，会在右上角列出所有trigger的内容。
关于Octopus 什么是Octopus Octopus开发基本流程？
torcycle，VehicleTrailer，VehicleTruck，VehicleVan，HumanWheelchairUser，RoadUserAnimal，HumanPedestrian，WeatherWind，WeatherRain，WeatherSnow，MotionStop，Traffic。
Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。以训练、评测镜像为例，一般的
length = [200m..500m] road_aids_type: road_aids_type = ["DType-1", "DType-2", "PType"] keep创建 my_road_aids_type: road_aids_type = "DType-1" my_merge:
lane_width: length = [3m, 4m] my_road_aids_type: road_aids_type == "DType-1" m_straight: merge = m_scene.create_merge(lane_width:
语言的渲染，支持MarkDown文件的实时双屏预览。 图10 在线编辑 新建文件夹：选中文件夹并单击，用户将新建一个该文件夹的子文件夹。选中工程文件并单击，将会新建一个新的文件夹，与用户已有的文件夹同级。 新建文件：单击，或右键文件夹，单击“新建文件”。 修改文件：单击，用户可对文件名称进行修改。
整个自定义模型包的入口文件，该文件在启动容器时被运行。创建预标注任务时，需在“标注脚本”处提供该文件的绝对路径。文件绝对路径为模型仓库中的模型在AI引擎中的路径(“/tmp/label/source/model/”)+文件在模型中的相对路径，以上述为例，路径为“/tmp/label/s
资产识别与管理 资产识别 用户在数据资产包括用户上传的数据集以及用户提供的一些个人信息。 数据资产包括但不限于文本、图形、音频、视频、照片、图像、代码、算法、模型等。 资产管理 对于用户上传至Octopus的资产，Octopus会做统一的保存管理。 对于文件类型的资产，Octop
渲染，支持MarkDown文件的实时双屏预览。 图4 评测脚本在线编辑 新增文件夹：选中文件夹并单击，用户将新建一个该文件夹的子文件夹。选中工程文件并单击，将会新建一个新的文件夹，与用户已有的文件夹同级。 新增文件：单击，或单击某个文件夹目录，单击“新增文件”。 修改文件：单击，用户可对文件名称进行修改。
mport-records octopus:dataImportRecord:list √ √ 创建数据包导入任务 POST /v1.0/{project_id}/data/import-records octopus:dataImportRecord:create √ √ 获取导入任务详情
today_jobs_info 参数 参数类型 描述 failed_jobs failed_jobs object 失败作业信息 total_jobs_num total_jobs_num object 今日作业数量 表7 failed_jobs 参数 参数类型 描述 processor_jobs
逻辑场景管理 逻辑场景功能可批量生成仿真场景，扩充仿真场景库，为自动驾驶开发提供海量仿真场景。自定义逻辑场景的可以进行修改、删除操作，并支持仿真器B。 逻辑场景中场景是完全独立存储与使用的，在逻辑场景生成的泛化场景非常多，其中有价值的场景比例低，如果存储到场景中会对场景模块造成冲
模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务
可选择镜像仓库中已创建好的镜像。 镜像版本 选择镜像版本。 启动命令 镜像的启动命令，具体命令根据镜像启动脚本确定，例如“python3 main.py”。可以参考算子示例中各算子的启动命令。 输出类型 可选择“数据标记”，“数据集”，“数据回放”，“回放仿真”，“数据图表”和“数据脱敏”。
DataJobLogDetailPayload object 实际返回信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表5 DataJobLogDetailPayload 参数 参数类型 描述 item DataJobLogDetail object 日志详情
ramp_length: length = [200m..300m] main_speed: speed = 120kph ramp_speed: speed = 60kph road_aids_type: road_aids_type = ["DType-1", "DType-2"
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