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培训系统 支持题库管理、培训数据统计、正式数据一键转换为培训题目、培训题中可进行结果查看、可和培训员标注结果进行比对。 新增培训题库 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 培训考试”。 选择“培训系统 > 培训题库”页签，单击“新增”，参考下表填写项目信息； 图1 新增培训题库 课程
考试系统 支持题库管理、考试试卷题目个数配置、正式数据一键转换为考试题目，考试提交可进行系统自动判卷，也可进行人工复核。 新增考试题库 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 培训考试”。 选择“考试系统 > 考试题库”页签，单击“新增”，参考下表填写项目信息； 图1 新增考试题库 考
sidewalk: bool = [true, false] main_speed: speed = 60kph road_length: length = [550m, 600m] straight_1: straight with: keep(it.lane_width
预警系统激活（Warning）检测 预警系统激活用于评价算法是否激活以下五项预警功能: 盲区预警 前方碰撞预警 车道偏离预警 泊车碰撞预警 后方横向车流预警 当算法pb中检测到预警项且状态为STATE_ACTIVE，则视该预警为激活态，否则为非激活态；当预警状态从非激活态转变为激活态，视为激活一次；
控制辅助系统激活（Control）检测 控制辅助系统激活用于评价算法是否按照预期激活以下十三项功能: 自动紧急制动 自动紧急转向 倒车自动紧急制动 自适应巡航控制 车道保持辅助 自动驾驶辅助 自动泊车辅助 远程泊车辅助 拖车辅助 城市驾驶辅助 高速自动驾驶辅助 巡航控制 限速控制
road_aids_type 匝道类型，用于静态场景的split场景和merge场景。 road_aids_type list ENUM_ROAD_AIDS_TYPE = ("DType-1", "DType-2", "PType") DType-1（直接式1）： DType-1
信息辅助系统激活（Information）检测 信息辅助系统激活用于评价算法是否按照预期激活以下六项功能: 倒车摄像头 环视摄像头 自动远光灯 驾驶员状态监测系统 抬头显示系统 夜视辅助系统 其实现逻辑与预警系统激活（Warning）检测、控制辅助系统激活（Control）检测一致。
false) keep(it.main_speed == 60kph) keep(it.road_length == 500m) create创建 my_straight: straight = scenery.create_straight(lane_width: 3m
智驾模型简介 通过与AI模型、大模型的结合，提供高精度自动标注能力，大幅度降低传统人工标注数据真值的成本。提供场景数据集生成能力，帮助自动驾驶模型训练快速扩充数据集，低成本获取难例数据集。提供多模态场景理解和检索能力，帮助客户在海量样本库快速、智能的分类和检索。 前提条件 开通相
内置评测指标简介 评测算法从驾驶安全性，智能性，合规性，舒适性等维度对自动驾驶系统进行全面评价。评测指标的pass/fail标准比较复杂，需要对一些评测函数的细节进行介绍。 point_type：是一个PointType的枚举类型，表示该子类指标发生特殊状态（一般是指发生异常）时
静态场景组成 静态场景提供了4个种子场景，静态场景的生成和泛化都基于这些种子场景。 四个种子场景分别为： straight城区直行 merge匝道合流 split匝道分流 junction路口 父主题： 静态场景（地图）
可以共享计算资源用于运行容器化的作业。这意味着租户的不同子用户的容器化处理作业可以运行在同一个计算节点上，共享节点的CPU、内存、磁盘、操作系统内核等资源，这里就会存在容器逃逸的风险。 自动驾驶云服务适用于您的子用户是可控的、可信任的场合，不适用于子用户不可控、不可信的场合，例如
junction_type junction（交叉口）类型，用于静态场景的junction场景 road_aids_type list ENUM_ROAD_AIDS_TYPE = ("DType-1", "DType-2", "PType") crossroad：十字路口 T-junction：丁字路口
筛选出符合评测任务需求的场景。 ODD筛选：每个自动驾驶系统运行的前提条件和适用范围可能不同，因此在进行场景测试时，对应的场景是属于自动驾驶系统设计运行域内至关重要。ODD（operational design domain，设计运行域）筛选提供按设计运行条件进行场景筛选的功能，
"user_password", //IAM用户密码 "domain": { "name": "domainname" //IAM用户所属账号名 }
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
DATASET_DIR = os.getenv("DATASET") # 训练任务最多可使用5个数据集，通过迭代方式获取每个数据集路径 DATASETS_DIR_LIST = [os.path.join(DATASET_DIR), path for path in os.listdir(DATASET_DIR)]
DATA_CONVERSION(数据转换) ANNOTATION_AI(预标注) ANNOTATION_INSPECTION(预审核) TRAINING_TRAIN(训练/评测) TRAINING_COMPILE(模型编译) TRAINING_DEV(开发环境) TRAINING_NOTEBOOK(Notebook)
RepoVersionDetailPayload object 实际返回信息 meta_info MetaInfo object 元数据 表4 RepoVersionDetailPayload 参数 参数类型 描述 item RepoVersionDetail object 镜像版本详情
DATA_CONVERSION(数据转换) ANNOTATION_AI(预标注) ANNOTATION_INSPECTION(预审核) TRAINING_TRAIN(训练/评测) TRAINING_COMPILE(模型编译) TRAINING_DEV(开发环境) TRAINING_NOTEBOOK(Notebook)
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