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仿真器和AD算法按帧接收数据，每接收一帧数据，就调用一次评测函数，在最后仿真结束时将评测结果写成评测pb文件。 实时评测的实现包括如下几个步骤： 代码内实现与仿真器的通信，实时接收仿真器的帧数据，也可同时接收仿真器和AD算法的数据。 处理每帧数据，不断更新评测结果。 仿真结束时，
在物理上独立且隔离的可用区，这些可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区，您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中心基础设施相比，可用区具有更高的可用性、容错性和可扩展性。 Octopus通过对DB的
开启后鼠标指针带比例尺。一格为5px。 shift+b 无 撤回 撤销上一步。 Ctrl+z 无 复位 将图片重置到初始位置、大小。 o 无 悬浮 开启后可通过鼠标悬停标注物查看额外属性、审核属性及描述。 + 从上至下依次为： 隐藏标注 隐藏标题 隐藏预览图 隐藏标注列表 网格 隐藏标注：开启后隐藏所有标注物。
如果评分项是空集，则是0分。 C类， 不参与评分。 AB类均匀权重评测分数计算实现（Equation） 本设计的评测分数旨在反映自动驾驶的安全性，因此计算过程中的评测分值分布为： A类：60分 B类：40分 具体实现公式为： 其中： : A类指标参与评测的总数目。 : A类指标未通过的数目。
扩展包选择的仿真器类型的并集）。 仿真器来源 可选择“内置仿真器”和“仿真器镜像”。 仿真器配置文件 单击“编辑”，展开仿真器配置文件编辑窗，支持自定义仿真器配置文件。 仿真器镜像 选择仿真器镜像时，需要选择仿真器镜像配置。 仿真器版本 选择仿真器镜像时，选择仿真器镜像后，需要配置仿真器版本。
如果评分项是空集，则是0分。 C类， 不参与评分 AB类log函数评测分数计算实现（Equation） 本设计的评测分数旨在反映自动驾驶的安全性，因此计算过程中的评测分值分布为： A类：60分 B类：40分 具体实现公式为： 其中： : A类指标参与评测的总数目。 : A类指标未通过的数目。
如上所述，OpenSCENARIO场景能描绘动态环境的，但无法根据主车内部动力学状态、自动驾驶算法状态作为触发条件来驱动各个交通参与物变化，因此为了实现更加精细的测试控制，需要额外提供一个测试脚本实现与仿真器中的交通参与物和算法内部数据的交互。 图1 测试用例和测试套件 如上图所述，测试脚本能同时仿真器数据运行时
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。
资源，加快模型收敛速度，提高训练效果。平台支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并提供简单易用的界面和工具，帮助用户轻松配置和管理多机分布式训练任务。用户可以根据实际需求选择合适的节点数和GPU卡数，灵活调整训练环境，实现高效的分布式训练。 八爪鱼自动驾
仿真平台定义了eva.proto，用于支持用户自定义实时评测的功能，具体的proto字段说明见其他相关文档。 自定义实时评测算法的实现有如下几个步骤： 代码内实现与仿真器的通信，实时接收仿真器的帧数据，也可同时接收仿真器和AD算法的数据。同时，自定义评测算法也可选择对接八爪鱼提供的Da
授权项：自定义策略中支持的Action，在自定义策略中的Action中写入授权项，可以实现授权项对应的权限功能。 依赖的授权项：部分Action存在对其他Action的依赖，需要将依赖的Action同时写入授权项，才能实现对应的权限功能。 IAM项目(Project)/企业项目(Enterprise
用存储的自定义属性中创建。 界面右侧显示文件的可视化，支持图片类型和文本类型的数据的显示；支持点云类型的数据的显示、拖拽、三维旋转、缩放等效果；支持视频、音频类型的数据的播放、暂停、跳转、倍速调整、静音。 当前平台只支持h264编码的MP4可视化播放，非h264格式可视化播放不支持，只有音频。
镜像版本：选择镜像版本。 启动命令：请输入启动文件地址。 数据类型：此处只支持选择“数据脱敏”。对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。 单击“确认”，即可创建一个脱敏算子。 脱敏算子相关操作 在“算子管理”页签，还可以完成以下操作。 表1 脱敏作业相关操作
钟级处理完成。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。自动驾驶预标注，代替人工标注，支持2D、3D、4D自动标注，准确率超过90%。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。 如何访问Octopus Oc
CPU：输入CPU核数。 内存：输入内存大小。 如果需要使用关键字功能，请确保算法程序可以在前台（stdout）打印该日志。建议使用日志库实现输出，如果使用printf等调试打印，可能结果会无效。 以上信息填写完成后，单击“创建”新建算法。 查看算法详情。 算法新建后，在“算法列
钟级处理完成。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。自动驾驶预标注，代替人工标注，支持2D、3D、4D自动标注，准确率超过90%。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。 如何访问Octopus Oc
CPU：输入CPU核数。 内存：输入内存大小。 如果需要使用关键字功能，请确保算法程序可以在前台（stdout）打印该日志。建议使用日志库实现输出，如果使用printf等调试打印，可能结果会无效。 以上信息填写完成后，单击“创建”新建算法。 查看算法详情。 算法新建后，在“算法列
0m) 逻辑场景（Logical scenario） 逻辑场景的参数声明通过：范围型[最小值..最大值] 和枚举型[值1, 值2] 的方式来实现泛化： 范围型支持float和scalar类型。 枚举型支持int, float, bool, str, enum和scalar类型，且需要保证枚举列表中的元素均为相同类型。
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