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评测分数计算介绍 评分方案介绍 AB类log函数评分方案 AB类均匀权重（Average）评分方案 C类均匀权重评分（Average）方案 父主题： 评测管理
C类均匀权重评分原则（Principle） 各指标得分权重相同。 C类均匀权重评测分数计算实现（Equation） 此方案下总分为100分，在计算得分时不考虑指标重要度，只关注失败指标个数占总指标的比例。 具体实现公式为： 父主题： 评测分数计算介绍
A类，错一项就不能及格（低于60）。 B类，再怎么错都不会不及格（除非评分项不包括A类）。 全错则是0分，全对则是100分。 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：
本设计提供如下三种内置的评分方案： AB类log函数评分。 AB类均匀权重评分。 C类均匀权重评分。 接下来对三种评分方案进行详细介绍。 父主题： 评测分数计算介绍
全错则是0分，全对则是100分。 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。
通用处理节点 octopus计算型CPU(16u32g)专属实例 增强计算性能，产生的费用。 octopus计算型CPU(64u128g)专属实例 AI处理节点 octopus计算型GPU(ant0324g24u96g)专属实例 octopus.hp.s2 octopus计算型NPU(x86
项目详情 标注平台支持统计项目的进展情况以及团队成员的标注效率，便于管理员把控项目整体进度，及时掌握成员的标注效率。单击项目名称后操作栏的“项目详情”，查看项目整体进度以及人员标注效率统计。项目详情分为项目概览、关联题库以及人员详情。 数据类型为音频和文本的项目，暂不支持关联题库
ctopus底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术，让自动驾驶开发变得更简单、更方便。 产品架构 自动驾驶云服务（Octopus）是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据收集到仿真应用的全流程开发过程。整体由数据资产、数据服务、标注服
容量。 通用处理节点 octopus计算型CPU(16u32g)专属实例 需要增加集群节点的数量时，可以购买通用处理节点增加节点实例，业务不会中断。购买成功后查看资源节点配额，给新购买的节点打上对应的用途标签即可调度使用。 octopus计算型CPU(64u128g)专属实例 AI处理节点
删除 停止 排队中 - √ √ 提交中 - - - 提交失败 √ √ - 运行中 - - √ 运行异常 √ √ - 已完成 √ √ - 停止中 - - - 停止失败 - √ - 已停止 √ √ - 删除中 - - - 删除失败 - √ - 分布式训练任务 八爪鱼自动驾驶平台的多机分
ctopus底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术，让自动驾驶开发变得更简单、更方便。 产品架构 自动驾驶云服务（Octopus）是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据收集到仿真应用的全流程开发过程。整体由数据资产、数据合规、数据处
√ 提交中 - - - 提交失败 √ √ - 运行中 - - √ 运行异常 √ √ - 已完成 √ √ - 停止中 - - - 停止失败 - √ - 已停止 √ √ - 删除中 - - - 删除失败 - √ - 编译任务日志查看下载 编译任务运行过程中生成日志，编译任务模块提供了日
安全风险知会 自动驾驶云服务中，为了最大化资源利用率，租户的子用户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
后当LiDAR扫描线数过低时，经常无法甄别物体的类型，但是此时如果能结合LiDAR扫描和2D图像检测，则可以由3D扫描确定目标大致位置，然后用2D图像检测来识别物体类别。通过3D/2D的融合，可以弥补各自模态的不足，扬长避短，提升目标检测的整体精度。在当前3D检测的基础上，通过2D
场景管理 并行仿真 智驾模型服务 模型微调 场景识别 2D图像生成 2D预标注 智驾模型管理 配置管理 镜像仓库 集群纳管 工作空间 01 了解 弹性云服务器二（Elastic Cloud Server）是一种可随时自动获取、计算能力可弹性伸缩的云服务器。 产品介绍 什么是ECS 创建容器应用基本流程
Key）加密调用请求。 Token认证 Token的有效期为24小时，需要使用一个Token鉴权时，可以先缓存起来，避免频繁调用。 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。
时间段：选择时间段。 天气：选择天气。 批量生成数：设置生成图像的数量。 生成图像分辨率：选择生成图像的分辨率。 对象类型/对象数量：请选择对象类型，并设置对象的数量。支持同时选择3个对象类型，但不能同时选择“地锁”和其他类型的对象。 当前控制台上地锁只支持指定单个对象框生成图像，其他类型支持多个对象框。
模型文件基本要求 模型文件通常包括模型图和模型权重文件，具体内容视用户算法决定，无其他要求。如果需要使用内置指标计算，则需满足以下条件： 自定义模型包中必须包含推理启动文件以及自定义模型文件，其中推理启动文件需要根据Octopus数据格式对推理结果存储为json进行适配，除此之外
标注框，则先使用标注框工具进行标注。 按c键将第n+k帧设置为关键帧，此时，平台自动计算中间帧关于此追踪对象的标注框，计算过程中的帧出现计算进度圈。 计算结束，进度圈消失，（注：由于线性插值计算较快，基本看不到进度圈）。 如果中间帧的进度圈消失，即可对自动插值结果进行人工修正。
平顺性（Ride Comfort）检测 平顺性检测通常指汽车的垂向平顺性。平顺性用加速度均方根值来衡量。 加速度均方根值计算公式如下所示。 表示变量的均方根值，表示第个值，表示值的个数。 汽车的垂向平顺性是由悬架系统决定的，自动驾驶算法对垂向平顺性几乎没有影响，其影响的是车辆的纵向和侧向平顺性。
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