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于0，则该指标不通过。 通行速率指标可有效避免主车一直不动，其他评测指标均通过，导致得分却很高的情况发生。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：speedX。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_ALL。 父主题： 内置评测指标说明
表示变异系数，表示标准差，表示均值。 本设计当主车速度的变异系数大于0.15时，判定乘员舒适性检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：speedX。 该指标的异常时间点记录类型为：POINT_TYPE_ALL。 父主题： 内置评测指标说明
API 镜像仓库 镜像版本 数据集 数据集版本 数据仓库 数据仓库自定义属性 资源池信息管理 数据总览 数据包 数据导入 数据回放 作业管理 算子管理 作业队列 内部作业 数据场景 标签管理 仿真场景 场景地图
从上至下依次是： 记录位置 返回记录位置 复位 点云角度保持原状 通过单击“记录位置”记录当前点云的视角，调整视角后可通过单击“返回记录位置”，回到记录视角。 复位：回到初始点云视角。 点云角度保持原状：开启后，双击打开三视图不会改变点云视角。 记录位置：R 返回记录位置：Shift+R
新增镜像仓库、镜像版本、数据集、数据集版本、数据仓库、数据仓库自定义属性、集群信息管理、数据总览、数据包、数据导入、数据回放、作业管理、算子管理、作业队列、内部作业、数据场景、标签管理相关操作接口。 新增Common-SDK错误码、镜像仓库错误码、数据服务错误码、数据集服务错误码。 2023-12-19
权限和授权项 权限及授权项说明 镜像仓库 镜像版本 数据集 数据集版本 数据仓库 数据仓库自定义属性 集群信息管理 数据总览 数据包 数据导入 数据回放 作业管理 算子管理 作业队列 内部作业 数据场景 标签管理 仿真场景 场景地图
枚举值： DATA_MARK(数据标记) OPEN_DATA(数据回放) DATA_SET(数据集) REPLAY_SIM(回放仿真) PLOT_DATA(数据图表) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) data_id String 数据id status String
相关参数说明 名称 环境变量 默认值 备注 数据集目录 DATASET CCE: /tmp/data/dataset ModelArts: /home/ma-user/datasets 数据集在训练任务中的存放路径，可自行获取各种数据集信息。 数据集映射 DATASET_MAP {key1:
String 输出类型 枚举值： DATA_MARK(数据标记) OPEN_DATA(数据回放) DATA_SET(数据集) REPLAY_SIM(回放仿真) PLOT_DATA(数据图表) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) job_type 否 String 内部作业类型
Array 输出类型 枚举值： DATA_MARK(数据标记) OPEN_DATA(数据回放) DATA_SET(数据集) REPLAY_SIM(回放仿真) PLOT_DATA(数据图表) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) limit 否 Integer 返回个数上限
情。左侧显示统计信息，右侧支持标注数据和预测数据在图像上的对比可视化显示。 图6 坏例判别详情 保存数据集：单击右上角“保存为数据集”，可将存在坏例判别的数据保存到新数据集中。数据集各属性沿用原始评测数据集，例如“数据类型”、“标注状态”、“数据格式”等。 评测结果 显示模型的评测结果，例如“模型评测结果字典
和审核人员在标注和审核过程中依据规范进行标注和审核，提高任务完成质量。 选择数据集。 图2 选择数据集 数据集：选择相对应的数据集或标注导入、导出数据集。 数据集中的标注物如果已经存在，则标注物信息以数据集中为准。 完成“标注设置”。 任务类型为人工标注： 图3 人工标注 任务类
进入保留期，资源状态变为“已冻结”，针对已购买的服务、扩展资源、模型，允许访问、修改、删除其中的数据，不允许创建数据。 保留期到期后，如果服务资源仍未续费，那么服务资源以及其中的数据将被自动删除，无法恢复。 图1 包年/包月资源生命周期 父主题： 计费说明
状态，右侧标注列表展示所有的标注物。 图2 2D补框 在点云界面单击左侧工具栏“AI标注”（快捷键b），框选3D，此时右侧标注列表只展示关联对象的标注物。双击空白处退出绘制状态，右侧标注列表展示所有的标注物。 图3 点云补框 双击3D框，打开三视图。 图4 打开三视图 依据标注规
data_id 否 String 输入数据id 最大长度：64 id 否 Long 作业id 最小值：1 job_types 否 Array 作业类型 枚举值： PACKAGE_IMPORT(数据包导入) PACKAGE_DELETE(数据包删除) SCENARIO_AUTO_MINING(场景挖掘)
String 输出类型 枚举值： DATA_MARK(数据标记) OPEN_DATA(数据回放) DATA_SET(数据集) REPLAY_SIM(回放仿真) PLOT_DATA(数据图表) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) visibility 是 String 可见范围
warehouse_id 是 String 抽帧结果放入的数据仓库id dataset_id 否 String 抽帧结果放入的数据集id 最大长度：36 topics 是 Array of strings 抽帧topic列表，仅限对应数据包内lidar和camera类型的topic，最多10个
String 输出类型 枚举值： DATA_MARK(数据标记) OPEN_DATA(数据回放) DATA_SET(数据集) REPLAY_SIM(回放仿真) PLOT_DATA(数据图表) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) config DataProcessorConfigRequest
和审核人员在标注和审核过程中依据规范进行标注和审核，提高任务完成质量。 选择数据集。 图2 选择数据集 数据集：选择相对应的数据集或标注导入、导出数据集。 数据集中的标注物如果已经存在，则标注物信息以数据集中为准。 完成“标注设置”。 任务类型为人工标注： 图3 人工标注 任务类
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击，当前如果认为逻辑场景中保存的个别场景价值高，可以采用下载场景文件到本地再上传到场景模块的方式保留该逻辑场景。
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