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传感器标定 标定数据记录车辆本身以及车辆上传感器的配置信息，一个标定项对应一个传感器标定文件。Octopus标定文件需满足标准，平台会对上传的每个标定文件名、格式和类型做检查。 本地编写标定文件 当前支持车架配置以及传感器标定信息配置：车架配置、相机以及激光雷达。 以创建激光雷达
图2 知识融合 表1 知识融合说明 融合过程 过程说明 初步筛选 知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似度 初步筛选与融合标识符相似的数据后，需要配置相似属性和相似度函数，并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上
3D2D融合预标注输入输出文件格式要求。 描述：简要描述任务，不能包含“@^\#$%&*<>'|"/`”，输入长度不能超过256个字符。 单击“确认”，创建一个3D2D融合预标注任务。 3D2D融合预标注相关操作 3D2D融合预标注还可以进行以下操作。 表1 3D2D融合预标注相关操作
条数据进行融合。 图1 知识融合示例 配置知识融合后，知识图谱服务会对数据按配置规则进行知识融合。但是融合结果不一定完全正确，需要经过融合验证，判断融合的数据是否描述的是同一个实体或概念。 前提条件 已创建完知识图谱，即完成图谱创建，并在配置知识融合步骤2打开知识融合开关配置知识融合的信息。
传感器应用采样周期参数为tick数，需结合Huawei LiteOS节拍计算物理时间。 传感器驱动需使用者根据传感器数据手册自己适配，在实际项目中，如果多传感器挂在相同总线上，需要设计硬件资源保护，例如相同I2C总线挂载多个传感器从设备，操作传感器时首先要获取I2C总线读写权限。
深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano
深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano
基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型
型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
图1 建模方式融合1 图2 建模方式融合2 图3 建模方式融合3 自定义 sql 融合 选择来源表和目标表，目标表是基础层的表，要确保来源表的表结构表名称和目标表一一对应，填写融合的 sql 语句，保存完之后在列表页启动作业。 交换任务成功运行后，系统将根据融合配置将于数仓基础层用张业务表合并为一张宽表。
注册边缘Edge 操作背景 边缘计算单元能够实时融合分析路侧传感器（雷达、摄像头、T-Box、气象传感器等）汇聚的数据，动态感知全量路况信息，及时广播给周边车辆，并上报车路协同平台。 前提条件 ITS800环境确认。 已添加第三方边缘应用。 已获取Edge设备信息。 操作步骤 在路网数字化服务，单击“设备管理
鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
个人，因此需要对这两条数据进行融合。 图1 知识融合示例 知识融合过程请见图2，融合过程说明请见表1。 图2 知识融合 表1 知识融合说明 融合过程 过程说明 初步筛选 知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似度 初步筛选与融合标识符相似的数据后，需要配置相
空三设置主要分为两部分设置：填写传感器与焦距参数和提交空三。 填写传感器与焦距参数 在实景三维操作台中，选择需要进行空三处理的区块，单击“照片组”。 图1 填写传感器、焦距参数-1 任意单击某一组照片，在右侧导航栏中填写相应的传感器、焦距参数。 图2 填写传感器、焦距参数-2 再单击应用
似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似度阈值等参数，KG服务会根据所配置的参数进行知识融合。配置知识融合的详细步骤请见配置知识融合。 如何选择融合标识符 融合标识符从
epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
概述 您可开启AR会话获取设备的图像、GPS坐标及传感器数据，启动SLAM从而进行视觉定位。 传感器包括陀螺仪、加速度计、磁力计。 父主题： 开启AR会话
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