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然后把敏感性分析结果展现在新的泛化任务创建界面上，来帮助客户更好调节参数创建泛化任务。 进入到创建泛化任务界面，参数设置，选择参数设置后的“灵敏度分析”。 图5 灵敏度分析 选择关联到该逻辑场景下泛化任务的仿真任务。 图6 选择仿真任务 单击“确定”，界面出现上次任务的敏感性分
updateDataset 删除数据集 octopus deleteDataset 创建数据集导出任务 octopus createDatasetExportTask 下载数据集版本的日志文件 octopus downloadDatasetVersionLog 下载数据集版本文件数据 octopus
帧数。 数据类型 标注任务的数据类型。当前支持图片、3D点云、音频和文本四种类型。不同数据类型支持的文件格式请参见表2。 项目任务流程 除交付节点为必选之外 ，可自由选择其他任务流程节点。 说明： 数据类型为音频或文本时，项目任务流程不支持选择预初审和预终审。 表2 数据类型支持的文件格式
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
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
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
内部作业类型 枚举值： PACKAGE_IMPORT(数据包导入) PACKAGE_DELETE(数据包删除) SCENARIO_AUTO_MINING(场景挖掘) SCENARIO_TO_SIM(转仿真场景) FRAME_EXTRACT(数据抽帧) SCENARIO_EXTRACT(场景提取)
行人,车辆,地锁,减速带”；semantic_categories：“可行驶区域,路沿,车道线,车位线”。 数据集：选择训练的数据集。最多支持选择5个数据集。数据集中的标注数据必须是八爪鱼格式的。 资源规格：选择训练使用的资源池和资源规格。当前仅支持ModelArt资源池的Vnt1、Ant8规格。
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
onStop，Traffic。 自动推荐标签的依据为：OpenSCENARIO元素到OpenLABEL标签体系元素的映射，主要为OpenSCENARIO的Environment和Entity字段到OpenLABEL的Weather和RoadUser标签树的映射。 图3 选择标签
RESULT= "/tmp/result" 数据集目录 DATASET="/tmp/data/dataset/" 评测任务 评测结果目录 EVAL_RESULT= "/tmp/result" 模型版本文件目录 MODEL="/tmp/data/model" 数据集目录 DATASET= "/t
仿真服务简介 Octopus仿真服务支持多种功能操作。包括用户在云上以类似操作远程桌面方式操作图形化界面的仿真软件的在线仿真服务，基于OpenSCENARIO等标准格式的仿真场景管理。泛化大量仿真场景，规控算法工程管理，多场景并行高速运行的批量仿真服务。用户可通过仿真服务完成在线
增量模型目录 MODEL_PATH="/tmp/data/model" 训练产物目录 TMP_RESULT_PATH= "/tmp/result" 数据集目录 DATASET_PATH=" ['/tmp/data/dataset/dataset-0']" 评测任务 评测结果目录 TMP_RESULT_PATH=
onStop，Traffic。 自动推荐标签的依据为：OpenSCENARIO元素到OpenLABEL标签体系元素的映射，主要为OpenSCENARIO的Environment和Entity字段到OpenLABEL的Weather和RoadUser标签树的映射。 图3 选择标签
值。当纵向或侧向加速度均方根值大于，则认为对应的纵向/侧向平顺性检测不通过。 纵向平顺性关联的内置可视化时间序列数据为：accX。横向平顺性关联的内置可视化时间序列数据为：accY。 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
镜像仓库 镜像仓库 镜像制作（数据集） 镜像制作（标注） 镜像制作（训练） 镜像制作（仿真）
数、处理数据量进行结算。 表1 计费模式说明 计费模式 包年/包月 套餐包 按需计费 付费方式 预付费 预付费 后付费 计费周期 按订单的实际购买时长计费。 按照订单的有效周期结算。 按照单次生成订单费用结算。 适用计费项 基础版、扩容资源 模型 模型 适用功能模块 数据服务、标注服务、训练服务、仿真服务、合规服务
Octopus仿真服务平台定义了一些proto接口，用于支持用户自定义评测等功能。这些自定义功能通常以镜像的形式上传到云仿真平台，然后参与到业务运行流程中。 本文档对常见业务功能的镜像制作进行指导说明。 自定义评测镜像涉及的样例代码，如有需要，请联系相关人员。 算法镜像和评测镜像
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