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（1）新建工程 打开软件 Master ，点击文件→新建工程，或直接点击新建工程图标 。填写工程名称，确定工程路径、JOB 路径及坐标系。点击确认（这里坐标系保持跟 pos 坐标系一致即可）。 （2）影像加载 a) 导入影像 在照片组右键，选择导入照片或导入照片组。前者导入时选择影像文件，后者

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（2）添加控制点 添加控制点方法有三种，第一是手动输入控制点坐标，第二是导入控制点文件，第三是导入 CC 的导出的控制点。 输入控制点坐标 添加单个点。在控制点信息上右键，选择添加控制点， 编辑控制点名称，手动输入控制点坐标并定义好控制点坐标系，完成后点确认，完成控制点添加。 导入控制点文件

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数据可视3.远程协作4.数据智能。 1.环境理解：基于几何理解和语义理解等AI技术，对物理世界进行感知和认知。 2.数据可视：将虚拟坐标与现实世界坐标对齐，把业务相关的3D模型、视频、 图文信息、表单等内容信息实时、准确地叠加在真实物体之上。 3.远程协作：与AR眼镜等终端结合，全

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（1）提交重建 确认空三无误，进行三维重建工作。 在重建任务集上右键，选择提交重建任务。 在弹出的对话框中，输入提交模型的名称，选择瓦片坐标系，和控制点一致，点击下一步。 由于模型输出需大量内存，需要对模型进行分块处理，使其占用少量内存。选择模型分块模式，确定分块大小。分块大小

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漏洞趋势：呈现近7天内已接入服务在基线检查中的漏洞分布趋势。 威胁态势 展示近7天内每日受到威胁的资产的数量和日志访问量，威胁态势的横坐标表示时间，左侧纵坐标表示受威胁资产的数量，右侧纵坐标表示受威胁访问的日志量。将鼠标箭头置于某个日期上，可以看到该日受威胁的资产总数和日志量大小。 待办工单 展示当前工作空间内的待办事项。

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Integer 缩放级别，取值范围[0~20]。 x 是 Integer 缩放网格上的 X 坐标。 值必须在 [0, 2的z次方-1] 范围内。 y 是 Integer 缩放网格上的 Y 坐标。 值必须在 [0, 2的z次方-1] 范围内。 请求参数 表2 请求Header参数 参数

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美图应用：上传照片进行主体检测，实现背景虚化、图像裁剪等图像处理。 家居设计图像处理：检测家居图像多主体坐标信息，对海量设计图分类和打标。 电商详情页优化：检测图像中商品主体的坐标信息，调整商品主体位置优化布局实现智能设计。 辅助智能识图：裁剪突出图像中的主体区域，提高 图像识别 准确率。

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返回识别的文字和坐标。   文字识别api 行驶证识别 文字识别api行驶证识别可以识别行驶证图片中主页与副页的文字内容，并返回识别的文字和坐标。   文字识别api驾驶证识别 文字识别api驾驶证识别可以识别驾驶证图片中主页与副页的文字内容，并返回识别的文字和坐标。   文字识别api护照识别

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的强大助力。 AR有四大核心能力： ①环境理解：基于几何理解和语义理解等AI技 术，对物理世界进行感知和认知。 ②数据可视：将虚拟坐标与现实世界坐标对齐，把业务相关的3D模型、视频、 图文信息、表单等内容信息实时、 准确地叠加在真实物体之上。 ③远程协作：与AR眼镜等终端结合，全面采

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之后，可以进入图表设置选项。 编辑图表中分为「类型与数据」和「自定义样式」，前者中可以更改图表类型、颜色、数据范围，后者可以更改标题、坐标轴、图例位置、坐标系参考线等。 如果柱状图中存在数据堆积情况，还可以一键将图表改为更直观的堆积柱状图，只需在编辑图表中，图表类型改为堆积柱状图。 生

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解丰县的实时空气质量，做出相应决策。 空气监测站点详情 通过空气监测站点详情页面，可全面的了解到该空气监测站点的基本信息，包括：站点名字、坐标位置、控制级别、站点地址、监测时间；监测指标的检测值和超标值、该站点的周边监测站的信息、周边的环保事件数、周边的污染源信息。 地图上显示该站点位置，点击地图上的点可查看详情。

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/(P+R)，其中R为召回率，P为精确率。 ROC 曲线 ROC 曲线用于绘制采用不同分类阈值时的 TPR （真正例率，纵坐标）与 FPR（假正例率，横坐标），ROC曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。 敏感度分析 不同特征范围下的准确率 将图片根据特征值，如亮度、模糊度等划分

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并修改标注描述和标记信息描述然后保存。 录入默认地址需要具体到门牌号 如xx 省xx市xx区xx路xx号 4、在编辑界面 ，右上角保存。 百度地图 坐标获取地图 http://api.map.baidu.com/lbsapi/getpoint/index.html 另外还可以使用经纬度来定位，填写了经纬度就不用再填写默认地址。

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程监控、流程效率等方面实现了流程的全生命周期管理。 （协同 BPM 模型） （2）核心算法 在显示节点名称顺序和分支匹配计算、计算节点位置坐标、实现流程回退等业务功能时，采用了广度优先、深度优先遍历算法、广度优先及回溯算法。流程图显示采用了最小区域算法，以快速展示复杂的流程。分支

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在自动驾驶汽车监测的数据每秒只采集5种测量数据（速度、温度、发动机功率、方向、坐标），1000W量汽车每秒中将会有5000W的TPS。 在自动驾驶汽车监测的数据每秒只采集5种测量数据（速度、温度、发动机功率、方向、坐标），1000W量汽车每秒中将会有5000W的TPS。 写入平稳、持续

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区（table），并返回表格结构（row, column）和文本信息。 通用文字识别 识别图片上的文字信息，以JSON格式返回识别的文字和坐标。支持扫描文件、电子文档、书籍、票据和表单等多种场景的文字识别。 支持中英文以及部分繁体字。 网络图片识别 识别网络图片中的文字内容，并以

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Positive，TP指数，检出率尽可能高 ● 能够忽略所有非问题的漏洞 即False Positive，FP指数，误报率尽可能低 Benchmark 将以TP,FP为坐标轴绘制一张图，当点越靠近左上方时，认为测试功能能力更优。 Benchmark最后得分参考约登指数给出，用以下公式计算分值，得分越靠近 11

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理操作。 智能分类识别 自动检测定位图片上指定要识别的票证，一次扫描即可识别票证的位置坐标、结构化识别的内容以及对应的类别。 自动检测定位图片上指定要识别的票证，一次扫描即可识别票证的位置坐标、结构化识别的内容以及对应的类别。 身份证识别 自动识别身份证上的全部信息，支持身份证正

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OCR文字识别-智能分类识别 自动检测定位图片上指定要识别的票证，一次扫描即可识别票证的位置坐标、结构化识别的内容以及对应的类别。 自动检测定位图片上指定要识别的票证，一次扫描即可识别票证的位置坐标、结构化识别的内容以及对应的类别。 OCR文字识别-身份证识别 自动识别身份证上的全部信

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果进行联系人信息的提取，同时可供进一步的数据挖掘后处理操作。 智能分类识别 自动检测定位图片上指定要识别的票证，一次扫描即可识别票证的位置坐标、结构化识别的内容以及对应的类别。 通用 表格识别 提取表格内的文字和所在行列位置信息，适应不同格式的表格。同时也识别表格外部的文字区域。用

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