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- kinectC輸出坐標(biāo) 內(nèi)容精選 換一換
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30G 之間即可（內(nèi)存 64G 以上），確定分塊大小后，點(diǎn)擊適應(yīng)相機(jī)，可在下方三維視圖中調(diào)整模型生成范圍。 選擇模型輸出格式及坐標(biāo)系，在選擇需要重建的瓦片中可以單獨(dú)選擇要輸出的瓦片。點(diǎn)擊完成開始計(jì)算，在軟件屬性界面可查看模型生成進(jìn)度。 （2）查看模型 云市場(chǎng)商品 前往店鋪：瞰景科技發(fā)展（上海）有限公司來自：云商店（1）新建工程 打開軟件 Master ，點(diǎn)擊文件→新建工程，或直接點(diǎn)擊新建工程圖標(biāo) 。填寫工程名稱，確定工程路徑、JOB 路徑及坐標(biāo)系。點(diǎn)擊確認(rèn)（這里坐標(biāo)系保持跟 pos 坐標(biāo)系一致即可）。 （2）影像加載 a) 導(dǎo)入影像 在照片組右鍵，選擇導(dǎo)入照片或?qū)胝掌M。前者導(dǎo)入時(shí)選擇影像文件，后者來自：云商店
- kinectC輸出坐標(biāo) 相關(guān)內(nèi)容
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（2）添加控制點(diǎn) 添加控制點(diǎn)方法有三種，第一是手動(dòng)輸入控制點(diǎn)坐標(biāo)，第二是導(dǎo)入控制點(diǎn)文件，第三是導(dǎo)入 CC 的導(dǎo)出的控制點(diǎn)。 輸入控制點(diǎn)坐標(biāo) 添加單個(gè)點(diǎn)。在控制點(diǎn)信息上右鍵，選擇添加控制點(diǎn)， 編輯控制點(diǎn)名稱，手動(dòng)輸入控制點(diǎn)坐標(biāo)并定義好控制點(diǎn)坐標(biāo)系，完成后點(diǎn)確認(rèn)，完成控制點(diǎn)添加。 導(dǎo)入控制點(diǎn)文件來自：云商店數(shù)據(jù)可視3.遠(yuǎn)程協(xié)作4.數(shù)據(jù)智能。 1.環(huán)境理解：基于幾何理解和語義理解等AI技術(shù)，對(duì)物理世界進(jìn)行感知和認(rèn)知。 2.數(shù)據(jù)可視：將虛擬坐標(biāo)與現(xiàn)實(shí)世界坐標(biāo)對(duì)齊，把業(yè)務(wù)相關(guān)的3D模型、視頻、 圖文信息、表單等內(nèi)容信息實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地疊加在真實(shí)物體之上。 3.遠(yuǎn)程協(xié)作：與AR眼鏡等終端結(jié)合，全來自：云商店
- kinectC輸出坐標(biāo) 更多內(nèi)容
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漏洞趨勢(shì)：呈現(xiàn)近7天內(nèi)已接入服務(wù)在基線檢查中的漏洞分布趨勢(shì)。 威脅態(tài)勢(shì) 展示近7天內(nèi)每日受到威脅的資產(chǎn)的數(shù)量和日志訪問量，威脅態(tài)勢(shì)的橫坐標(biāo)表示時(shí)間，左側(cè)縱坐標(biāo)表示受威脅資產(chǎn)的數(shù)量，右側(cè)縱坐標(biāo)表示受威脅訪問的日志量。將鼠標(biāo)箭頭置于某個(gè)日期上，可以看到該日受威脅的資產(chǎn)總數(shù)和日志量大小。 待辦工單 展示當(dāng)前工作空間內(nèi)的待辦事項(xiàng)。來自：專題![]()
Integer 縮放級(jí)別，取值范圍[0~20]。 x 是 Integer 縮放網(wǎng)格上的 X 坐標(biāo)。 值必須在 [0, 2的z次方-1] 范圍內(nèi)。 y 是 Integer 縮放網(wǎng)格上的 Y 坐標(biāo)。 值必須在 [0, 2的z次方-1] 范圍內(nèi)。 請(qǐng)求參數(shù) 表2 請(qǐng)求Header參數(shù) 參數(shù)來自：百科![]()
美圖應(yīng)用：上傳照片進(jìn)行主體檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)背景虛化、圖像裁剪等圖像處理。 家居設(shè)計(jì)圖像處理：檢測(cè)家居圖像多主體坐標(biāo)信息，對(duì)海量設(shè)計(jì)圖分類和打標(biāo)。 電商詳情頁優(yōu)化：檢測(cè)圖像中商品主體的坐標(biāo)信息，調(diào)整商品主體位置優(yōu)化布局實(shí)現(xiàn)智能設(shè)計(jì)。 輔助智能識(shí)圖：裁剪突出圖像中的主體區(qū)域，提高 圖像識(shí)別 準(zhǔn)確率。來自：專題![]()
返回識(shí)別的文字和坐標(biāo)。 文字識(shí)別api 行駛證識(shí)別 文字識(shí)別api行駛證識(shí)別可以識(shí)別行駛證圖片中主頁與副頁的文字內(nèi)容，并返回識(shí)別的文字和坐標(biāo)。 文字識(shí)別api駕駛證識(shí)別 文字識(shí)別api駕駛證識(shí)別可以識(shí)別駕駛證圖片中主頁與副頁的文字內(nèi)容，并返回識(shí)別的文字和坐標(biāo)。 文字識(shí)別api護(hù)照識(shí)別來自：專題![]()
理操作。 智能分類識(shí)別 自動(dòng)檢測(cè)定位圖片上指定要識(shí)別的票證，一次掃描即可識(shí)別票證的位置坐標(biāo)、結(jié)構(gòu)化識(shí)別的內(nèi)容以及對(duì)應(yīng)的類別。 自動(dòng)檢測(cè)定位圖片上指定要識(shí)別的票證，一次掃描即可識(shí)別票證的位置坐標(biāo)、結(jié)構(gòu)化識(shí)別的內(nèi)容以及對(duì)應(yīng)的類別。 身份證識(shí)別 自動(dòng)識(shí)別身份證上的全部信息，支持身份證正來自：專題![]()
OCR文字識(shí)別-智能分類識(shí)別 自動(dòng)檢測(cè)定位圖片上指定要識(shí)別的票證，一次掃描即可識(shí)別票證的位置坐標(biāo)、結(jié)構(gòu)化識(shí)別的內(nèi)容以及對(duì)應(yīng)的類別。 自動(dòng)檢測(cè)定位圖片上指定要識(shí)別的票證，一次掃描即可識(shí)別票證的位置坐標(biāo)、結(jié)構(gòu)化識(shí)別的內(nèi)容以及對(duì)應(yīng)的類別。 OCR文字識(shí)別-身份證識(shí)別 自動(dòng)識(shí)別身份證上的全部信來自：專題![]()
果進(jìn)行聯(lián)系人信息的提取，同時(shí)可供進(jìn)一步的數(shù)據(jù)挖掘后處理操作。 智能分類識(shí)別 自動(dòng)檢測(cè)定位圖片上指定要識(shí)別的票證，一次掃描即可識(shí)別票證的位置坐標(biāo)、結(jié)構(gòu)化識(shí)別的內(nèi)容以及對(duì)應(yīng)的類別。 通用 表格識(shí)別 提取表格內(nèi)的文字和所在行列位置信息，適應(yīng)不同格式的表格。同時(shí)也識(shí)別表格外部的文字區(qū)域。用來自：專題![]()
的強(qiáng)大助力。 AR有四大核心能力： ①環(huán)境理解：基于幾何理解和語義理解等AI技 術(shù)，對(duì)物理世界進(jìn)行感知和認(rèn)知。 ②數(shù)據(jù)可視：將虛擬坐標(biāo)與現(xiàn)實(shí)世界坐標(biāo)對(duì)齊，把業(yè)務(wù)相關(guān)的3D模型、視頻、 圖文信息、表單等內(nèi)容信息實(shí)時(shí)、 準(zhǔn)確地疊加在真實(shí)物體之上。 ③遠(yuǎn)程協(xié)作：與AR眼鏡等終端結(jié)合，全面采來自：云商店![]()
之后，可以進(jìn)入圖表設(shè)置選項(xiàng)。 編輯圖表中分為「類型與數(shù)據(jù)」和「自定義樣式」，前者中可以更改圖表類型、顏色、數(shù)據(jù)范圍，后者可以更改標(biāo)題、坐標(biāo)軸、圖例位置、坐標(biāo)系參考線等。 如果柱狀圖中存在數(shù)據(jù)堆積情況，還可以一鍵將圖表改為更直觀的堆積柱狀圖，只需在編輯圖表中，圖表類型改為堆積柱狀圖。 生來自：云商店![]()
解豐縣的實(shí)時(shí)空氣質(zhì)量，做出相應(yīng)決策。 空氣監(jiān)測(cè)站點(diǎn)詳情 通過空氣監(jiān)測(cè)站點(diǎn)詳情頁面，可全面的了解到該空氣監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的基本信息，包括：站點(diǎn)名字、坐標(biāo)位置、控制級(jí)別、站點(diǎn)地址、監(jiān)測(cè)時(shí)間；監(jiān)測(cè)指標(biāo)的檢測(cè)值和超標(biāo)值、該站點(diǎn)的周邊監(jiān)測(cè)站的信息、周邊的環(huán)保事件數(shù)、周邊的污染源信息。 地圖上顯示該站點(diǎn)位置，點(diǎn)擊地圖上的點(diǎn)可查看詳情。來自：云商店![]()
/(P+R)，其中R為召回率，P為精確率。 ROC 曲線 ROC 曲線用于繪制采用不同分類閾值時(shí)的 TPR （真正例率，縱坐標(biāo)）與 FPR（假正例率，橫坐標(biāo)），ROC曲線越接近左上角，該分類器的性能越好。 敏感度分析 不同特征范圍下的準(zhǔn)確率 將圖片根據(jù)特征值，如亮度、模糊度等劃分來自：百科![]()
并修改標(biāo)注描述和標(biāo)記信息描述然后保存。 錄入默認(rèn)地址需要具體到門牌號(hào) 如xx 省xx市xx區(qū)xx路xx號(hào) 4、在編輯界面 ，右上角保存。 百度地圖 坐標(biāo)獲取地圖 http://api.map.baidu.com/lbsapi/getpoint/index.html 另外還可以使用經(jīng)緯度來定位，填寫了經(jīng)緯度就不用再填寫默認(rèn)地址。來自：百科![]()
程監(jiān)控、流程效率等方面實(shí)現(xiàn)了流程的全生命周期管理。 （協(xié)同 BPM 模型） （2）核心算法 在顯示節(jié)點(diǎn)名稱順序和分支匹配計(jì)算、計(jì)算節(jié)點(diǎn)位置坐標(biāo)、實(shí)現(xiàn)流程回退等業(yè)務(wù)功能時(shí)，采用了廣度優(yōu)先、深度優(yōu)先遍歷算法、廣度優(yōu)先及回溯算法。流程圖顯示采用了最小區(qū)域算法，以快速展示復(fù)雜的流程。分支來自：云商店![]()
在自動(dòng)駕駛汽車監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)每秒只采集5種測(cè)量數(shù)據(jù)（速度、溫度、發(fā)動(dòng)機(jī)功率、方向、坐標(biāo)），1000W量汽車每秒中將會(huì)有5000W的TPS。 在自動(dòng)駕駛汽車監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)每秒只采集5種測(cè)量數(shù)據(jù)（速度、溫度、發(fā)動(dòng)機(jī)功率、方向、坐標(biāo)），1000W量汽車每秒中將會(huì)有5000W的TPS。 寫入平穩(wěn)、持續(xù)來自：專題![]()
使用FunctionGraph函數(shù)對(duì)IoTDA中的設(shè)備坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換 本章節(jié)介紹如何使用函數(shù)結(jié)合IoTDA服務(wù)，將物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上報(bào)以及設(shè)備狀態(tài)變動(dòng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，流轉(zhuǎn)至FunctionGraph觸發(fā)函數(shù)運(yùn)行并進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換（將WGS84坐標(biāo)轉(zhuǎn)為GCJ02坐標(biāo)） 了解詳情 使用FunctionGraph函數(shù)對(duì) LTS 中的日志進(jìn)行實(shí)時(shí)過濾來自：專題![]()
區(qū)（table），并返回表格結(jié)構(gòu)（row, column）和文本信息。 通用文字識(shí)別 識(shí)別圖片上的文字信息，以JSON格式返回識(shí)別的文字和坐標(biāo)。支持掃描文件、電子文檔、書籍、票據(jù)和表單等多種場(chǎng)景的文字識(shí)別。 支持中英文以及部分繁體字。 網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別 識(shí)別網(wǎng)絡(luò)圖片中的文字內(nèi)容，并以來自：專題![]()
通過對(duì)增值稅發(fā)票圖片預(yù)處理、表格提取、文字提取、文字識(shí)別、結(jié)構(gòu)化信息輸出等一系列技術(shù)化手段，快速將增值稅發(fā)票上的文字信息識(shí)別出來，節(jié)省大量的人工錄入成本。 通過對(duì)增值稅發(fā)票圖片預(yù)處理、表格提取、文字提取、文字識(shí)別、結(jié)構(gòu)化信息輸出等一系列技術(shù)化手段，快速將增值稅發(fā)票上的文字信息識(shí)別出來，節(jié)省大量的人工錄入成本。來自：專題
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