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（2）添加控制點 添加控制點方法有三種，第一是手動輸入控制點坐標，第二是導入控制點文件，第三是導入 CC 的導出的控制點。 輸入控制點坐標 添加單個點。在控制點信息上右鍵，選擇添加控制點， 編輯控制點名稱，手動輸入控制點坐標并定義好控制點坐標系，完成后點確認，完成控制點添加。 導入控制點文件來自：云商店漏洞趨勢：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。 威脅態(tài)勢 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)勢的橫坐標表示時間，左側(cè)縱坐標表示受威脅資產(chǎn)的數(shù)量，右側(cè)縱坐標表示受威脅訪問的日志量。將鼠標箭頭置于某個日期上，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 展示當前工作空間內(nèi)的待辦事項。來自：專題
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（1）提交重建 確認空三無誤，進行三維重建工作。 在重建任務(wù)集上右鍵，選擇提交重建任務(wù)。 在彈出的對話框中，輸入提交模型的名稱，選擇瓦片坐標系，和控制點一致，點擊下一步。 由于模型輸出需大量內(nèi)存，需要對模型進行分塊處理，使其占用少量內(nèi)存。選擇模型分塊模式，確定分塊大小。分塊大小來自：云商店![]()
Integer 縮放級別，取值范圍[0~20]。 x 是 Integer 縮放網(wǎng)格上的 X 坐標。 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。 值必須在 [0, 2的z次方-1] 范圍內(nèi)。 請求參數(shù) 表2 請求Header參數(shù) 參數(shù)來自：百科![]()
美圖應(yīng)用：上傳照片進行主體檢測，實現(xiàn)背景虛化、圖像裁剪等圖像處理。 家居設(shè)計圖像處理：檢測家居圖像多主體坐標信息，對海量設(shè)計圖分類和打標。 電商詳情頁優(yōu)化：檢測圖像中商品主體的坐標信息，調(diào)整商品主體位置優(yōu)化布局實現(xiàn)智能設(shè)計。 輔助智能識圖：裁剪突出圖像中的主體區(qū)域，提高 圖像識別 準確率。來自：專題![]()
返回識別的文字和坐標。 文字識別api 行駛證識別 文字識別api行駛證識別可以識別行駛證圖片中主頁與副頁的文字內(nèi)容，并返回識別的文字和坐標。 文字識別api駕駛證識別 文字識別api駕駛證識別可以識別駕駛證圖片中主頁與副頁的文字內(nèi)容，并返回識別的文字和坐標。 文字識別api護照識別來自：專題![]()
的強大助力。 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)，對物理世界進行感知和認知。 ②數(shù)據(jù)可視：將虛擬坐標與現(xiàn)實世界坐標對齊，把業(yè)務(wù)相關(guān)的3D模型、視頻、 圖文信息、表單等內(nèi)容信息實時、 準確地疊加在真實物體之上。 ③遠程協(xié)作：與AR眼鏡等終端結(jié)合，全面采來自：云商店![]()
之后，可以進入圖表設(shè)置選項。 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，后者可以更改標題、坐標軸、圖例位置、坐標系參考線等。 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![]()
解豐縣的實時空氣質(zhì)量，做出相應(yīng)決策。 空氣監(jiān)測站點詳情 通過空氣監(jiān)測站點詳情頁面，可全面的了解到該空氣監(jiān)測站點的基本信息，包括：站點名字、坐標位置、控制級別、站點地址、監(jiān)測時間；監(jiān)測指標的檢測值和超標值、該站點的周邊監(jiān)測站的信息、周邊的環(huán)保事件數(shù)、周邊的污染源信息。 地圖上顯示該站點位置，點擊地圖上的點可查看詳情。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的 TPR （真正例率，縱坐標）與 FPR（假正例率，橫坐標），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![]()
并修改標注描述和標記信息描述然后保存。 錄入默認地址需要具體到門牌號 如xx 省xx市xx區(qū)xx路xx號 4、在編輯界面 ，右上角保存。 百度地圖 坐標獲取地圖 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地址。來自：百科![]()
程監(jiān)控、流程效率等方面實現(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)點名稱順序和分支匹配計算、計算節(jié)點位置坐標、實現(xiàn)流程回退等業(yè)務(wù)功能時，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，以快速展示復雜的流程。分支來自：云商店![]()
使用FunctionGraph函數(shù)對IoTDA中的設(shè)備坐標數(shù)據(jù)進行轉(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)備上報以及設(shè)備狀態(tài)變動的相關(guān)數(shù)據(jù)，流轉(zhuǎn)至FunctionGraph觸發(fā)函數(shù)運行并進行坐標轉(zhuǎn)換（將WGS84坐標轉(zhuǎn)為GCJ02坐標） 了解詳情 使用FunctionGraph函數(shù)對 LTS 中的日志進行實時過濾來自：專題![]()
在自動駕駛汽車監(jiān)測的數(shù)據(jù)每秒只采集5種測量數(shù)據(jù)（速度、溫度、發(fā)動機功率、方向、坐標），1000W量汽車每秒中將會有5000W的TPS。 在自動駕駛汽車監(jiān)測的數(shù)據(jù)每秒只采集5種測量數(shù)據(jù)（速度、溫度、發(fā)動機功率、方向、坐標），1000W量汽車每秒中將會有5000W的TPS。 寫入平穩(wěn)、持續(xù)來自：專題![]()
區(qū)（table），并返回表格結(jié)構(gòu)（row, column）和文本信息。 通用文字識別 識別圖片上的文字信息，以JSON格式返回識別的文字和坐標。支持掃描文件、電子文檔、書籍、票據(jù)和表單等多種場景的文字識別。 支持中英文以及部分繁體字。 網(wǎng)絡(luò)圖片識別 識別網(wǎng)絡(luò)圖片中的文字內(nèi)容，并以來自：專題![]()
Positive，TP指數(shù)，檢出率盡可能高 ● 能夠忽略所有非問題的漏洞 即False Positive，F(xiàn)P指數(shù)，誤報率盡可能低 Benchmark 將以TP,FP為坐標軸繪制一張圖，當點越靠近左上方時，認為測試功能能力更優(yōu)。 Benchmark最后得分參考約登指數(shù)給出，用以下公式計算分值，得分越靠近 11來自：百科![]()
理操作。 智能分類識別 自動檢測定位圖片上指定要識別的票證，一次掃描即可識別票證的位置坐標、結(jié)構(gòu)化識別的內(nèi)容以及對應(yīng)的類別。 自動檢測定位圖片上指定要識別的票證，一次掃描即可識別票證的位置坐標、結(jié)構(gòu)化識別的內(nèi)容以及對應(yīng)的類別。 身份證識別 自動識別身份證上的全部信息，支持身份證正來自：專題![]()
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