zhaoyang数据标注员  内容精选
  • 数据标注服务_数据清洗

    基地规模 全国最大规模专业数据标注基地,占地面积超1万平米,可容纳2500名专业标注同时办公。 标注能力 全面支持无人驾驶、语音识别、人脸识别、地图数据等多种数据标注场景。 数据交付方式 根据客户需求,支持公有化、私有化两种数据交付方式。 公有化交付 客户可直接在开放云提交需求或者上传待处理数据,项目执行完毕后,下载结果数据,交付过程方便快捷。

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  • 数据采集与标注解决方案_通用解决方案

    数据众包 数据标注 数据采集 数据采集与标注解决方案 智能驾驶数据一体化解决方案 数据采集与标注解决方案 使用低成本高效率的众包模式满足客户对AI数据的需求,可采集大量的原始数据,通过数据加工,为客户交付标准化、结构化的可用数据,帮助客户训练算法模型、开展机器学习,提高在AI领域的竞争力。

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  • 智能驾驶数据一体化解决方案_AI数据服务

    数据众包 数据标注 数据采集 数据采集与标注解决方案 自动驾驶数据一体化解决方案 自动驾驶数据一体化解决方案 基于自动驾驶行业多年数据经验,提供数据的采集、标注、存储、管理、训练、清洗、评测全流程配套产品和服务,助力智能驾驶技术的快速落地。

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  • 一见安全生产智能应用平台

    实现复杂场景精准预警 业务内生模型自迭代 自动完成数据收集并智能标注,仅需事件复核即可实现模型效果优化 零代码AI技能编排 可视化技能编排,赋能安全生产应用,灵活匹配企业安全管理规程 灵活的云边端架构 云边协同,打造分布式建设、集约化管理的安全生产新范式 典型场景 矿山安全生产 水利安全监测 危化安全生产 电力安全生产 隧道涵洞智能防涝 LNG接收站作业过程管控 煤矿视频反三违智能识别系统 搭建煤矿作业安全监测系统

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  • 工业数据智能平台

    可通过零代码界面进行数据预处理、数据可视化,内置多种人工智能算法与机理模型,能实现对于多种复杂场景智能模型的构建,从而助力解决业务场景核心问题,实现提质增效、节能降碳的业务目标。 产品功能 数据挖掘与分析 涵盖数据获取、数据预处理、数据统计分析、数据可视化全流程的数据管理能力。 特征工程 内置计算引擎,囊括丰富多样的特征构造与特征降维方法,支持新增特征属性、去除冗余特征,提升模型效果。

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  • 一见视觉智能平台

    无需代码能力即可训练出专业水准的行业场景化视觉AI模型 零代码AI技能编排 支持AI技能可视化编排,将模型能力与业务场景相结合,非专业人员亦可让AI能力灵活适配业务需求 多模态大模型冷启动 基于多模态大模型,通过Prompt可零样本生成AI技能,快速覆盖碎片场景需求,大幅降低冷启动成本 视觉大模型复判 基于判别式视觉大模型过滤无效预警,大幅提升复杂场景监测预警精度,全面提升系统可用性 业务内生模型自迭代 自动完成数据收集并智能标注

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  • 数据湖管理与分析平台EDAP_数据分析_数据开发

    安全可靠 多租户资源隔离 ;行、列级数据权限管控、审计日志等。 应用场景 数据集成、开发 数据治理、管理 数据融合分析 数据中台建设 场景概述 通过EasyDAP实现异构数据源的数据集成、交换。 我们能提供 数据集成 帮助企业高效实现异构数据源之间的数据同步,以及数据仓库、数据湖构建。 支持常见各类源端、目的端,可视化拖拽式,门槛低,并且提供不需要写代码的数据清洗、处理组件。

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  • 数据转视频-百度AI开放平台

    无需手动剪辑和输入代码,自动快速生成可视化图表动画,提升数据内容价值 丰富的细节配置 支持调整图表的背景、文字、音乐、预期时长等参数,实现图表动画的个性化配置 应用场景 商业营销 数据新闻 知识科普 商业营销 基于实际商业场景中产生的特定数据,选择与之适配的图表模版生成视频,实现业务数据的动态可视化展示,让商业数据更直观 合作案例 技术特色 丰富的图表类型 丰富的图表模版,开箱即用,满足不同使用场景的需求

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  • 超级链_可信计算_超级链_多方数据协同计算

    区块链降低协作成本 作为存证账本,保证数据公开透明、不可篡改智能合约实现自动结算。 多方协作提高合作灵活性 任务请求数据经混淆处理,隐藏确切的计算目标协作方验证存储数据的TEE合法性,以保证贡献的数据不会泄露。 产品优势 方案灵活 数据隔离域、数据安全上链、多方安全计算等能力完整全面,开放平台支持合作伙伴介入,灵活覆盖更多的业务场景。

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  • 百度智慧工业大数据解决方案

    智慧工业大数据解决方案 智慧工业大数据是实现企业决策智能的引擎,是助力企业数字化转型的关键一环。本方案具备端到端、智能易用、开源开放等特点,解决企业数据-信息-知识-智慧的转化难题,构建企业真正的智慧大脑。 立即咨询 业务挑战 方案架构 方案优势 客户案例 商业合作 业务挑战 数据资产化 企业数据资产化过程中存在着数据采集难、数据治理难、价值呈现难、成本控制难四大难点。

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