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淺析數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)在智能物流中的應(yīng)用2024-12-27 15:33
智能物流作為現(xiàn)代供應(yīng)鏈管理的重要組成部分，正經(jīng)歷著飛速發(fā)展。為了在復(fù)雜多變的市場環(huán)境下提升運營效率，物流企業(yè)開始借助先進技術(shù)來優(yōu)化流程。標(biāo)貝科技的數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)為智能物流的發(fā)展提供了新的動力，其應(yīng)用場景廣泛，包括貨物追蹤、路線優(yōu)化、需求預(yù)測和智能倉儲等領(lǐng)域。這些技術(shù)不僅提高了作業(yè)的自動化水平，還為決策提供了有力的數(shù)據(jù)支持。 -
標(biāo)貝數(shù)據(jù)標(biāo)注在智能駕駛訓(xùn)練中的落地案例2024-12-24 15:17
標(biāo)貝科技深耕AI數(shù)據(jù)服務(wù)多年，在無人駕駛、自動駕駛等智能駕駛領(lǐng)域擁有豐富的合作案例。多次采用點云標(biāo)注以及3D&2D融合等標(biāo)注方式為智能駕駛領(lǐng)域客戶提供環(huán)境感知、決策策劃、車道線標(biāo)注、障礙物監(jiān)測、道路標(biāo)志牌標(biāo)注等標(biāo)注服務(wù)。以下為標(biāo)注科技經(jīng)手的智能駕駛的標(biāo)注案例，供大家參考。 -
標(biāo)貝數(shù)據(jù)標(biāo)注案例分享：車載語音系統(tǒng)數(shù)據(jù)標(biāo)注2024-12-24 14:24
車載語音識別系統(tǒng)是指利用機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)的一種自然語言處理技術(shù)，載語音識別系統(tǒng)通過辨別聲音的語調(diào)、語速和音量，將所聽到的語音轉(zhuǎn)化成可讀取的語言數(shù)字，從而達到實現(xiàn)車輛控制、語音導(dǎo)航等多個汽車控制功能的作用。一般來說，車載語音識別系統(tǒng)主要分為前端和后端兩個部分，本文將針對前端語音信號數(shù)據(jù)采集標(biāo)注進行實例講解。 -
標(biāo)貝智能語音識別在智能會議場景中的落地案例2024-12-20 10:31
標(biāo)貝科技專注智能語音交互領(lǐng)域多年，在語音識別和語音合成領(lǐng)域有著多項大型企業(yè)合作案例，標(biāo)貝與多個智能會議系統(tǒng)廠商合作，成功將語音識別技術(shù)在智能會議系統(tǒng)中落地，并且隨著語音識別技術(shù)的日趨成熟，智能會議系統(tǒng)的使用也將更加便利，那么標(biāo)貝語音識別在智能語音系統(tǒng)中有些哪些成功應(yīng)用案例呢？ -
AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)在AI產(chǎn)業(yè)升級中扮演哪些角色2024-12-13 15:41
數(shù)據(jù)、算法和算力是構(gòu)建AI系統(tǒng)的三大核心要素，三者的協(xié)同使現(xiàn)代AI技術(shù)實現(xiàn)了從理論到應(yīng)用的飛躍。算法是處理信息、提取特征、進行預(yù)測的邏輯框架；算力支持算法處理龐人和復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，使得研究人員能夠探索更深、更寬的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，訓(xùn)練更強大的模型，并加速模型的推理速度；數(shù)據(jù)是模型學(xué)習(xí)和適應(yīng)不同任務(wù)的基石高質(zhì)量的數(shù)據(jù)能夠幫助模型更好地理解現(xiàn)實世界，并做出更精準(zhǔn)的預(yù)測。 -
淺析基于自動駕駛的4D-bev標(biāo)注技術(shù)2024-12-06 15:01
4D-bev標(biāo)注技術(shù)是指在3D空間中以時間作為第四個維度進行標(biāo)注的過程。4D-bev通常在地場景較為復(fù)雜的自動駕駛場景中使用，其可以通過精準(zhǔn)地跟蹤和記錄動態(tài)對象的運動軌跡、姿勢變化以及速度等信息，全面理解和分析動態(tài)對象在連續(xù)的時間序列中的變化，提升自動駕駛系統(tǒng)的感知、決策和控制能力。 -
基于智能語音交互的智能呼叫中心工作機制2024-12-03 16:44
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標(biāo)貝科技：自動駕駛中的數(shù)據(jù)標(biāo)注類別分享2024-11-22 15:07
自動駕駛訓(xùn)練模型的成熟和穩(wěn)定離不開感知技術(shù)的成熟和穩(wěn)定，訓(xùn)練自動駕駛感知模型需要使用大量準(zhǔn)確真實的數(shù)據(jù)。據(jù)英特爾計算，L3+級自動駕駛每輛汽車每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)高達4000GB，作為自動駕駛技術(shù)應(yīng)用落地的必要條件，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)已成為支撐自動駕駛熱潮必不可少的一環(huán)。本文將以數(shù)據(jù)標(biāo)注的視角，通過標(biāo)貝科技自研平臺標(biāo)貝數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺，展示自動駕駛常見的幾種標(biāo)注場 -
標(biāo)貝科技：AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)，人工智能行業(yè)發(fā)展的底層支撐2024-11-14 18:32
隨著不同大模型在語言理解及生成等領(lǐng)域的出色表現(xiàn)，大模型別后的規(guī)模規(guī)律不斷強化數(shù)據(jù)在要提升AI性能上的關(guān)鍵作用，AI數(shù)據(jù)服務(wù)可加速高質(zhì)量數(shù)據(jù)的獲取與標(biāo)注，推動AI算法的創(chuàng)新與持續(xù)優(yōu)化，是AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)。加速高質(zhì)量數(shù)據(jù)的獲取與標(biāo)注，推動AI算法的創(chuàng)新與持續(xù)優(yōu)化，是未來人工智能行業(yè)發(fā)展的大勢所趨。
