各大众包标注采集平台-学习笔记

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各大众包标注采集平台-学习笔记

各大众包标注采集平台-学习笔记

一、百度数据众包平台人工采集人工采集:适用于各种复杂场景数据采集的需求,海量众包用户定制化线下采集,涵盖图片、文本、语音、视频等全维度多媒体数据全维度多媒体数据无缝采集:万名专职采集员应对各种需求、多种类型和方案完美覆盖采集需求、覆盖全国300+城市针对地理位置定制采集、多重审核机制保障数据质量。

文本数据采集基于众包的方式提供文本数据采集服务,可包括广告、杂志、报纸、教材等多种形式的文本数据。

采集灵活性高、速度快,能够根据需求制定文本采集方案。

(支持实体图片、人物图片、场景图片、基于地理位置的文本采集,并且可按照需求进行特定场景下的采集,采集的图片针对性强、质量高,不与其他用户共享。

采集的应用实例包括:特定人群人脸文本采集、药盒图片采集、医疗单文本采集、街道全景采集、名片采集、商铺多角度照片采集等)图片数据采集根据实际需求提供特定场景的图片数据采集服务,包括实体图片、任务图片、场景图片、基于地理位置的图片采集,采集的图片针对性强、质量高,不与其他用户共享。

语音视屏数据采集提供各种特定条件下的语音视频采集服务,采集目标人群分散广、覆盖全,采集数据高度真实有效。

能够多人并发采集,采集效率高。

O2O|LBS数据采集根据O2O行业的特性,提供基于LBS的O2O数据采集服务,数据采集专员分布覆盖全国300+城市,可快速有效的采集各类O2O数据。

数据标注适用于大规模的图像、视频、语音、文本以及其他特殊数据的数据清洗、评估、提取以及特殊信息标注,专业的标注团队高效、稳定提供数据标注服务数据众标服务专业的标注采集平台(支持定制化开发)数量庞大的高质量标注采集用户专业项目人员策划方案、实时跟进多重审核机制保障数据高质量数据分类/清洗评价内容分类、图片类型分类、图片标签分类、垃圾流量清洗、有效语音筛选数据校验评估文本语法校验、图片相关性评估、搜索相关性评估、情感倾向性评估、质量优劣评估数据内容提取图片特定内容提取、图片文字提取、文本关键词提取、语音转写文本、网页摘要撰写数据抓取适用于对互联网数据有需求的应用场景,通过自动化数据采集终端完成海量互联网数据的自动化采集互联网数据抓取强大的采集能力,超大并发量快速采集、多种应用领域文本,图片及网页数据、300+城市,30+运营商多地域数据抓取、线上监控和报警服务稳定高质量互联网网页抓取通过众包模式,提供互联网网站的定向采集,可更快、更准、更全量的采集需要的互联网网页数据定向站点数据订阅依托与众包模式的采集和抓取服务,积累了一系列常用、知名站点的数据获取和处理方案,可直接提供定向站点的数据订阅服务。

《众包》读书笔记-课件

《众包》读书笔记-课件

宝洁:创新中心
群体智能
创造潜力
1 群体创造潜力的本质
对于众包来说,摆脱了以往传统的大规模再生存方式,通过互联网将分散在不同地 方信息聚拢起来并善加利用,从而从100%的参与者中寻找出能够产生巨大变化的 1%。而这种创造性工作中,众包的本质是去芜存青。
2 信息整合的现实例子
通过组织大量有才华的业余爱好者用价格低廉 但分辨率很高的数码相机拍出高质量的图片, 然后通过在Istockphoto发布形成一定的规模
何为众包
//杰夫·豪
众包指的是一个公司或机构把过去由员工执行的工作任务,以自由自愿的形式外包 给非特定的(而且通常是大型的)大众网络的做法。
//姜奇平
众包与中国人所说的“三个臭皮匠,赛过诸葛亮”意思相近,而新的地方在于,它 以互联网为基础,更加深入的探讨“未来是按照什么样的方式组织的”的问题。
众包四要素
众包
群体力量驱动商业未来
[美] 杰夫·豪⊙著 牛文静⊙译 21世纪的商业趋势,离开众包,你将无法面对商业未来
推荐序
众包揭示了一个关于人类的基本原理——社区比公司更能有效地组织起工作者, 一个工作的最好人选是最想做这个工作的人。有热情。快乐工作的人构成了我们这个 的经纬,而众包就是利用群体的智慧,创造出人人受益的美好事物。
每个人都拥有别人看来很有价值的知识或才华。每个人都拥有自己的特质,每个人 都处在众包的中心。这也是植根于众包当中的平等主义原则。
2 多样化成功的条件
问题必须很难解决
大众具备随时解决问题的一些能力
参与者必须来自足够大的人才库
群体智能
认知潜力
1 认知潜力必须了解的事实
要懂得学会 汇总和利用 己有的知识
最聪明的人 总在别处

最新(完美版)RNOHelper_V1.1.8使用说明

最新(完美版)RNOHelper_V1.1.8使用说明

RNO Helper无线网络优化助手使用说明V1.1.8目录1.概述 (1)2.源数据制作与准备 (2)2.1.工参模板制作 (2)2.2.邻区模板制作 (3)2.3.其它模板制作 (3)3.基本使用介绍 (4)3.1.管理员权限设置 (4)3.2.网络制式设置与版本信息查看 (4)3.3.4G/3G/2G扇区图层制作 (5)3.3.1.RNO专用扇区图层制作 (5)3.3.2.RNO专用扇区图层打开 (6)3.4.小区号-名/基站号-名/经纬定位 (7)3.5.专题图层制作 (7)3.6.网络标签显示 (8)3.7.小区信息显示 (8)3.8.其它图层制作 (8)3.9.保存工作空间 (9)4.规划优化核查功能介绍 (10)4.1.无线参数优化 (10)4.1.1.全网参数检索 (10)4.1.2.小区参数相关性显示 (11)4.2.邻区关系优化 (11)4.2.1.邻区关系表导入 (12)4.2.2.邻区关系显示与手动添加删除 (12)4.2.3.邻区规划更改关系表导出 (13)4.2.4.LTE邻区自动规划 (13)4.2.4.1.自动邻区规划设置 (13)4.2.4.2.单小区可视化邻区自动规划 (14)4.2.4.3. 批量邻区自动规划 (15)4.2.5.站点间切换频度地理化显示 (16)4.3.全网参数核查功能 (16)4.3.1.邻区距离核查-超远邻区核查 (17)4.3.2.邻区个数核查 (17)4.3.3.单向邻区核查 (17)4.3.4.邻区漏配核查 (17)4.3.5.LTE全网PCI核查 (18)4.3.6.LTE同站PCI核查 (18)4.3.7.LTE全网PRACH核查 (18)4.3.8.LTE同站PRACH核查 (18)4.3.9.LTE站点TAC核查 (18)4.3.10.TDS同站频扰核查 (18)4.3.11.TDS全网主频核查 (18)4.3.12.TDS同频同扰核查 (18)4.3.13.TDS邻区扰码核查 (18)4.3.14.TDS同频同扰码组核查 (18)4.3.15.TDS同频同复合码组核查 (18)4.3.16.TDS同频同扰码组同复合码组核查 (18)5.常用功能介绍 (20)5.1.MAPINFO图层转换GOOGLEEARTH图层 (20)5.2.外场测试ATU数据显示功能 (20)5.2.1.ATU数据导出转换为EXCEL表格 (21)5.2.2.导入测试数据并生成对应图层 (21)6.帮助与工具信息 (22)6.1.工具信息 (22)6.2.版本检查更新升级 (23)6.3.VIPLICENSING (23)附录Ⅰ VIP 功能 (25)附录Ⅱ常见问题 (25)附录Ⅲ更新记录 (28)1.1.6版本更新内容 (28)1.1.7版本更新内容 (28)1.1.8版本更新内容 (29)1.概述RNOHelper(无线网络优化助手)可以快速制作LTE、CDMA 、TD-SCDMA、GSM 、CDMA2000、WCDMA、点、泰森等网络地理化显示图层,显示系统内/间邻区关系,漏配邻区核查,常规参数核查,邻区批量自动规划,提供4G/3G/2G网络协同规划优化功能,本文档对RNOHelper常用功能进行讲解,以方便大家提高优化工作效率。

数据标注知识点总结

数据标注知识点总结

数据标注知识点总结一、数据标注的定义数据标注是指在机器学习和人工智能算法训练中,将原始数据标记为特定的类别或属性的过程。

通过标注,将数据集转化为可用于模型训练的格式,使得机器学习算法能够从中学习和提取规律,从而实现数据的自动化处理和智能化分析。

二、数据标注的重要性1. 提高模型准确性:标注数据能够帮助机器学习模型更好地理解和学习数据的特征和规律,从而提高模型的准确性和预测能力。

2. 促进算法优化:标注数据是优化算法的前提和基础,只有通过标注数据的训练,算法才能不断地调整和完善自身的参数和结构。

3. 实现自动化处理:通过标注数据,可以实现数据的自动化处理和分析,减少人力成本和提高工作效率。

4. 推动AI应用:数据标注是人工智能应用的关键环节,只有通过标注数据的训练,AI在各个领域才能实现更精准的应用和服务。

三、数据标注的常见方法1. 图像标注:对图像进行对象检测、区域标注、语义分割等标注方式,以训练图像识别和分析模型。

2. 文本标注:对文本数据进行实体识别、情感分析、关系抽取等标注方式,以训练文本分析和处理模型。

3. 语音标注:对语音数据进行语音识别、语义理解、情感识别等标注方式,以训练语音识别和自然语言处理模型。

4. 视频标注:对视频数据进行行为识别、物体追踪、动作分类等标注方式,以训练视频分析和识别模型。

四、数据标注的关键问题1. 标注质量:标注数据的准确性和一致性是影响模型效果的重要因素,需要通过严格的质量把控和标注规范来保证标注数据的质量。

2. 标注成本:标注数据的成本取决于数据规模和复杂度,需要通过合理的标注流程和技术手段来降低标注成本。

3. 标注效率:标注数据的效率直接关系到整个标注过程的周期和效果,需要通过合理的标注工具和流程优化来提高标注效率。

五、数据标注的应用场景1. 计算机视觉:通过图像标注实现物体识别、图像分割、人脸识别等应用。

2. 自然语言处理:通过文本标注实现文本分类、情感分析、关键词提取等应用。

数据堂众包任务平台

数据堂众包任务平台

数据堂众包任务平台概述数据堂众包任务平台是一个在线平台,提供给企业和个人用户进行数据处理和分析的服务。

通过这个平台,用户可以发布各种类型的任务,比如数据清洗、数据标注、数据分析等,然后通过众包的方式将这些任务分发给注册在平台上的众包者,由众包者完成任务并提交结果。

背景在当今数字化时代,数据的重要性日益凸显。

越来越多的企业和个人需要处理海量的数据来支持业务决策和创新研究。

然而,由于数据处理和分析需要专业技能、耗时繁琐,很多用户无法自己完成这些任务。

众包任务平台应运而生,通过连接任务发布者和任务执行者,实现高效的数据处理和分析。

功能1. 任务发布:用户可以在平台上发布各种类型的任务。

任务发布包括任务描述、任务要求、任务预算、任务截止日期等信息。

任务发布者可以根据自己的需求,自定义任务的详细信息。

2. 任务接受:众包者可以在平台上浏览并接受感兴趣的任务。

众包者可以在任务详情页查看任务的描述、要求和预算,然后决定是否接受该任务。

3. 任务执行:接受任务后,众包者可以开始执行任务。

任务执行包括数据采集、数据清洗、数据标注、数据分析等环节。

众包者可以使用平台提供的工具进行任务执行,也可以根据任务要求选择其他工具。

4. 任务提交与审核:众包者完成任务后,可以将结果提交给任务发布者。

任务发布者可以对结果进行审核,确认任务是否完成。

如果任务完成的结果符合要求,则任务发布者可以批准任务,并支付相应的报酬给众包者。

5. 任务评价:用户可以对任务发布者和众包者进行评价。

这样可以提高众包者的工作质量和任务发布者的信誉度,为平台上的用户提供参考信息。

优势1. 优质的数据处理和分析服务:通过众包方式,平台可以吸引专业人士和专业团队来完成任务,保证了任务的质量和准确性。

2. 高效的任务分发和执行:任务发布者可以在平台上快速找到合适的众包者来执行任务,降低了任务发布者的工作负担,同时也提高了任务执行的效率。

3. 灵活的任务定制和报酬方式:任务发布者可以根据自己的需求和预算,自定义任务的要求和预算。

数据标注实用教程(笔记之一)

数据标注实用教程(笔记之一)

数据标注概述(笔记)人工智能算法能学习的数据必须通过人工逐一标注。

所以,数据标注就成为目前大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。

标注的数据量越大,算法的性能就越好。

数据标注是对未处理的初级数据,包括语音、图像、文本、视频等进行加工处理并转换为机器可识别信息的过程。

原始数据一般通过数据采集获得,之后的数据标注相当于对数据进行加工,然后输送到人工智能算法中完成调用。

数据标注产业主要是根据用户或企业的需求对图像、语音、文本、视频等进行不同方式的标注,从而为人工智能算法提供大量的训练数据,以供机器学习使用。

数据标注的基本流程包括四个环节:数据采集,数据清洗,数据标注,数据质检。

数据采集:比较常见的是通过互联网获取公开数据集与专业数据集,公开数据是政府、科研机构等对外开放的资源,获取比较简单。

专业数据集比较耗费人力和物力,有时需要通过人工采集或购买获得,有时也需要通过拍摄、录制等自主手段获得。

数据清洗:在完成数据采集后,并不是每一条数据都能够直接使用,有些数据是不完整、不一致、有噪声的脏数据。

这些数据需要通过数据预处理,才能真正用于问题的分析和研究中。

在数据预处理过程中,对脏数据进行数据清洗是重要的环节。

在数据清洗时应对所采集的数据进行筛选,去掉重复的无关的数据。

针对数据集中存在的异常值、缺失值进行查缺补漏。

同时,平滑噪声数据。

最大限度地纠正数据的不一致性和不完整性,将数据统一成适合标注且与主题密切相关的,待标注数据集。

数据标注:完成数据清洗后即进入数据标注环节,数据标注员负责标注数据。

可采用分类标注、拉框标注、区域标注、标点标注,或其他标注方法进行数据标注。

数据质检:无论是数据采集、数据清洗,还是数据标注,人工处理数据的方式,并不能保证完全正确。

为了提高数据输出的准确率,数据质检成为重要的环节。

而最终通过质检环节的数据,才算是真正完成了数据标注工作。

数据标注的分类根据待标注数据类型一般分为文本标注、音频标注、图像标注、视频标注。

数据标注实习日志

数据标注实习日志一、实习前的准备工作在进入数据标注实习之前,我对这个岗位的工作内容和要求进行了一番了解。

数据标注是指根据给定的标准,对数据进行分类、标记或注释的过程,以便机器学习算法能够更好地理解和处理这些数据。

作为一名数据标注实习生,我需要具备对数据的敏感性和准确性,以及一定的专业知识和技能。

为了更好地适应实习工作,我提前学习了相关的理论知识和技术。

我阅读了一些关于数据标注的专业书籍和论文,了解了不同类型的数据标注方法和常见的标注工具。

同时,我也积极参加了一些相关的在线课程和培训,提升了自己的标注技能和专业素养。

二、实习的第一天在实习的第一天,我来到了实习公司的办公室。

作为一名新人,我首先进行了入职培训和介绍。

培训内容包括公司的业务范围、标注项目的背景和目标,以及标注的标准和要求。

通过这些培训,我对实习的具体内容和公司的期望有了更清晰的认识。

随后,我被分配到了一个标注项目组。

项目组由一名项目经理和几名标注员组成,每个人负责不同的标注任务。

项目经理向我介绍了项目的整体进展和分工情况,并详细说明了我在项目中的具体任务和责任。

三、实习期间的工作在实习期间,我主要负责对文本数据进行标注。

具体而言,我需要根据给定的标准,对文本进行分类、命名实体识别、关系抽取等工作。

这些标注任务要求我对文本内容有一定的理解和分析能力,同时需要保证标注结果的准确性和一致性。

为了提高标注效率和准确性,我积极利用了一些辅助工具和技术。

例如,我使用了一些自然语言处理工具和标注软件,帮助我快速完成标注任务并减少错误。

同时,我也与项目组成员进行了密切的合作和交流,及时解决了一些标注过程中的疑问和问题。

四、实习心得和收获通过这段时间的实习,我对数据标注工作有了更深入的了解。

我意识到数据标注在机器学习和人工智能领域中的重要性和价值。

准确的标注数据可以提高机器学习算法的性能和效果,为实际应用提供更好的支持和服务。

同时,我也意识到数据标注工作的挑战和难度。

数据标注实习的日记

数据标注实习的日记今天是我开始我的数据标注实习的第一天。

作为一个大三学生,这是我第一次参加这样的实习项目,我对此感到非常兴奋和期待。

我知道这将是一个有趣而具有挑战性的实习经历,我希望通过这个实习能够学到更多关于数据标注的知识和实践技巧。

早晨,我来到实习地点,见到了我的导师李老师。

李老师是一个非常和蔼可亲的人,他给了我一个简短的介绍,并解释了我今天的任务。

我的主要工作是对一些图像进行标注,以帮助训练机器学习算法。

这些图像是从真实世界中采集的,对于标注人员来说,意味着我们要将图像中的目标物体进行分类和标定。

这对于机器学习算法的训练非常重要,因为它们需要大量的有标记的数据来提高准确性。

开始工作后,我首先学习了标注工具的使用方法。

这个标注工具可以让我在图像上矩形框选中目标物体,并为其分配特定的标签。

我注意到,标注工具提供了一些常见的标签,如人,汽车,动物等,以及一些自定义的标签选项。

这使得我们能够将各种物体都标注出来,并且以后可以更方便地对它们进行分类和识别。

我开始了第一张图片的标注工作。

这张图片是一辆红色的轿车停在道路上的场景。

我使用标注工具,细心地框选出了这辆车,并将其标注为“汽车”。

随后,我遇到了一些困难,因为道路上有一些其他的小物体,例如石头和树叶,它们可能会与车辆混淆。

于是我再次仔细观察了一下图片,并更加认真地进行了辨别和分类。

标注一张图片可能需要花费一些时间,但这并不是件无聊的事情。

实际上,通过这个过程我能够学到很多关于物体识别和分类的知识。

我学会了如何观察细节并做出正确的判断,这非常有助于我提高专注力和观察力。

我也了解到了标注的重要性,它直接影响到机器学习算法的准确性和性能。

在下午的实习过程中,我逐渐适应了标注的工作流程,并变得更加熟练和快速。

我学会了如何利用快捷键来加速标注过程,并注意减少人为错误。

我还学到了如何与团队合作,李老师和其他实习生们都非常友善和支持。

我们会经常交流和分享我们的经验,这对我来说是非常有益的。

ChatGPT技术的数据众包与众包标注平台的选择指南

ChatGPT技术的数据众包与众包标注平台的选择指南随着人工智能技术的不断发展和普及,自然语言处理领域也取得了令人瞩目的进展。

ChatGPT是一种基于生成式预训练网络的对话生成模型,能够为用户提供人机对话服务。

然而,要让ChatGPT拥有广泛的应用场景和更高的准确性,需要大量高质量的数据来进行训练和标注。

这时候,数据众包和众包标注平台就成为了必不可少的工具。

数据众包是指通过互联网获取大规模、分散的数据,通常依靠大量的人力资源完成采集、预处理和标注等工作。

众包标注平台则是提供数据众包服务的平台,使得用户能够高效地管理和完成数据众包任务。

本文将从数据众包和众包标注平台的选择指南方面,为大家介绍如何有效地利用这些工具来支持ChatGPT技术的发展。

一、数据众包平台的选择数据众包平台在互联网上有很多供选择的平台,如Amazon Mechanical Turk、Upwork、TaskRabbit等。

在选择数据众包平台时,需要考虑以下几个因素:1. 数据质量与标注准确度:众包平台的参与者数量庞大,但是并不保证每个参与者都具备高质量的工作能力。

因此,我们需要选择一个能够提供高质量数据的平台。

在选择平台时,可以考虑一些指标,如平台是否设有质量监控机制、参与者的平均薪酬和评价体系等。

2. 平台用户数量和多样性:众包平台的用户数量和多样性对于数据的广度和多样性有着重要影响。

用户群体越广泛,提供的数据就越具有代表性和普遍性。

因此,在选择平台时,可以参考平台的用户数量和来源地分布等信息。

3. 任务管理与效率:一个好的众包平台应该能够提供高效的任务管理和工作流程,以提高数据采集和处理的效率。

这包括任务发布、参与者的招募和分配、结果的审核和处理等功能。

综合考虑以上因素,在选择数据众包平台时,可以结合实际需求和平台的综合评价来进行权衡和选择。

二、众包标注平台的选择在众包标注平台的选择上,需要考虑以下几个方面:1. 标注工具和技术支持:好的众包标注平台应该提供丰富的标注工具和技术支持,以便快速、准确地完成各种数据标注任务。

数据标注实习日记与工作心得

数据标注实习日记与工作心得第一天今天是我开始数据标注实习的第一天。

作为一个新手,我对这个岗位的工作流程和标注要求还不太了解。

在上班的路上,我紧张而期待地想象着今天的工作内容。

到达公司后,我被带到了一个专门用于数据标注的办公室。

办公室里有一排排整齐的电脑,每个电脑上都放着一份详细的标注指南。

我开始仔细阅读指南,了解了公司的标注规范和标签的定义。

在上午的第一个任务中,我被要求标注一组图片中的物体。

这些图片是从实际场景中采集的,我需要在图片中圈出物体,并为其打上正确的标签。

虽然看起来简单,但是在实际操作中,我发现有些图片中的物体并不明显,需要仔细观察和判断。

下午,我参与了一个小组讨论会。

我们一起讨论了一些标注中的难题和技巧分享。

通过与其他同事的交流,我学到了很多实用的方法和经验。

这对我来说是一个很好的学习机会,让我更好地理解了数据标注的重要性和挑战性。

第二天至第五天在接下来的几天里,我逐渐熟悉了标注工作的流程和要求。

每天,我都会收到一份任务清单,清单中列出了我需要完成的标注任务和截止日期。

这让我能够更好地组织我的工作,并按时完成任务。

我发现,数据标注需要耐心和细心。

有时候,我需要在一张图片中仔细寻找目标物体,有时候又需要在一组图片中判断物体的数量和位置。

这需要我保持专注,并且对不同场景的物体有一定的了解。

在实习期间,我还学到了一些标注工具的使用技巧。

我们使用的标注软件可以帮助我们更高效地完成标注任务。

我学会了使用快捷键和调整标注框的大小,这让我的工作速度更快,准确性也有所提高。

第六天至第十天进入第二周,我开始接触到了一些更复杂的标注任务。

有时候,我需要对视频进行标注,标注视频中的物体或行为。

这对我来说是一个新的挑战,因为视频中的物体可能会移动或者遮挡,需要我更加细致地观察和标注。

在标注过程中,我也遇到了一些困难和问题。

有时候,我会遇到一些模糊或者模棱两可的情况,不确定该如何标注。

这时,我会主动向我的导师请教,或者与其他同事进行讨论。

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一、百度数据众包平台人工采集人工采集:适用于各种复杂场景数据采集的需求,海量众包用户定制化线下采集,涵盖图片、文本、语音、视频等全维度多媒体数据全维度多媒体数据无缝采集:万名专职采集员应对各种需求、多种类型和方案完美覆盖采集需求、覆盖全国300+城市针对地理位置定制采集、多重审核机制保障数据质量。

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指定主题数据抓取可在数据众包已有的资源站电池内提供指定关键词或者主题的数据抓取服务,抓取所有关键词匹配的数据。

同时还可支持站点来补充站点资源池。

问卷调研1700万真是样本用户,快速回收问卷数据,全流程11个质量管控策略,调研数据真实、可靠高性价比,1元/份起核心服务在线调研:上千问卷模板供您参考,专业级平台功能免费使用,答题页多终端答适配,自助回收更高效。

标准样本服务:在线设置目标用户需求,系统帮您招募用户回答问卷,按需付费,自动计价,1元/份起定制样本服务:单词项目预算超过1W或长期合作意向,更多精准投放、配额需求、质量要求产品优势海量真是样本库:庞大的样本库:1700万用户覆盖300个城市;垂类样本库:百度系产品合作,用户群体更加精准;真是身份保证:通过手机、邮箱。

实名认证等策略保证用户真是与唯一。

全流程质量管控精准投放:根据大数据用户画像,随机将问卷推送给用户标签匹配者答题控制:机器与人工处理,保障数据质量有效交付:仅交付有效问卷,按有效问卷收费大数据结合的专业数据分析实时数据分析:掌握问卷回收进度免费提供多种格式报告:原始数据、spss数据、数据分析报告大数据画像:提供10个垂类用户画像;定制服务可提供20类用户画像报告二、爱数智慧标准数据集山西话朗读手机音频语料库、车载噪音音频语料库、家具噪音语料库、命令控制交互语音音频语料库、人机交互音频语料库、韩语朗读手机音频语料库、美国英语朗读语音数据库、中文音箱交互音频语料库、自然对话面对面录音音频语料库、中文电话自然对话音频语料库、中文儿童朗读音频语料库、手机录音音频语料库、中国人说英语朗读音频语料库、英文场景交互语音音频语料库、中文全领域手机数据库~车载、粤语车载语音音频数据库、无人车(全品类精细)标注数据库、无人车(矩形框)标注数据库、无人车(路面交通标识)标注数据库、OCR图像采集&标注(日语)数据库、OCR图像采集&标注(韩语)数据库、OCR 图像采集&标注(英语)数据库、家电命令控制语料库、智能车载命令控制语料库、激活词命令识别音频语料库、中文数字串音频语料库、中文普通话车载音频语料库、命令控制语音音频数据库~音素级别、中文全领域手机数据库~导航类、中文全领域手机数据库~对话、中文全领域手机数据库~家居、中文全领域手机数据库~数字串、双声道命令控制语音音频语料库、手机录音音频语料库、中文全领域手机数据库~车载、西班牙语手机朗读音频语料库、中英混合朗读音频语料库数据结构化解决方案开源数据集三、京东众智数据标注全流程数据标注客户提交原始数据和需求描述,众智第一时间定制开发标注工具并实施数据标注,标注结果经专业质检人员核验后交付给客户。

数据隔离方案将数据资源调用、标注前段模块部署至客户环境,严密的数据访问策略保证数据安全。

众智把控项目进度,保障数据标注质量。

私有化部署为客户本地化部署一套具有自己品牌的兼具需求管理、自主创建标注工具、标注任务管理、人员管理等功能的数据标注平台。

标注类型图片标注:图片标框、图片描点、图片划线、语义分割语音标注:语音分割转录、语音审核文本标注:内容审核、情绪分析、文本相关性、语义分析视频标注:视频审核、视频转录、视频分割、跟踪标注数据采集需求定制配备业务经理深入了解需求把控项目全流程。

数据采集使用专业设备和自研软件进行数据采集,高质高效。

质量检查专业人员进行质量检测保证数据质量。

客户验收严格按照要求交付数据直到验收成功。

采集类型图片采集、语音采集、文本采集、视频采集开放标注Wise开放平台全新上线自主配置、安全独立的开放标注平台;覆盖图片、语音、文本多类型标注场景平台优势自主配置标注工具:支持图片、语音、文本标注工具的自定义,可完成多场景数据标注;支持定制开发标注工具,满足个性化的数据标注需求;标注工具简单易用,标注流程高效流转,降低标注成本。

线上标注任务管理:管理标注任务全流程,支持任务暂停、验收、回滚、数据导出;完善的数据统计,监控题目标注进度。

精选/自选标注团队:支持自选标注团队答题,自由标注团队可入驻;精选平台富有经验的标注团队,需求方与标注团队直接对接。

保障数据安全:数据保存于独立环境,支持彻底删除;严密的数据访问限制,多重规则保障数据不被第三方获取;支持部署数据隔离方案,客户数据与任务流分离。

使用流程配置工具-->上传数据-->发放任务-->线上验收-->导出结果四、倍赛BasicFinder我们发达的T系统可以实现简单、清晰定义数据标注任务,任务分发模块将根据数据标注任务类型及难易度自动匹配数据车间及数据标注员;严格的在线考试准入机制及多环节品检确保最优质的数据质量。

我们相信,BasicFinder的高质量数据标注和采集业务能够为数据科学家及人工智能工程师带来无限便利。

数据标注速度快北京100名数据标注培训专家;骨干成员10年数据行业敬业;下辖12个数据标注中心;2000名全职数据标注师数据标注更精准20年数据录入经验;ISO9001质量体系认证;精细、标准化QC流程;人均100天数据标注培训、考核上岗标注价格更优惠发达的社会化数据众包系统;根据供需动态定价模型;根据任务能分发至数据标注中心标注数据更安全ISO27001信息安全管理体系认证;中央监控数据标注车间;ATM专线网络通道;私有数据结果交付即焚平台工具更专业专业硬件设备支持;Earthworks语音采集设备;Eyelink眼动仪设备标注类型更全面专业技能支持:手绘、摄影;支持特殊数据标注需求;海量电子书制作;古德文手写族谱转录合作伙伴中国科学院、京东、商汤、极视角、PerXLab、美团网、Berkeley、meitu 美图、nullmox扭动科技、科大讯飞、招商银行、Tencent腾讯五、阿里数据标注图片数据高品质人工标注:我们致力于提供高标准、高质量的数据整理及数据标注服务,可以根据您的业务需求标注图像,生成高质量的训练数据。

拥有约5000+人工标注员及内部质检人员,可以给您最快的响应速度,多重审核机制确保给您最满意的数据线标注根据需求标注检测对象相对应的线型位置,例如:车道线。

边框标注标注检测对象相对应的区域,例如:汽车/行人等各种物体。

3D边框标注将图像中待检测物体以立体形式标注,例如汽车检测。

语义分隔根据检测区域不同,将图像标注为不同的像素,例如来自汽车拍摄的图像。

多边形标注根据需求标注检测对象的形状,例如:标注图像中的汽车轮廓(示例图)或标记污损边界。

点标注根据需求标注检测对象参考点的像素坐标,或者图像中的关键点标记,如人脸。

3D点云标注在3D空间中,标注点云数据中指定的检测对象,如汽车、行车道等。

跟踪标注在视频或者连续的图像中跟踪标注检测对象,形成有ID关联的运动轨迹。

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