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GB∕T 33905.4-2017标准：智能传感器 第四部分——性能评估方法。

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简介：
GB/T 33905.4-2017 智能传感器，第四部分：性能评估方法规范。pdf

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  • GB∕T 33905.4-2017 智能传感器 性能评定方法（第4部分）.pdf
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    本标准为GB/T 33905.4-2017，详细规定了智能传感器性能评估的方法和指标，是智能传感器研发、生产和应用的重要技术参考。 标准：GB∕T 33905.4-2017《智能传感器 第4部分：性能评定方法》提供了关于智能传感器性能评估的方法和准则。
     
  • GB∕T 33905.3-2017 智能传感器 第3部分：词汇.pdf
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    该PDF文档为国家标准《智能传感器 第3部分：词汇》（GB∕T 33905.3-2017），定义了智能传感器领域的专业术语和定义，是行业内重要的技术规范文件。 标准：GB∕T 33905.3-2017《智能传感器 第3部分：术语》
     
  • 智能变电站技术标准 第四部分
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    《智能变电站技术标准 第四部分》是针对智能电网中关键设施——变电站的技术规范文件。本部分详细规定了智能化变电站在设计、施工及运维方面的具体要求，确保电力系统的高效安全运行。 智慧变电站技术规范 第四部分
     
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    《GB∕T 37696-2019 信息技术服务人员能力评估标准》提供了对从事信息技术服务工作人员的能力进行科学、全面的评价依据，旨在提升信息行业的服务质量与效率。 GB∕T 37696-2019《信息技术服务从业人员能力评价要求》以及信息技术服务质量评价指标体系方案，这两份文档主要涉及互联网及IT/计算机领域的专业资料。
     
  • 分类器性能评估指标分析
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    本文深入探讨了各类机器学习模型中常用的性能评估指标，通过对比不同方法的优势与局限性，为研究者和开发者提供了全面的理解和实用建议。 本段落通过具体应用实例展示了当前广泛使用的正确率和错误率评价指标在处理不平衡数据集、语义相关多分类以及不同错分代价等问题中的局限性。为应对这些问题，根据具体情况提出了综合使用查准率（Precision）、查全率（Recall）、漏检率（Miss Rate, 1-Recall）、误检率（Fall-out, 1-Specificity）和F-measure等指标，并结合分类代价矩阵、损失函数来评估分类器的性能。实验结果表明，这些新的评价方法能更有效地适应不平衡数据集、语义相关多分以及不同错分代价等问题下的分类器性能评估需求。
     
  • 土地利用分类标准 GB/T 21010—2017.pdf
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    《土地利用分类标准 GB/T 21010—2017》规定了中国土地利用的分类体系和代码，适用于全国范围内的土地调查、规划及管理等工作。 第三次国土调查后，应执行新的土地分类编码标准，所有成果资料均需按照此标准进行。
     
  • GB/T 20090.3 AVS国家标准第三部分：音频编码
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    《GB/T 20090.3》是AVS国家标准系列的一部分，专注于音频编码技术。该标准为数字媒体中的高质量、高效率音频传输与存储提供了先进的解决方案。 PDF格式是AVS音视频编码标准中的音频编码部分，它是AVS标准的第3部分。
     
  • 智能汽车环境感知算法与测试评估方法分析
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    本研究聚焦于探讨和解析智能汽车领域中的环境感知算法及其相应的测试评估方法，旨在推动该技术的发展和完善。 智能汽车环境感知技术是自动驾驶领域不可或缺的关键组成部分，它涉及到多种传感器和高级算法的协同工作以确保车辆能够准确地理解周围环境。本段落主要探讨了智能汽车环境感知算法的开发及其测试评价方法，并从传感器标定、单一传感器感知、多传感器信息融合以及测试评价四个层面进行了深入分析。 首先，传感器标定是环境感知的基础，它涉及到相机和雷达等传感器内外参数计算，以建立它们与世界坐标系之间的关系。例如，通过相机标定可以解决光照变化或遮挡问题；而雷达与相机的联合标定则有助于多传感器信息融合。Zhou L等人提出的几何约束方法以及Gong X团队采用非线性最小二乘优化的方案提升了传感器标定的精度和鲁棒性。 其次，在视觉感知方面，智能汽车通常使用基于深度学习的目标检测技术来识别周围物体，包括区域提议网络（RPN）算法。Ren等人的研究提高了目标检测的速度和准确性；而Cai Z等人改进了级联RPN方法进一步优化了这一过程。此外，MFR-CNN和轻量级ConvNet等算法解决了小尺寸目标的检测难题。 再者，多传感器信息融合环境感知技术为解决单一传感器局限性提供了有效手段。由于相机可能在光照变化或阴影下表现不佳而雷达则可能因恶劣天气影响性能下降，通过数据融合可以增强系统的鲁棒性和准确性。这种集成多种类型传感器的方法使目标识别和环境理解更加精确。 最后，在智能汽车环境感知算法的测试评价方法方面，这一环节对评估系统性能至关重要。它包括了精度、稳定性及实时性等指标的衡量标准，并且这些测量手段对于推动该技术的进步发挥着重要作用。 面对挑战如传感器缺陷或适应不同驾驶条件等问题，未来的智能汽车环境感知技术需要通过技术创新和跨学科合作来不断改进和完善自身功能。随着深度学习与多传感器融合技术的发展进步，我们期待看到更加智能化、高效的解决方案被应用到实际的自动驾驶系统中去。
     
  • GB/T 34657.2-2017 电动汽车传导充电互操作性测试标准规范
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    本标准为GB/T 36464.3-2018，规定了信息技术中智能语音交互系统的第三部分——智能客户服务的相关技术要求和测试方法。 GB∕T 36464.3-2018《信息技术 智能语音交互系统 第3部分：智能客服》这份文件提供了关于智能客服系统的标准规范和技术要求。