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离线模型生成过程中量化会将高精度数据向低比特数据进行量化，让最终的离线模型更加轻量化，从而达到节约网络存储空间、降低传输时延以及提高运算执行效率的目的。在量化过程中，由于模型存储大小受参数影响很大，因此离线模型生成器重点支持卷积算子、全连接算子以及深度可分离卷积（Convolut来自：百科![]()
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智能标注有两种类型： “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习，难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。同时，可选择“快速型”或“精准型”的算法类型。“快速型”仅使用已标注的样本进行训练；“精准型”会额外使用未标注的样本做半监督训练，使得模型精度更高。 “预标注”来自：百科![]()
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体的场景。 提高定位精度 多种应用功能 适用于不同的定位业务需求 提高定位精度 这款LocalSense-UWB定位微基站具有高精度定位的特点，测距精度可达10cm级。通过精确测量无线脉冲在空间中的传播时间，可以实现对微标签与微基站之间的绝对距离的精确测量。这种高精度的定位功能可来自：专题![]()
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