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深夜11点，赵明在提交最后一个数据包后，终于长舒了一口气。作为一名普通的数据标注员，这是他一周以来第一次早于午夜12前点下班。十几天以前，他所在的团队接到了一个“大项目”：在发了无数封邮件、打了无数次电话后，某甲方终于答应分拨给他们团队一个新任务。时至今日，赵明依然清晰地记得当时老板脸上那掩饰不住的喜悦表情以及激动的呐喊声。毕竟，他所在的这个小团队已经有半个月没有开工了，这是他们重振旗鼓的一个好机

20世纪50年代，人类开启了对机器语音识别的探索历程。60年后的2016年，在深度神经网络技术的帮助下，机器语音识别的准确率第一次达到了与人类相近的水准，智能语音产品进入大规模商业化应用阶段。目前，语音识别技术已深入日常生活的方方面面，语音助手、智能音箱、智能客服等都是较为典型的应用场景。未来随着IoT设备的逐渐普及，人机语音交互场景将向更多方向延伸，在识别精度、场景优化等层面，对语音识别技术提出

上一期内容中，我们介绍了标注工作流中，如何通过编辑与修改标注对象，以提升整体数据准确率：详解SEED数据服务平台(4)：修改与编辑SEED数据服务平台默认提供三层工作流模式：标注-审核-质检。在标注流程中，平台提供如上文所述的修改与编辑功能，协助标注员完成标注结果自检与更正。而在审核与质检工作流中，SEED数据服务平台则提供批改与批注功能，协助审核员与质检员完成内容审核及校对，同时在工作流协同中实

2010年，国内人工智能热潮爆发，算法数据需求逐渐旺盛，带动起数据标注行业的繁荣。现如今，10年已过，这是一个微妙的节点。通常情况下，市场会将创办时间在十年内，估值10亿美元以上且还未上市的热门赛道企业称之为“独角兽”。但在国内数据标注行业，独角兽企业却罕见缺席，甚至没有分毫可能出现的征兆。与之相对应，在大洋彼岸，同为数据标注企业的硅谷创业公司Scale AI，其在今年上半年完成了3.25亿美元的

属性标签错误、标注对象贴合精度不满足要求，是标注过程中常见的错误类型。100%数据准确率目标的达成，不仅有赖于AI标注模式以及自由标注的加持，同时还需要有灵活可配的编辑修改方式。为了更便捷地对标注对象进行修改，SEED数据服务平台针对不同场景，提供了多种编辑与修改模式，实现像素级精确调优。一.编辑点修改编辑点修改是最常见的一种标注对象形状修改方式。在2D类图像标注场景中，诸如2D框、多边形、多段线

5月26日至28日，2021中国国际大数据产业博览会(简称“数博会”)在贵阳举行。本届数博会以“数智变·物致新”为年度主题，由中国国家发展和改革委员会、中国工业和信息化部、中国国家互联网信息办公室、贵州省人民政府等联合主办。会议秉承着“全球视野、国家高度、产业视角、企业立场”的办会理念，围绕“数据创造价值 创新驱动未来”大会主题，积极探索数字经济时代国际合作新机制，为全球大数据发展提供专业解决方案

自动驾驶主流算法模型主要以有监督的深度学习方式为主，是基于已知变量和因变量推导函数关系的算法模型，需要大量的结构化标注数据对模型进行训练与调优。在此基础上，想要让自动驾驶汽车更加“智能”、自动驾驶应用可以在不同垂直落地场景中形成可复制循环的商业模式闭环，背后就需要有海量且高质量的真实道路数据做支撑。无论是在环境感知、精准定位、决策规划、控制与执行、高精地图与车联网V2X等领域的核心算法训练方面，还