需要设置机台IP以及网关IP（第二步所设置的网关），设置好之后，重启机台，正常情况下在e-factory configuration里的Machine Overview可以看到连上的注塑机。需一台windows电脑来安装配置软件e-factory configuration（软件需绑定电脑），第一次安装时，德国工程师可远程协助安装以及进行配置。PS：有问题需解决也是通过邮件联系，响应速度一般。（1

神经网络嵌入是输入数据的低维表示，可用于各种应用。嵌入具有一些有趣的功能，因为它们可以捕获数据点的语义。这对于图像和视频等非结构化数据特别有用，因此您不仅可以编码像素相似性，还可以编码一些更复杂的关系。使用 FiftyOne 和 Plotly可视化来自BDD100K数据集的嵌入。对这些嵌入执行搜索会产生许多用例，例如分类、构建​​推荐系统，甚至是异常检测。对嵌入执行最近邻搜索以完成这些任务的主要好

在项目的每个阶段，可以执行用于敏捷方法的 UAT 以提供保证，因为每个开发阶段的迭代允许灵活的开发和动态更改。还可以对选定的少数用户进行额外的访谈，以便获得有关测试用例的更多有见地的信息。这些用户应该对产品和测试过程有一些基本的技术概念。需要教导用户如何编写缺陷：需要使用缺陷跟踪系统，并且需要教导用户需要包含哪些信息（例如重新创建的步骤），并且如果可能的话，还要设置优先级值。需要准备正式和非正式的

我们建议不要尝试测试每个软件产品中的每个可能的测试用例，而是从一个最重要的应用程序（对您的业务最关键或最容易出现缺陷）开始，并概述一些要在其中进行测试的最重要的用例该应用程序可以尽早最大化投资回报率。垂直端到端测试非常适合“每次推送”测试周期，因为它更容易将其精细测试集成到您的开发过程中，而无需在开发过程结束时增加大量测试开销，但如果您的组织有资源的话水平测试也可以发挥作用。通过每次迭代的全面测试

设置它所需的时间将花费更长的时间——这对于您的开发人员来说是浪费时间，他们不会专注于他们的领域专业知识和您的业务最初的设计目的，而是承担起启动您的任务的任务。在分析领域，专门构建的嵌入式分析解决方案是专门为支持不同行业的组织的需求而设计的，这些组织依赖于他们拥有的数据做出更好的业务决策，以提高生产力和增加利润。从本质上讲，专用分析软件通过无缝集成到您的应用程序中并允许组织内的每个人（无论技能和专业

当我们给Tum输入一个(40,40,256)的有效特征层之后，Tum会对输入进来的特征层进行U型的特征提取，这里的结构比较类似特征金字塔的结构，先对特征层进行不断的特征压缩，然后再不断的上采样进行特征融合，利用Tum我们可以获得6个有效特征层，大小分别是(40,40,128)、(20,20,128)、(10,10,128)、(5,5,128)、(3,3,128)、(1,1,128)。同时还需要把真

的 Hugging Face 模型是 Hugging Face 社区的支柱。在 Hugging Face 社区中，有许多人正在致力于开发更可靠的技术，可以“看到”周围的世界。Hugging Face模型将在很大程度上允许解析出部分数据，但需要对机器学习模型进行更深入的训练，然后才能投入常规使用。的拥抱人脸模型为希望在技术和使用技术的人之间进行更清晰、更有效的沟通的数据科学家和开发人员提供了更多的自

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摘要本文充分利用立体图像中的稀疏、密集、语义和几何信息，提出了一种用于自动驾驶的三维目标检测方法。我们的方法，称为 Stereo R-CNN，扩展了 Faster R-CNN 用于立体输入，以同时检测和关联左右图像中的目标。我们在立体区域建议网络(RPN)之后增加额外的分支来预测稀疏的关键点、视点和对象尺寸，并结合左右图像中的2D边界框来计算粗略的3D目标边界框。然后，我们通过使用左右感兴趣区域的

3、使用了Focus网络结构，这个网络结构是在YoloV5里面使用到比较有趣的网络结构，具体操作是在一张图片中每隔一个像素拿到一个值，这个时候获得了四个独立的特征层，然后将四个独立的特征层进行堆叠，此时宽高信息就集中到了通道信息，输入通道扩充了四倍。1、主干部分：使用了Focus网络结构，这个结构是在YoloV5里面使用到比较有趣的网络结构，具体操作是在一张图片中每隔一个像素拿到一个值，这个时候获