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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。
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。
2021蜂鸟众包线上培训答案
蜂鸟众包的骑手通过软件获取周边商家的配送单。
接单后前往餐厅取餐，并送达至订餐客户手中即完成整个配送流程。
然后就可以获得配送费了。
在蜂鸟众包上骑手需要抢单，才能进行配送。
而且蜂鸟众包对于骑手是有等级划分的，每周完成的配送越多，骑手的等级越高，每次可同时接单量也越多。
截止2020年，蜂鸟配送骑手一天能赚100-350元不等。
一般蜂鸟配送骑手分为兼职和专职两类，兼职人员无基本工资，主要靠订单提成。
专职人员有每天固定的工作时长8小时，不过可以自己选择时段，总体来说工作时间还是比较自由的。
所以他的工资组成有基本工资和订单提成，相对兼职送餐员还是会高一些的，毕竟工作时长也比较高，而且兼职人员可能还有其他收入。
另外需要注意的是专职人员只有在超过规定最低订单量的情况下才能计算提成。
一、蜂鸟配送骑手工资结算方法：
1、专职外卖员的结算方式为月结，基本工资与提成同时发放；
2、兼职外卖员的结算方式为日结，考虑到兼职人员的工作时间不定，工作频率无法估算，都采取日结的方式，简单便利。
二、工资提高技巧：
1、尽量接距离不超过5公里的订单，保证多单而不是单价高；
2、选择熟悉的路线配送，不熟悉的订单不要轻易接，容易造成延时，从而差评；
3、在送餐上门的时候一定要注意服务态度，语气态度可能会决定你这单是五星还是三星。
数据标注行业知识点总结一、数据标注的重要性数据标注在机器学习和人工智能领域中扮演着至关重要的角色。
标注数据是训练模型的基础，而模型的准确性和性能又直接依赖于标注数据的质量。
因此，数据标注的重要性不言而喻。
1. 提高模型准确性标注数据的质量直接影响着模型的准确性。
只有准确标注的数据才能使模型学习到正确的模式和规律，从而提高模型的准确性和性能。
2. 促进算法进步通过数据标注，我们可以不断改进和完善机器学习算法。
标注数据的不断更新和优化，可以促进算法的进步和发展，使其更加智能和高效。
3. 推动行业发展数据标注行业的不断发展和完善，有助于推动整个人工智能行业的发展。
高质量的标注数据在计算机视觉、自然语言处理等领域有着广泛的应用，可以在医疗、交通、金融等多个领域带来巨大的经济效益。
二、数据标注的基础知识在进行数据标注的过程中，我们需要掌握一些基础知识，包括数据类型、标注工具、标注标准等。
1. 数据类型数据标注的对象可以是图像、文本、音频等多种类型的数据。
在进行数据标注之前，我们需要了解不同数据类型的特点和标注方法。
2. 标注工具数据标注需要借助一些专业的标注工具，如LabelImg、Labelme、VGG Image Annotator 等。
不同的标注工具有不同的功能和特点，我们需要根据具体的任务选择合适的工具。
3. 标注标准在进行数据标注时，我们需要遵循一定的标注标准，以保证标注数据的准确性和一致性。
不同的数据类型和任务会有不同的标注标准，我们需要根据具体情况进行标注。
三、数据标注的专业知识除了基础知识外，进行数据标注还需要了解一些专业知识，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等相关领域的知识。
1. 计算机视觉在进行图像和视频数据标注时，我们需要了解一些计算机视觉的知识，如图像处理、目标检测、语义分割等。
这些知识将帮助我们更好地理解图像数据，并进行准确的标注。
2. 自然语言处理在进行文本数据标注时，我们需要了解一些自然语言处理的知识，如词性标注、命名实体识别、情感分析等。
数据标注方法数据标注是指通过人工或自动化的方式，将原始数据中的特定信息进行标记或注释，以便用于机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的训练和研究。
数据标注的准确性和质量对于后续的数据分析和模型训练至关重要。
本文将详细介绍几种常见的数据标注方法。
一、人工标注方法：1. 手动标注：人工标注员通过阅读原始数据，根据预先设定的标准和规则，逐个标记或注释数据中的特定信息。
手动标注的优点是可以保证高质量的标注结果，但缺点是耗时且成本较高。
2. 众包标注：将数据标注任务分发给大量的众包工作者，通过众包平台进行协作完成。
众包标注的优点是可以快速完成大规模标注任务，但需要对众包工作者进行质量控制和监督，以确保标注结果的准确性。
3. 专家标注：将数据标注任务交给专业领域的专家进行标注。
专家标注的优点是可以保证标注结果的专业性和准确性，但成本较高且可能受限于专家的时间和资源。
二、自动化标注方法：1. 规则引擎标注：通过预先设定的规则和模式，自动识别和标注数据中的特定信息。
规则引擎标注的优点是快速且成本低廉，但需要具备一定的领域知识和编程技能，且可能受限于规则的准确性和适用性。
2. 机器学习标注：通过训练机器学习模型，自动识别和标注数据中的特定信息。
机器学习标注的优点是可以根据标注员的反馈不断优化模型，提高标注的准确性和效率，但需要大量的标注样本和合适的特征选择。
3. 混合标注方法：结合人工标注和自动化标注的优势，进行混合标注。
可以先通过自动化标注方法进行初步标注，然后由人工标注员对自动标注结果进行校对和修正，以提高标注结果的准确性。
在选择数据标注方法时，需要考虑以下几个因素：1. 数据规模和复杂度：如果数据规模较小或数据复杂度较高，人工标注方法可能更适合。
如果数据规模较大或数据结构较简单，自动化标注方法可能更高效。
2. 标注结果的准确性要求：如果标注结果的准确性要求较高，人工标注方法可能更可靠。
如果标注结果的准确性要求相对较低，自动化标注方法可能更经济高效。
众包平台中的数据质量管理与评估研究随着众包平台的兴起，越来越多的组织和个人将数据收集和处理外包给众包参与者。
然而，众包平台的特点决定了其所涉及的数据质量管理成为一个重要的问题。
本文将探讨众包平台中的数据质量管理与评估问题，并提出相应的解决方案。
首先，我们需要了解众包平台数据质量管理所涉及的挑战和问题。
众包平台的主要特点是参与者的多样性和数量庞大。
这就导致了数据质量的不确定性和难以控制性。
与传统的内部数据采集相比，众包平台中的数据来源更加广泛，可能包含更多的噪音和错误。
此外，由于参与者的自由性，他们可能缺乏专业知识和技能，导致数据质量下降。
在解决众包平台中的数据质量问题时，我们可以采取以下策略。
首先是数据准备阶段的质量控制。
在数据收集之前，众包平台可以通过引入筛选机制来筛选合适的参与者，并向他们提供相关的培训和指导。
这样可以降低错误和噪音的产生。
此外，还可以设计一种公正的激励机制，鼓励参与者提供高质量的数据。
例如，可以根据数据质量对参与者进行评分，并给予奖励。
其次是数据处理阶段的质量评估。
在众包平台收集到大量的数据后，我们需要对其进行质量评估。
一种常见的方法是引入专家验证。
即通过邀请专家对部分数据进行验证，以确保其准确性和可信度。
同时，可以采用数据冗余的方法，即通过重复收集相同或类似的数据来检验数据的一致性和正确性。
此外，还可以利用机器学习和数据挖掘技术，自动检测和修复数据中的错误和噪音。
另外，数据质量管理和评估也需要考虑用户反馈的因素。
用户反馈可以作为数据质量的重要指标之一。
通过用户反馈，我们可以了解用户对数据的满意程度和可信度。
众包平台可以设立用户评价体系，鼓励用户对数据质量进行评价和反馈。
同时，平台可以针对用户反馈中的问题和意见，调整和改进数据收集和处理的方法。
此外，数据质量管理还需要考虑隐私和安全等问题。
众包平台中涉及的数据可能包含个人敏感信息，因此需要采取必要的措施来保护数据的隐私和安全。
数据标注平台简介数据标注平台是一种用于对大规模数据集进行标记和注释的软件工具。
在人工智能和机器学习的发展过程中，数据标注是训练和验证模型的重要环节。
数据标注平台提供了一个协作的环境，使标注者能够对数据进行高效、准确的标记，并产生具有一致性的数据集。
功能1. 数据上传与管理数据标注平台允许用户将数据上传到平台中进行标注和管理。
数据可以是图像、文本、语音等不同类型的数据。
平台提供了简单易用的用户界面，使用户能够轻松地上传和管理数据。
2. 标注工具数据标注平台提供了一系列标注工具，用户可以选择相应的工具对数据进行标记和注释。
常见的标注工具包括矩形标注、多边形标注、点标注、线标注等。
平台支持对不同类型的数据进行不同的标注操作。
3. 标注协作对于大规模数据集的标注任务来说，单个标注者难以完成全部工作。
数据标注平台提供了协作功能，允许多个标注者同时对数据进行标注。
平台将标注结果进行整合，以生成一致性的标记结果。
4. 标注质量控制数据标注平台可以通过设置标注规则和标注质量评估指标，来控制标注的质量。
平台可以对标注结果进行评估和验证，以保证标记的准确性和一致性。
5. 数据集导出与共享数据标注平台允许用户将标注好的数据集导出为常见的数据格式，如XML、JSON等。
用户可以将数据集用于模型训练、数据分析等领域。
此外，平台还提供了数据共享功能，可以方便地与其他标注者或研究团队分享数据集。
优势1. 高效性数据标注平台提供了一系列高效的标注工具，帮助用户快速完成大规模数据标注任务。
平台还支持多人协作，提高了整体标注效率。
2. 精确性数据标注平台可以根据用户设置的标注规则和评估指标，对标注结果进行精确性控制。
平台还可以进行标注结果的审核和验证，提高标注结果的准确性。
3. 一致性数据标注平台通过整合多个标注者的标注结果，生成一致性的标记结果。
这种一致性有助于提高训练模型的性能和效果。
4. 可扩展性数据标注平台可以根据用户的需求进行扩展和定制。
数据标注工作内容总结1. 数据标注的基本概念在这个信息爆炸的时代，数据就是新石油。
你没听错！无论是手机应用、社交网络，还是自动驾驶汽车，都离不开数据。
而数据标注，简单来说，就是给这些数据打上标签，告诉机器这是什么东西。
想象一下，如果你有一大堆照片，里面有猫、狗、还有一些风景。
数据标注的工作就是把每一张照片清晰地标记出来，让机器能明白：“哦，这是一只猫，那是一只狗。
”听上去是不是有点简单？但实际上，别小看这个过程，它可是个细致活儿，得眼观六路、耳听八方，稍不留神就可能出错。
1.1 数据标注的种类数据标注的种类就像花园里的花，各有各的美丽。
首先，我们有图像标注，它就是给图片里的物体打标签，可能是框起来，或者是加上说明。
然后是文本标注，这个就更有意思了，比如对一篇文章里的关键词、情感进行标记。
再者还有音频标注，这就需要我们在音频里找出特定的声音或关键词。
各个领域的数据标注都有自己独特的玩法，真是让人眼花缭乱。
1.2 数据标注的重要性别小看数据标注，它对机器学习和人工智能的作用可是举足轻重的。
有了这些标签，机器才能“学习”，才能进行分析和判断。
就像你在学校里学习数学，老师给你讲解每一步，告诉你怎么算，才能解决问题。
没有这些标注，机器就像个无头苍蝇，乱撞一气，根本无法达到预期的效果。
所以，数据标注不仅是个基础性工作，还是一项关键性工程。
2. 数据标注的工作流程说到数据标注的工作流程，那真是一个环环相扣的过程，像做菜一样，一步一步来，才能做好。
2.1 数据收集首先，咱得收集数据。
这一步就像大海捞针，有时候找到合适的数据可不是件容易的事。
可能得花不少时间在网上翻来覆去地找，或者通过合作伙伴那儿获取数据。
这可不是一朝一夕的事，得有耐心，像农民种地一样，耐心等待，才有丰收的那一天。
2.2 数据预处理接下来就是数据预处理。
这个步骤很关键，俗话说“磨刀不误砍柴工”，你得先把数据整理好，才能进行标注。
比如，清理掉那些重复、无用的数据，确保每一个数据都是“干货”。
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。
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。
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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。
