目录 1 范围 1 1.1 标识 1 1.2 系统概述 1 1.3 文档概述 1 2 引用文档 1 3 标准化目标 1 3.1 基本要求 1 3.2 内容 1 3.3 目标分析的依据 1 3.4 目标分析的步骤 2 3.5 表述形式 2 4 标准实施要求 2 4.1 内容 2 4.2 一般要求 2 4.3 重大标准实施要求 3 4.3.1 “重大标准”主要是指: 3 4.3.2 “重大标准贯彻实施方案”主要包括下列内容: 3 4.3.3 标准选用范围 3 5 建立标准化文件体系要求 3 5.1 内容 3 5.2 标准化文件体系表 4 5.2.1 一般要求 4 5.2.2 标准化文件体系表的构建程序 4 5.2.3 标准化文件项目表 4 6 标准化工作范围和研制各阶段的主要工作 4 6.1 标准化工作范围 4 6.2 产品研制各阶段的主要工作 4 6.3 标准化工作协调管理要求 5 7 技术文档编制格式要求 5 7.1 简述 5 7.2 幅面 5 7.3 封面 5 7.4 文档修改记录 5 7.5 目录 5 7.6 正文 5 7.7 表 6 7.8 图 6 7.9 附录 6 附录A 技

数据标准化（Normalization）是指：将数据按照一定的比例进行缩放，使其落入一个特定的小区间。 为什么要进行数据标准化呢？ 去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同量级、不同单位或不同范围的数据转化为统一的标准数值，以便进行比较分析和加权。 通过手写Python代码对海伦约会对象数据集完成数据标准化归一化的预处理。 其中包含： （1）Min-Max标准化 （2）Z-Score标准化 （3）小数定标标准化 （4）均值归一化法 （5）向量归一化 （6）指数转换

测试支持32路以下，需大路数、全功能测试请联系博主提供测试授权 设备接入能力 > > 支持国内外大多数品牌的IPC、DVR、NVR 等设备协议或SDK接入 > > 支持ONVIF、RTSP、HTTP-FLV等协议的IP视频设备接入 > >支持物联网IoT设备的接入，温湿度设备等 输出能力 > > 支持HLS、RTSP、RTMP、HTTP-FLV、GB/T-28181协议的输出 > > 支持将非标准的视频流转成标准视频接入到国标平台软件 流媒体转发能力 > > 强大的流媒体转发能力，保障大路数可接入国标平台 > > 支持流媒体扩充，原则上可以无线叠加 用户管理能力 > > 支持多角色、多用户，多权限，按需分配功能权限 > > 支持黑白名单 软件功能定制开发 1.设备接入定制： 用户需要使用而我们未接入的产品，用户可以提供样机，我们分析后进行定制性接入。 2.功能开发： 按项目需求扩展功能模块 按项目需求定制功能实现流程 3.软件UI定制开发 包括软件名称、Logo、电话、地址、产品名称型号等所有的OEM信息都可以修改。 https://midvision.cn/

根据精密星历提供的等时间间隔点上的卫星坐标,采用切比雪夫多项式拟合的方法,选用达到精度要求的最佳拟合多项式阶数,对GPS卫星轨道进行标准化,从中得出:选用不同的多项式阶数直接影响到拟合的精度。

用于机器学习蛋白质结构的标准化数据集

针对工业过程的非线性和多模态特征,提出了一种基于局部近邻标准化(local neighborhood standard ization,LNS)和主多项式分析(principal polynomial analysis,PPA)结合的故障检测算法。首先,将样本数据通过局部近邻标准化(local neighbor standardization,LNS)算法,对每个样本构建k近邻数据集;然后应用k近邻数据集的均值和方差对当前样本进行标准化处理;最后使用PPA对已经标准化处理后的样本建模,计算出T2和SPE统计量,并确定控制限进行故障检测。LNS算法能够去除数据中的多模态特征,而PPA算法能够有效的处理非线性数据,因此LNS-PPA方法能够提高具有多模态非线性特征的工业过程故障检测能力。将该方法应用于多模态非线性数值例子和田纳西伊斯曼(TE)化工过程,并将测试结果与主元分析法(principal component analysis,PCA)、主多项式分析法进行对比,其结果能够有效验证LNS-PPA的优越性。

数据治理标准化白皮书（2021）

使用sklearn，numpy来归一化，标准化并且逆转。

中国汽车工业协会软件分会面向业界正式发布了《软件定义汽车产业生态创新白皮书1.0》。白皮书提出“分层解耦是降低智能汽车软硬件开发复杂度的关键手段，整车厂、零部件供应商、汽车软件等企业需要更加开放协同，通过联合定义并应用统一的软硬件标准化接口，实现汽车应用软件可跨车型、跨平台、跨车企重用；硬件可扩展可更换，即插即用；让智能汽车成为可持续保值增值，最终实现软件定义汽车创新发展”的产业生态建议。

机器学习领域中涉及的数据局预处理，归一化、标准化 。