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亞馬遜店鋪數(shù)據(jù)可以刪除嗎公開一種外業(yè)數(shù)據(jù)采集設(shè)備精度檢核方法及裝置、采集車及外業(yè)采集系統(tǒng)，該方法包括：對預(yù)先選取的檢核區(qū)域內(nèi)地物進(jìn)行至少兩次有效的重復(fù)數(shù)據(jù)采集，并獲取重復(fù)采集期間的基站GPS數(shù)據(jù)；結(jié)合基站GPS數(shù)據(jù)，對重復(fù)采集得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行軌跡解算，獲得激光掃描數(shù)據(jù)的精確軌跡數(shù)據(jù)，進(jìn)而獲得WGS84三維坐標(biāo)系下激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)云ICP精配準(zhǔn)，獲取配準(zhǔn)誤差，判斷配準(zhǔn)誤差是否超限，并在超限時(shí)結(jié)束當(dāng)前任務(wù)并輸出精度超限提示；若未超限則輸出開始采集任務(wù)提示。因此，通過實(shí)施能在每次外業(yè)采集任務(wù)開始前快速有效地評估采集車激光掃描儀外標(biāo)定精度是否滿足數(shù)據(jù)采集要求。亞馬遜店鋪數(shù)據(jù)可以刪除嗎本申請公開了用戶信用模型的用戶特征分類方法、用戶信用評估方法及裝置。該用戶信用評估方法包括：接收各用戶特征的用戶特征數(shù)據(jù)；將所述非指定用戶特征集合中各非指定用戶特征的用戶特征數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性處理，根據(jù)所述非線性處理的結(jié)果確定第一數(shù)值；將所述指定用戶特征集合中各指定用戶特征的用戶特征數(shù)據(jù)進(jìn)行線性映射，根據(jù)所述線性映射的結(jié)果確定第二數(shù)值；通過所述第一數(shù)值和所述第二數(shù)值，確定所述用戶信用模型的輸出值；根據(jù)所述輸出值評估用戶信用。從而解決了現(xiàn)有技術(shù)中，將全部的特征數(shù)據(jù)通過相同的方式進(jìn)行處理，導(dǎo)致根據(jù)該處理結(jié)果評估得到的用戶信用與實(shí)際偏差較大的問題。

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