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1、 做跨境电商如何触达更多买家，大幅提升销售额？

2、2024年沧州工贸学校开设的专业有哪些

沧州工贸学校2024年开设专业一览表如下：

专业名称序号1建筑工程施工2汽车制造与检修3数控技术应用4市场营销5网络信息安全6无人机操控与维护7工业机器人技术应用8电梯安装与维修保养9美术绘画10运动训练11旅游服务与管理12中餐烹饪与营养膳食

详尽介绍各专业如下：

1. 建筑工程施工专业：培养室内装饰设计与施工人才，校企合作，提供多种实训场所与课程。就业前景广泛，涉及设计、预算、施工等多个领域。

2. 汽车制造与检修专业：涵盖新能源汽车与汽车检修，采用德国BOSCH技术，提供全面的技能培训与设备支持。毕业生面向汽车制造、检测与维修岗位。

3. 数控技术应用专业：培养高素质应用型技术技能人才，注重实践能力培养。就业方向包括设备操作、维护与管理等。

4. 市场营销专业：旨在培养市场调研、营销策划等技能型人才，就业领域广泛，涉及市场开发、营销管理等。

5. 网络信息安全专业：培养网络与信息安全专业人才，具备规划、设计与管理能力，就业方向为网络安全维护与信息管理。

6. 无人机操控与维护专业：为各类媒体与企事业单位培养无人机操控与维护技能人才，涉及摄影、摄像等岗位。

7. 工业机器人技术应用专业：培养机器人技术应用人才，具备安装、编程、系统集成等技能，就业领域包括制造业、汽车工业等。

8. 电梯安装与维修保养专业：提供电梯相关专业知识与技能训练，面向电梯安装、调试、维护等岗位。

9. 美术绘画专业：培养具有绘画艺术创作、教学与研究能力的专业人才，就业前景广泛，涉及文化艺术、教育等领域。

10. 运动训练专业：培养专项运动训练与指导人才，具备体育竞赛组织与管理能力，就业方向包括体育训练、竞赛组织等。

11. 旅游服务与管理专业：旨在培养导游、旅行社管理等人才，具备服务意识与人际沟通能力，就业领域涵盖旅游服务与管理。

12. 中餐烹饪与营养膳食专业：培养烹饪与营养配餐专业人才，掌握烹饪技艺与饮食保健知识，就业方向包括餐饮服务业。

沧州工贸学校简介：学校为国办全日制中等专业学校，拥有多个省级骨干专业，形成了多专业协同发展的格局。学校规模较大，设施完善，师资力量雄厚，毕业生就业前景广阔。

3、无人机数据集

1. Stanford Drone Dataset（目标检测）

为了设计能够充分利用人类社会规则的算法以更好地解决任务，如目标跟踪或轨迹预测，我们需要更好的数据集。因此，我们贡献了首个大规模数据集（据我们所知），它收集了不同类型的导航于真实世界户外环境，如大学校园中的各种实体（不仅限于行人，还包括骑自行车者、滑板手、汽车、公共汽车和高尔夫球车）的图片和视频。图片中，行人用粉红色标记，骑自行车者用红色，滑板手用橙色，汽车用绿色。

2. UC Merced Land Use Dataset（分类）

这是一个用于研究的21类土地使用图像数据集。

每类有100张分辨率为256x256像素的图片。

3. Mini-drone video dataset（目标检测）

无人机监视特别适合于不可能建立完整监控系统的情况，例如，如音乐会或马拉松等临时大型活动。迷你无人机可用于监控区域、帮助管理停车场、控制人群并报告有用信息，如可疑行为、乱停车、空余停车位等。

数据集详尽信息

该创建的数据集包含38种全高清分辨率内容，每次持续16至24秒，使用迷你无人机Phantom 2 Vision+在停车场拍摄。数据集内容可归类为正常、可疑和非法行为三类。正常内容显示人们步行、开车和停车。可疑内容中，人们的行为看似可疑，但并无明显不当。非法行为内容显示人们乱停车、偷窃物品和汽车、或打架。所有参与者阅读并签署了同意书，同意在视频中出现他们的车辆。

4. Semantic Drone Dataset（语义分割）

语义无人机数据集专注于城市场景的语义理解，以提高自主无人机飞行和着陆过程的安全性。图像描绘了从5到30米高度的鸟瞰视角获取的20多栋房屋。使用高分辨率相机获取大小为6000x4000px（24Mpx）的图片。训练集包含400张公开可用的图片，测试集由200张私有图片组成。

任务细节

对于人员检测任务，数据集包含训练集和测试集中的边界框注释。

语义分割

我们为相同训练集和测试集准备了像素准确注释。数据集繁琐度限制为20类，如下面表格所示。

表格1：无人机数据集的语义类别

额外可用数据

? 高分辨率图片每秒1次

? 5Hz鱼眼立体图片与同步IMU测量

? 热成像每秒1次

? 地面控制点

? 3个房屋的3D真实值由总站获取

5. DLR-MVDA（目标检测）

从空中光学传感器获取的图像数据对各种应用如交通管理、停车监控和城市规划非常感兴趣。空中光学传感器能够快速广泛地记录交通数据和停车信息。与地面传感器相比，使用空中图像监控区域的交通更加高效和成本效益。为了支持该领域的研究，我们提供了一个带有注释的车辆数据集，称为DLR-MVDA。

6. Urban Drone Dataset(UDD)（语义分割）

现在UDD-6上线（植被、建筑、道路、车辆、屋顶和其他）！参见下载链接。

这是一个在北京大学、葫芦岛市、河南大学和沧州市收集的无人机图像数据集集合。

7. Okutama Action dataset（目标检测、跟踪、行为识别）

我们介绍Okutama-Action，一个新的从高空视角同时进行人类行为检测的视频数据集。它由43分钟的完全标注序列组成，包含12个行为类别。Okutama-Action缺失当前数据集中的许多挑战，包括行为动态转换、尺度和长宽比的显著变化、相机运动的突然变化以及多标记演员。因此，我们的数据集比现有数据集更具挑战性，将有助于推动领域发展以实现真实世界的应用。

亮点

8. Drone Tracking Benchmark(DTB70)（目标跟踪）

无人机跟踪基准（DTB70）是在无人机平台上统一的跟踪基准。在此基准中，我们提供了对最先进的跟踪器及其各种运动模型变体在DTB70数据集上的详尽研究。基准的详尽描述可以在我们的论文中找到。

9. VisDrone（目标跟踪、目标检测、人群统计）

无人机或通用UAV配备的相机已快速部署到各种应用中，包括农业、航拍、快速送货和监视。因此，自动理解从这些平台收集的视觉数据变得非常紧迫，这使计算机视觉越来越接近无人机。我们非常兴奋地推出一个包含各种重要计算机视觉任务的用心标注地面真实数据的大型基准VisDrone，以使视觉与无人机相会。

VisDrone2020数据集由中国天津大学机器学习与数据挖掘实验室的AISKYEYE团队收集。基准数据集包含400个由无人机搭载相机拍摄的视频片段，共265,228帧和10,209张静态图像，覆盖了广泛的方面，包括位置（来自中国相隔数千公里的14个城市）、环境（城市和乡村）、对象（行人、车辆、自行车等）和密度（稀疏和拥挤场景）。请

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