配置如下：
英特尔i39100F处理器散片，九州风神冰凌MINICCPU散热器，华擎B360M-HDV主板，七彩虹战斧GTX1650SUPER4G显卡，威刚游戏威龙DDR426668G内存条，东芝RC500系列500GM.2固态硬盘，航嘉GX500电源，金河田预见N27机箱。
最基本的数据标注是相框。例如，如果检测目标是一辆车，那么标记器需要在一张图片上标记出所有的车。
另一个例子是人类态度识别，它包括18个关键点。只有经过培训的贴标人员才能掌握这些关键点的贴标，只有完成的数据才能达到机器学习的标准。
无人零售、无人驾驶等都需要大量的人力。基于劳动力成本问题，除了私人数据外，他们还会在第三世界国家、马来西亚、泰国、印度等国家设有数据标记分支机构。
扩展资料：
常见的报道中，数据标注总被描述为“血汗工厂”，这项工作和从业者被描述得廉价低质，人被重复性机械式的劳动异化。在王金桥的解释下，这一刻板印象也被逐渐打破。
这大量的人工注释是有价值的,因为理论上解决这个问题是困难的,但有大量的数据,设计深度学习网络,可以应用于特定的场景中使用数据训练神经网络,这在很多情况下可以使AI迅速占领市场落地,推动工业应用,促进产业升级和迭代。
例如，在手机玻璃缺陷检测、高速铁路轨道缺陷检测、高压电网绝缘子损坏检测等，无人机拍照后由人进行检测。随着数据量的增加，机器得到越来越充分的训练，机器可以逐步实现自动检测。
王表示，目前的人工智能虽然相对薄弱，但会给各行各业带来变化，这是人工智能推动工业革命的一个机会。
参考资料：
中国新闻网-人工智能背后的人工力量：机器学习必需数据标注
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