3D数字人 3D数字人风格管理 3D数字人风格化照片建模 3D数字人语音驱动 3D数字人视频驱动

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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3D场景编辑器 图观端场景编辑器用于实现3D模型的展示和编辑。 购买“Astro大屏应用企业版”实例时，才会显示该组件。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 3D场景编辑器”中，拖拽“图观端场景编辑器”组件至画布空白区域，如图1。 图1 图观端场景编辑器 配置 在配置中，为图观端场景编辑器设置容器名称和场景地址。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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目标检测3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1611801018801 | +--- 1611801018801.json | +--- 1611801018801.pcd +--- 1611801024401 | +--- 1611801024401

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MOL 3D Viewer Mol 3D Viewer工具支持查看蛋白质和小分子的3D结构。单击“功能模块 > 通用工具 > MOL 3D Viewer”，进入MOL 3D Viewer页面即可操作。 主要功能包括： 本地分子结构的3D可视化，支持多种显示样式，支持本地文件拖拽进画布区域进行渲染。

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3D世界地图 本章节主要介绍3D世界地图组件各配置项的含义。 样式 尺寸位置 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 图1 尺寸位置-3D世界地图 添加子组件 地图的子组件包括地图飞线、地图散点、柱状层。 地图飞线 以动态飞线的形

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3D数字人风格管理 查询数字人风格列表 父主题： 3D数字人

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3D数字人视频驱动 创建视频驱动任务 查询视频驱动任务列表 查询视频驱动任务详情 停止视频驱动任务 控制数字人驱动 父主题： 3D数字人

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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3D世界地图(2019) 本章节主要介绍3D世界地图(2019)组件各配置项的含义。 图1 3D世界地图(2019) 样式 尺寸位置 图表尺寸：图表的宽和高。单位均为px。 图表位置：图表在画布中的位置。单位均为px。 全局样式 地图中心：设置地图中心在图层中的位置。 地球旋转：

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3D预标注车道线检测 创建3D预标注车道线检测任务 输入输出文件格式要求 父主题： 智驾模型服务

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典型应用场景 说明 GRID驱动 需要 支持 支持 支持 支持 3D渲染、图形工作站、游戏加速 付费使用，需要购买License，满足图形图像类应用加速用途。 Tesla驱动 不需要 支持 不支持 不支持 不支持 科学计算、深度学习训练和推理 通常搭配使用NVIDIA CUDA SDK，

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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