实景三维建模 使用三维建模客户端需要注意什么？ 三维建模的数据传输方式有哪些? 作业清理机制是什么？ 无pos是否可以空三、重建？ 为什么会出现同一个工程空三GP值与重建GP值不一致的情况？ 父主题： 服务使用类

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实景三维建模 云端建模简介 数据上传 工程应用 数据导入 区块应用 空三计算 三维重建

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本文使用ModelArts上的NPU Snt9B 裸金属服务器 以及其提供的昇腾镜像EulerOS-2.10-Arm-rc3-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1，具体镜像环境可参考NPU Snt9B裸金属 服务器 支持的镜像详情。该Snt9B资源中的Python环境为3

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什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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三维重建 概况查看 设置重建 约束参考 三维模型产品输出 父主题： 实景三维建模

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三维特效 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 将模型文件添加到三维场景中 图2 添加1 图3 添加2 在“三维分析”-“空间分析”中选择可视域分析 图4 可视域分析 选择场景上任意建筑点进行可视域分析拖动（可选本场景最高建筑点），其中绿色部分为在该点能够看见的区域，红色部分为在该点看不见的区域

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实景三维建模 实景三维建模服务将采集的无人机照片快速还原成高精度的3D实景模型，为智慧城市、工地、矿山、应急、安防等领域提供真实可靠的3D模型服务。 为用户提供即开即用的实景三维建模服务，该服务极大简化了实景三维建模过程，帮助用户实现按需建模，最大支持60万张照片一次性建模，实现

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弱网环境 是指网络的服务质量相对来说不是非常稳定，导致用户经常会在弱信号的网络环境下通信。 月结95带宽峰值计费 一种按带宽的计费方式，指在一个自然月内，将每个有效日的所有峰值带宽的统计点进行排序，去掉数值最高的5%的统计点，取剩下的数值最高统计点，该点就是95峰值的计费点。 上采样

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应用场景 构建统一的城市数字孪生平台，基于统一的时空基准，整合城市地理数据、物联数据、互联网数据、专题数据的统一融合，形成城市“一张图”； 建立统一的运行服务和支撑云环境，面向各部门提供统一的城市数字孪生服务（数据服务、基础设施服务、接口服务、功能服务）： 基于统一时空基础下的数据和服务API，赋能城市全生命周期应用。

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到上限。 磁盘I/O使用率，用于统计测量对象在测量周期内提交读取或写入操作的占比，不能代表磁盘的I/O性能数据，仅代表磁盘的繁忙程度。 由于云硬盘具有可以并行处理多个I/O请求的能力，因此当磁盘的I/O使用率达到100%时，也不表示达到了磁盘的瓶颈。例如：某个云硬盘处理单个I/O请求需要0

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检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测，以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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工作流调度 DataArts Studio -DLF调度。 自建大数据生态的调度工具，如Airflow。 企业级多租户 基于表的权限管理，可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，云上多

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如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将

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堆体测量服务是否支持行业中的其它雷达硬件？ 常见激光雷达硬件皆可支持，需要开放PCD文件，不支持接口或者数据封闭的特定雷达。 父主题： 产品咨询类

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控点的地理坐标。然后通过刺像控点的方式将像控点与拍摄到该点的照片关联起来。像控点分为控制点和检查点，控制点用于优化空三的精度，可提升模型精度，也可实现地方坐标系或85高程系统的转换。检查点用于检查空三的精度，可通过检查点来定量对精度做评价。在进行三维重建时，用户可在添加影像后导入

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在实景三维操作台中，进入上一步新建的工程页面，单击“添加照片”按钮并单击“继续”。 图18 导入照片-1 公共存储中的sample-data数据是给用户提供的公共小数据量的测试数据集，用户可单击选择“/geogenius-cn4-2-public-bucket/”路径下的“sample-data”文件夹。

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支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架，包括Py

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ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需

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针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。

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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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