数字人照片建模算法是指使用深度学习算法将已授权的人像照片信息转换为数字人3D模型的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：有授权的人像照片。 算法原理：使用深度学习算法，将人像照片转换为数字人3D模型。 输出结果：数字人3D模型。 应用领域：数字人照片建模算法可应用于影视制作、仿真形象生成、

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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制作开机动画压缩包 该设置方法只适用IdeaHub S2/S2 Pro/ES2/ES2 Pro，推荐批量设置时使用 制作方法，与制作开机动画压缩包相同。 父主题： IdeaManager的管理页面设置

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制作开机动画压缩包 该设置方法只适用于IdeaHub S2/S2 Pro/ES2/ES2 Pro 开机动画压缩包一般包括两个部分：2个动画片段文件夹（单次播放片段和循环播放片段）以及1个配置文件desc.txt。下文将演示如何制作常见形式的开机动画压缩包。 准备两段图片 准备两段

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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“立即使用”，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。 大分子支持PDB编号自动下载。

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3D写实发型模型制作 个 110,400 3D美型发型模型制作 个 78,400 3D卡通发型模型制作 个 39,840 3D写实服饰模型制作 个 124,800 3D美型服饰模型制作 个 86,400 3D卡通服饰模型制作 个 42,400 3D写实配饰模型制作 个 28,290 3D美型配饰模型制作

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3D美型发型模型制作 3D美型发型模型 3D卡通发型模型制作 3D卡通发型模型 3D写实服饰模型制作 3D写实服饰模型 3D美型服饰模型制作 3D美型服饰模型 3D卡通服饰模型制作 3D卡通服饰模型 3D写实配饰模型制作 3D写实配饰模型 3D美型配饰模型制作 3D美型配饰模型 3D卡通配饰模型制作

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成快速户型图生成 户型图部件自动识别：利用深度学习技术，自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校：利用比例尺生成3D真实世界坐标点，呈现精准户型 图2 户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计：基于AI和大数据，通过深度学习16.3亿图纸方案，实现精装方案自动设计.

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开机动画 IdeaHub支持自定义开机画面，满足个性化定制需求，开机动画设置方法根据大屏型号和场景不同方式，用户和开发者可根据实际需求情况自行选择设置方法。 UpgMaster.exe升级工具设置 IdeaHub的Web后台页面设置 IdeaManager的管理页面设置

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如何移动画布？ 方式一：点击画布菜单栏上的手势按钮切换画布拖动模式，即可拖动画布。注意完成画布拖动后需切换回编辑模式方可进行方案设计。 方式二：使用快捷方式，空格键+按住鼠标左键进行画布拖动。 方式三：鼠标滚动可以控制画布上下移动。 方式四：画布界面有水平和垂直的滚动条，拖动滚动条即可移动画布。

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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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播放的帧率。可设置为1、5、10、15 单击“PackFile”，即可制作开机动画压缩包，制作成功如下图6所示。 图6 完成ZIP包 制作成功后，会在当前目录下生成bootanimation.zip压缩文件，即制作的开机动画压缩包，如下图7所示。 图7 生成压缩文件 制作升级包 双击“UpgMaster.exe

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3D数字人语音驱动 创建语音驱动任务 获取语音驱动任务列表 创建语音驱动表情动画任务 获取语音驱动表情数据 获取语音驱动数据 父主题： 3D数字人

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数字孪生—调试工具功能 调试工具用于展示3D模型在网页中的实际效果，并对实际效果进行调试以及数据设置。 可在模型分类中选择一个3D模型加载到场景的功能，操作模型的位置、大小、角度，预览模型的动画效果。 图1 调试工具功能 父主题： 实施步骤

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3D回放 3D回放页面支持加载本地OSI，OpenDRIVE文件，以便于回放本地场景。 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 任务管理”。 在界面的右上角，单击“3D回放”，进入到3D回放界面。 单击界面右上角“加载本地文件”。 图1 加载本地文件 添加需要加载的本地文件，单击“确认”。界面回放本地文件。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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IdeaManager的管理页面设置 制作开机动画压缩包 IdeaManager推送 父主题： 开机动画

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IdeaHub的Web后台页面设置 制作开机动画压缩包 Web页面上传 父主题： 开机动画

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及中低性能数据库等场景。 GPU加速型：提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。仅支持1.11及以上版本集群添加GPU加速型节点。 高性能计算型：实例提供具有更稳定、超高性能计算性

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3D回放 前提要求 3D回放对回放机器配置有以下要求： 回放机器需要GPU硬件。硬件加速的方式：在chrome设置-高级中打开硬件加速 。 机器的参考配置(低配）：8核cpu 、UHD620的gpu 、16G内存 、100Mbps带宽。 查看3D回放 3D回放页面详细说明如下： 图1

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