ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以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，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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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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本文介绍了 城市智能体 服务下的实景三维建模子服务的各特性版本的功能发布和对应的文档动态，欢迎体验。 2023年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 实景三维建模正式上线 城市智能体服务下的子服务实景三维建模，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

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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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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离

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用创新，为智慧园区、智慧交通、智慧水务、自然资源、环保等应用提供模型服务支撑。 其中，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。堆体测量通过激光雷达采集环境空间数据，完成空间点云信息智能计算。

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如何从零构建实景三维建模 本文以数字影像生成赋有纹理的三维模型场景为例指导用户快速从零构建三维建模工作流。 开始进行体验前，请仔细阅读准备工作，完成必要操作。 进入实景三维操作台 新建工程 导入数据 提交空三 提交重建 准备工作 创建IAM用户并登录，具体操作步骤如下： 注册华为

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删除实景三维精修后处理任务 √ 启动实景三维精修后处理任务 √ 停止实景三维精修后处理任务 √ 查询实景三维精修后处理任务模型上传信息 √ 查询实景三维精修后处理任务列表 √ 创建实景三维精修后处理任务模型上传路径 √ 更新实景三维精修后处理任务模型上传状态 √ 删除实景三维精修后处理成果数据

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自动学习 垃圾分类（使用新版自动学习实现图像分类） 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型 订阅模型部署在线服务 一键完成商超商品模型部署 自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低

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您可根据需要查询、删除以及下载实景三维成功建模后的成果数据。 如果原始倾斜摄影影像包含移动车辆，输出的成果数据将去除移动车辆。在传统的建模方法中，移动车辆的存在可能导致输出的成果数据中含有车辆残影，影响纹理模型可视化效果。 前提条件 已成功完成实景三维建模任务的处理。 查询成果数据

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二三维一体化桌面GIS软件 矢量、栅格、模型文件导入 栅格数据处理 生成瓦片 三维特效 父主题： 实施步骤

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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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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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、数据支撑、综合监督的一体化全过程管理。 智慧矿山 通过对三维模型精细化纹理识别、剖面分析、空间量算等，支持矿区填挖方计算分析、矿产储量估算分析等。 智慧应急 通过对“三维模型+” 可精确锁定事故隐患，远程监管责任落实及快速实时追踪，支撑应急路径规划、消防演练、空间模拟等场景。 堆体测量

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osgb、.obj格式的三维实景模型数据 《操作手册-三维重建》 3D模型智能优化专业服务 osgb、obj格式三维实景模型精修/超精修数据 《三维后处理和单体化指导书》 3D单体构建专业服务 shp/osgb/obj格式的单体成果 《三维后处理和单体化指导书》 3D模型发布专业服务 《二3D模型发布服务使用手册》

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，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据

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法。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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。 操作步骤 在实景三维操作台中，对于水面等大面积弱纹理区域来说，由于特征点较少很难重建出来，为解决此问题，可增加约束条件辅助重建，单击“约束设置”。 图2 约束设置-1 进行约束设置，约束设置可分为以下两种方法： 在模型重建前，单击“手动添加”，在右侧三维视图中绘制约束区域范围

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创建实景三维精修后处理任务模型上传路径 real3DSubTask createReal3DSubTaskModelPath 更新实景三维精修后处理任务模型上传状态 real3DSubTask updateReal3DSubTaskUploadStatus 删除实景三维精修后处理成果数据

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