算法基本原理 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

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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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服务型数字人：利用深度神经网络进行图像合成、高度拟真的虚拟人。 具备如下特点： 2D模型，通过拍摄真人视频训练生成 无表情&骨骼数据 只能由AI驱动 使用既定表情&动作 IP型数字人：由计算机图形学技术创造出来的与人类形象高度接近的数字化形象。 具备如下特点： 3D模型，通过艺术设计生成

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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 3D卡通配饰模型 3D场景模型制作 3D场景模型 3D数字人模型动态特效 3D数字人模型动态特效 3D数字人动作动画 3D数字人动作动画 3D物品建模 3D物品建模 3D场景扫描建模

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核心技术1：海量家居家装方案，训练打磨AI装修算法 户型建模、识别 户型图自动生成：用户CAD图（dwg/dxf/JPG格式）导入软件，即可完成快速户型图生成 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

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3D数字人风格化照片建模 创建照片建模任务 照片建模任务列表查询 照片建模任务详情查询 基于图片URL创建照片建模任务 创建照片建模任务 父主题： 3D数字人

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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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42,400 3D写实配饰模型制作 个 28,290 3D美型配饰模型制作 个 18,800 3D卡通配饰模型制作 个 16,400 3D场景模型制作 人天 10,000 3D数字人模型动态特效 人天 10,000 3D数字人动作动画 人天 10,000 3D物品建模 人天 10,000

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使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景

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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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建模”。 图1 建模 在数据库的建模页面，找到需要建模的物理表，单击，即可完成建模。 您也可以单击物理表名称，在展开的页面单击“建模”。 如未修改物理表的建模信息直接单击，系统将根据读取数据时自动生成的数据模型信息进行建模。 图2 建模 完成建模后，您可单击刷新建模状态，在反向建

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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建模 单位建模 操作路径：[WEB]建模>单位主数据>单位 新建单位： 进入功能界面后，单击"新建单位”按钮，进入新建界面 按实际需要填写单位信息 单击”确认”按钮提交数据 图1 新建单位 物料建模 物料是原材料、半成品、产成品等企业生产经营资源的总称，本功能用于定义物料的基础资料

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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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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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肢体驱动数据格式如何定义？ MetaStudio肢体驱动数据的前三个为Hips骨骼的Translation信息，按XYZ排列，后接75根骨骼的旋转数据，具体定义如下： 序号 骨骼名称 0 Hips 1 Spine 2 Spine1 3 Spine2 4 Spine3 5 Neck

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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输出数据的格式版本，如请求中无此参数，则输出数据格式为1.0，可选值有： 1.0: 对应的输出为： 动作数据：75个骨骼旋转值 表情数据：52ARkit表情及参数 2.0: 对应的输出为： 动作数据：55个骨骼旋转值+骨骼3D坐标 表情数据：178个控制器的数据 响应参数 状态码： 200 表8 响应Header参数

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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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