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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仿真场景 表1 仿真场景权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 场景列表 GET /v2/{project_id}/sim/sm/scenarios octopus:simScenario:list

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仿真场景 查询场景列表 创建仿真场景 创建场景文件 修改场景文件 父主题： API

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仿真任务 仿真任务列表提供对仿真任务的管理功能，支持停止任务、删除任务、修改任务等操作。 仿真任务创建 仿真任务详情 父主题： 并行仿真

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仿真服务 仿真服务简介 在线仿真 算法管理 评测管理 场景管理 并行仿真 Open SCENARIO2.0场景说明 采样方式介绍

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符。 仿真器：当前支持仿真器A、仿真器B。 优先级：当前支持S、A、B、C、D。级别顺序为：S > A > B > C > D，默认级别是D。 场景描述：简要描述场景，不包含“@#$%^&*< > \”，不超过255个字符。 上传文件。 上传文件根据选择仿真器不同，暂有仿真器A、仿真器B。

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仿真服务 仿真镜像 仿真场景 仿真任务 仿真评测结果 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发

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在docker客户端，复制推送指令，将镜像推送至Octopus平台。 在算法管理中调用算法镜像，在评测管理中调用评测镜像，在仿真服务配置中调用仿真器镜像。 父主题： 仿真服务

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> C。 仿真器配置。 图2 仿真器配置 图3 仿真器来源为仿真器镜像 表2 仿真器配置信息说明 参数 说明 仿真器 选择在线仿真器。 仿真器来源 可选择内置仿真器和仿真器镜像。 仿真器配置文件 单击“编辑”，展开仿真器配置文件编辑框，自定义仿真器镜像。 仿真器镜像 仿真器来源为仿真器镜像，需选择仿真器镜像。

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回放仿真 任务管理 作业队列 父主题： 数据处理

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设备仿真 KooPhone在云端提供与真机打通的虚拟仿真设备（摄像头、GPS、传感器等），为应用提供与真机一样的仿真设备接口，确保兼容应用运行环境。 父主题： 原理介绍

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在线仿真 使用规范 在线仿真服务集成了一整套完整的仿真工具链，开箱即用。 在使用新的普通用户登录在线仿真时，需修改在线仿真系统配置： 关闭桌面锁屏。 调整屏幕分辨率（默认分辨率不高，可调至适合的分辨率）。 将默认的浏览器更改为Chrome或Firefox。 在线仿真根据用户名称生

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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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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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JLink。

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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创建仿真场景 功能介绍 该接口用于创建基于OpenSCENARIO标准的仿真场景。支持OpenSCENARIO 0.9.1 - 1.1.1 版本的场景。 URI POST /v2/{project_id}/sim/sm/scenarios 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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支持仿真软件回放场景以及将场景的结果进行信号查看。 图1 仿真任务详情 任务分析 仿真任务得分高低，该任务是否通过检测，该任务使用的仿真算法控制质量如何由多个仿真评测指标从多个角度衡量评判。 仿真任务包含的仿真场景运行成功后，用户可以关注该仿真场景的得分，以及是否通过评测指标的检测。

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并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块，可使用自研仿真算法，根据Octopus自研仿真评测体系，从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块，可将仿真任务运行中关键指标变化

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