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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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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介绍 ISDP+集成公共BO实现如下功能： 同步ISDP+的订阅OpenAPI的clientId和clientSecret，ISDP+租户ID，调用AppCube的OpenAPI的clientId和clientSecret的值到对应的租户级系统参数comm_isdp_openAP

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介绍 功能说明 公共应用/BO的功能说明请参见表1。 表1 功能说明 应用/BO 包名 功能描述 操作日志BO ISDP__OperateLog_BO_b-XX.XX.XX.zip 提供了公共模块日志功能，其他应用在记录操作日志时，调用了公共模块日志，完成记录操作日志的功能。 ISDP+

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介绍 全文检索概述 文档概念 基本文本匹配 分词器 限制约束 父主题： 全文检索

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介绍 全文检索概述 文档概念 基本文本匹配 分词器 父主题： 全文检索

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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介绍 在定制开发开始之前，需要完成环境的准备。 准备AppCube开发环境，准备ISDP+环境。 完成公共应用/BO的安装配置，实现AppCube与ISDP+的对接。公共应用/BO的安装部署请参见安装和配置公共应用/BO。 安装部署智能排班模型BO和智能排班基线应用，后续基于智能

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介绍 功能说明 公共应用/BO的功能说明请参见表1。 表1 功能说明 应用/BO 包名 功能描述 操作日志BO ISDP__OperateLog_BO_b-XX.XX.XX.zip 提供了公共模块日志功能，其他应用在记录操作日志时，调用了公共模块日志，完成记录操作日志的功能。 ISDP+

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方案设计导出 导出成PPT 架构设计支持导出PPT演示：设计完成的集成架构、部署架构支持一键导出PPT文档。支持空间内成员导出方案设计PPT。 空间内成员进入设计中心，点击右上角导出按钮-点击【导出PPT】-选择需要导出的节点-点击【确定】。 图1 设计中心-导出ppt 图2 设计中心-导出ppt

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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新建联邦学习作业 功能介绍 新建联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，最大32位，由字母和数字组成

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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概述 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。 OptVerse以开放API（Application

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对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的

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添加 也可上传PPT或Word文档，作为视频场景或画中画，一键合成视频，PPT/Word即转化成视频，快捷又高效。如下面两图（PPT和WORD）： 图14 上传PPT或Word文档1 图15 上传PPT或Word文档2 PPT、Word场景如下图所示，自动识别PPT、Word中讲解内容

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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由浅入深，带您玩转ImageSearch 01 了解 图像搜索 （ Image Search ）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 产品介绍 什么是ImageSearch 功能介绍 使用限制 计费说明 03 API 图像搜索服务以开放API（Application

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模型，沉淀最佳的算力组合方案，为开发者在开发模型的最后一步，提供最佳实践的算力方案、实践指南和文档，节省开发者学习和试错资金成本，提升学习和开发效率。 父主题： 功能介绍

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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