赞奇超高清云工作站解决方案实践

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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媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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提升业务理解、架构设计、应用开发等核心能力。华为对不同级别的合作伙伴，有相应的认证要求，具体请参见对应的合作伙伴计划。 通过职业认证可以 收获知识：认证体系覆盖多个前沿热门技术领域，通过学习，学员能紧跟技术发展趋势，获取最新的技术知识 收获技能：基于不同角色设计，理论知识与实践技

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隔的客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超的车牌识别技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的车牌并进行车牌识别，识别结果自动上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 安全帽检测技能 面向智慧园区的安全帽检测技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动检测园区工人未戴安全帽的行为。

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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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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消息验证码 生成消息验证码 校验消息验证码 父主题： 管理加密密钥

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获取验证码 描述 修改用户手机或邮箱时，需要获取验证码。企业用户通过该接口获取验证码，系统会向用户的手机或邮箱发送，验证码1分钟内有效。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口原型 表1 接口原型 请求方法 POST 请求地址 /v1/usg/dcs/memb

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验证码管理 是否需要验证 查询已验证的列表 验证联系方式 获取验证码 父主题： API v2（推荐）

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发送验证码 功能介绍 发送验证码 URI POST /v1/{project_id}/users/{user_id}/verification-code 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 华为云项目ID，您可以从获取项目ID中获取。

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String 图形验证码校验通过的凭证。该参数获取方式参考校验图形验证码。 响应参数 状态码： 400 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码。 error_msg String 错误详情。 请求示例 发送短信验证码，给指定手机号1

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发送滑块验证码 描述 该接口提供发送滑块验证码的功能。 服务器 收到请求，返回抠图以及抠图后的原图等结果。需要在前台界面显示出抠图以及抠图后的原图，用户通过滑块操作来匹配图形。 图1 发送滑块验证示例图 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 接口原型 表1 接口原型 请求方法

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校验消息验证码 功能介绍 功能介绍：校验消息验证码 接口约束 仅支持key_usage为GENERATE_VERIFY_MAC的密钥进行操作。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0/{project_id}/kms/verify-mac 表1 路径参数 参数

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CBC.0100 参数错误。 400 CBC.70300008 非企业主不能发送短信验证码。 400 CBC.99000082 客户发送验证码次数超出限制。 400 CBC.99004003 验证码生成成功但发送失败。 403 CBC.0151 访问拒绝。 500 CBC.0999

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智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术，对含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、表格识别与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况，可支持多种证件、票据和规范行业文档，适用于各类行业场景。 应用场景 金融：银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务：身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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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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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能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。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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流程设计 宏观层面：重点是组织架构与流程架构匹配，组织设置必须支撑流程价值实现，组织职责必须清晰具体，不能有重叠、空白、过多、过少； 微观层面：看流程角色职责是否通过岗位职责的设置有效落实，岗位职责与其匹配的流程角色职责相符。 单击左侧导航栏“流程设计”并进入流程设计页面。 图1

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设计原则 以下是常用的性能优化指导原则： 中心化原则：识别支配性工作量负载功能，并使其处理过程最小化，把注意力集中在对性能影响最大的部分进行提升。 本地化原则：选择靠近的活动、功能和结果的资源；避免通过间接的方式去达到目的，导致通信量或者处理量大辐增加，性能大辐下降。 共享资源：

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