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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，可估算每个输入影像组属性以及姿态。通过影像点与所摄物体之间的对应关系计算出相机成像时刻相机位置姿态及所摄目标的稀疏点云的过程。处理空三后，能快速判断原始数据的质量是否满足项目交付需求以及是否需要增删影像空中三角测量计算可以充分考虑当前相机位置、姿态与控制点。 父主题： 空三计算

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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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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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数字孪生—相机视角功能 添加相机视角操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“相机视角”。 单击页面右侧页面内容左上方“添加”，进入“添加相机视角”页面。 图1 添加相机视角1 图2 添加相机视角2 修改相机视角端操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“相机视角”。

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地面设定的空间坐标系中的位置与姿态的参数，即确定这三者之间相关位置的参数。 像片的内方位元素 像片的内方位元素是表示摄影中心与像片之间相互位置的参数：f、x0、y0。 像片的外方位元素 像片的外方位元素是表示摄影中心和像片在地面坐标系中的位置和姿态的参数。 空间后方交会 空间后方

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集工作。请注意，您的数字人形象会与录制效果保持一致，包括服装、手部动作、面部表情以及各方面的姿态等。所以我们希望您在拍摄时尽可能保持自然，按照平时的说话习惯录制。 拍摄流程 支持手机或相机拍摄，需1080P或更高分辨率。 录制时长为2分钟，包含15秒静默转态和1分45秒的演讲过程。

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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Octopus平台对数据有以下要求： 数据类型：包括各传感器数据、车辆数据、目标推理数据、自车坐标姿态以及标签记录数据等。 数据格式：Octopus OpenData格式。其中相机采集数据文件后缀为“.jpg”，激光雷达采集数据文件后缀为“.pcd”，其他采集数据文件后缀为“.p

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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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Octopus平台对数据有以下要求： 数据类型：包括各传感器数据、车辆数据、目标推理数据、自车坐标姿态以及标签记录数据等。 数据格式：Octopus OpenData格式。其中相机采集数据文件后缀为“.jpg”，激光雷达采集数据文件后缀为“.pcd”，其他采集数据文件后缀为“.p

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Octopus平台对数据有以下要求： 数据类型：包括各传感器数据、车辆数据、目标推理数据、自车坐标姿态以及标签记录数据等。 数据格式：Octopus OpenData格式。其中相机采集数据文件后缀为“.jpg”，激光雷达采集数据文件后缀为“.pcd”，其他采集数据文件后缀为“.p

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地面设定的空间坐标系中的位置与姿态的参数，即确定这三者之间相关位置的参数。 像片的内方位元素 像片的内方位元素是表示摄影中心与像片之间相互位置的参数：f、x0、y0。 像片的外方位元素 像片的外方位元素是表示摄影中心和像片在地面坐标系中的位置和姿态的参数。 空间后方交会 空间后方

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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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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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默认取值： 不涉及。 cx 是 Integer 参数解释： 相机内参，相机光心沿x轴的坐标，单位为像素。 约束限制： 不涉及。 取值范围： 不涉及。 默认取值： 不涉及。 cy 是 Integer 参数解释： 相机内参，相机光心沿y轴的坐标，单位为像素。 约束限制： 不涉及。 取值范围：

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均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，

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一个视频中。 相机架设 建议选用与40mm-85mm焦距等效镜头，避免使用超广角。 在合适的高度，将相机竖置固定于三脚架上，确保水平。 相机与人物眼神平齐，对焦于模特面部区域，确保面部清晰不失焦。 若录制全身，请确保模特脚底有绿幕空隙。 图1 拍摄示例 建议使用相机竖拍。 模特处

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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