实验八 团队作业5—团队项目需求建模与系统设计（2）实验时间（师范）：2021-5-27实验时间（卓越工程师班）：2021-5-28Deadline：2021-6-910:00，以团队随笔博文提交至班级博客的时间为准。评分标准:按时交–根据实验八评分细则打分，满分157分，检查项目包括：任务1部分（15分）任务2部分（46分）任务3部分（12分）任务4部分（56分）任务5部分（28分）本实验为团队任务，团队成员成绩以团队博文成绩为准晚交-0分抄袭-倒扣本次作业分数评分截至日：2021-6-1222:00 一、实验目的与要求（1）学习使用UML建模工具Visio；（2）掌握面向对象需求分析建模技
HMSCore线上Codelabs挑战赛第3期中，开发者通过学习和运用HMSCore开发的3D建模服务，生成3D建模应用demo，再使用demo为自己身边的一个实物完成建模。在提交的作品中，小编发现原来鞋、街景、手办、玩具这些都可以3D建模！你还能想到什么？看了以下这些作品，也许会有灵感。1.1 3D建模之手办、鞋、街景系列（附零基础完整实现教程）作品帖：【HMSCore挑战赛第3期】3D建模技术应用-【手办】【鞋】【街景系列】-附零基础完整实现教程*-华为开发者论坛(huawei.com)·3D建模应用：·作品“全家福”展示：（上图手办、街景座椅、消防栓等模型均使用HMSCore3D建模服务
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?作者：韩信子@ShowMeAI?深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42?TensorFlow实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/43?本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/315?声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容自Transformers出现以来，基于它的结构已经颠覆了自然语言处理和计算机视觉，带来各种非结构化数据业务场景和任务的巨大效果突破，接着大家把目光转向了结构化业务数据，它是否能
?作者：韩信子@ShowMeAI?深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42?TensorFlow实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/43?本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/315?声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容自Transformers出现以来，基于它的结构已经颠覆了自然语言处理和计算机视觉，带来各种非结构化数据业务场景和任务的巨大效果突破，接着大家把目光转向了结构化业务数据，它是否能
材质，是图形学中描述光线如何在物体表面和内部进行交互的一种性质，由材质模型和一组控制参数来定义表面外观。如下图所示，左边的图添加各种材料的纹理后，真实感立显。材质贴图目前已经广泛应用在游戏、建筑、设计等领域。在材质制作和应用的过程中，用户在纹理采集制作、贴图效果处理等方面都面临一些问题和痛点，如制作过程耗时费力，成本高，且用户可能还需要花费大量时间和精力去寻找合适的贴图资源等等。如何解决这些痛点呢？我们提供三种思路：一是利用深度学习推理网络，一键生成符合PBR标准的纹理要素，提升纹理制作效率和质量；二是将技术美术的经验和制作规范固化为遵循PBR标准的数据，通过数据在不同项目和渲染器间复用素材，
材质，是图形学中描述光线如何在物体表面和内部进行交互的一种性质，由材质模型和一组控制参数来定义表面外观。如下图所示，左边的图添加各种材料的纹理后，真实感立显。材质贴图目前已经广泛应用在游戏、建筑、设计等领域。在材质制作和应用的过程中，用户在纹理采集制作、贴图效果处理等方面都面临一些问题和痛点，如制作过程耗时费力，成本高，且用户可能还需要花费大量时间和精力去寻找合适的贴图资源等等。如何解决这些痛点呢？我们提供三种思路：一是利用深度学习推理网络，一键生成符合PBR标准的纹理要素，提升纹理制作效率和质量；二是将技术美术的经验和制作规范固化为遵循PBR标准的数据，通过数据在不同项目和渲染器间复用素材，
这一章我们来唠唠如何优化BERT对文本长度的限制。BERT使用的Transformer结构核心在于注意力机制强大的交互和记忆能力。不过Attention本身O(n^2)的计算和内存复杂度，也限制了Transformer在长文本中的应用。之前对长文档的一些处理方案多是暴力截断，或者分段得到文本表征后再进行融合。这一章我们看下如何通过优化attention的计算方式，降低内存/计算复杂度，实现长文本建模。Google出品的EfficientTransformers:ASurvey里面对更高效的Transformer魔改进行了分类，这一章我们主要介绍以下5个方向：以Transformer-XL为首的
这一章我们来唠唠如何优化BERT对文本长度的限制。BERT使用的Transformer结构核心在于注意力机制强大的交互和记忆能力。不过Attention本身O(n^2)的计算和内存复杂度，也限制了Transformer在长文本中的应用。之前对长文档的一些处理方案多是暴力截断，或者分段得到文本表征后再进行融合。这一章我们看下如何通过优化attention的计算方式，降低内存/计算复杂度，实现长文本建模。Google出品的EfficientTransformers:ASurvey里面对更高效的Transformer魔改进行了分类，这一章我们主要介绍以下5个方向：以Transformer-XL为首的
3D建模服务（3DModelingKit）是HMSCore在图形图像领域又一技术开放。3D建模产品的定位就是要做快速、简洁、低成本的3D制作能力，并陆续开放给有3D模型、动画游戏制作等能力诉求的开发者。开发者无需特殊硬件（RGBD\LiDAR等）也可以利用拍摄图像之间共视信息匹配，估算出深度信息并完成采集。3D建模服务已经开放了物体建模的能力，还有平面的材质生成和动作捕捉三大核心能力，接下来还会对人体的建模以及面部捕捉做进一步的能力开放。下面就来为开发者们分享介绍一下。一、3D物体建模能力（1）3D物体建模能力介绍3D物体建模的能力。不同于传统的建模师用3D软件制作模型的方式，或是通过扫描仪进
