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我们提出了一个新颖的完整关注跨模态转换器 （FACT） 网络，可以在音乐和新的 3D 舞蹈数据集 AIST++（左）的条件下生成真实的 3D 舞蹈动作（右）我们根据现有的 AIST 舞蹈数据库生成了建议的 3D 运动数据集，该数据集是一个有音乐伴奏的舞蹈视频集合，但没有任何 3D 信息。AIST 包含 10 种舞蹈类型：旧学派（霹雳、机械舞、锁舞和威金）和新学派（Middle Hip-Hop、LA-style Hip-Hop、House、Krump、Street Jazz 和 Ballet Jazz）。虽然其中包含了舞者的多视角视频，但这些相机并没有经过校准。为了实现目的，我们根据使用的 SMPL 3D 模型所使用的参数恢复了相机校准参数和 3D 人体动作。由此产生的数据库 （AIST++） 是一个大规模的 3D 人类舞蹈动作数据集，包含了与音乐相配的各种各样的3D 动作，每一帧都包含大量的注释：9 个相机内在和外在参数的视图；17 个 COCO 格式的人体关节位置（2D 和 3D 形式）；24 个 SMPL 姿势参数，带有全局缩放和平移。这些动作在所有的 10 种舞蹈类型中平均分布，涵盖了以每分钟节拍 （BPM） 为单位的各种音乐节奏。每种类型的舞蹈包含 85% 的基本动作和 15% 的动作（由舞者***设计的较长编舞）。AIST++ 数据集还包含多视角同步图像数据，使其对其他研究方向（例如 2D/3D 姿势预测）很有帮助。据我们所知，AIST++ 是截止目前大的 3D 人类舞蹈数据集，包含 1408 个序列、30 个主题和 10 个舞蹈类型，并同时包含基本和编舞。由于 AIST 是一个教学数据库，因此它记录了在不同音乐和各种 BPM 下遵循相同编舞的多个舞者，这是舞蹈中常见的做法。这给跨模态序列到序列的生成带来了挑战，因为该模型需要学***音频和动作之间的一对多映射。我们在 AIST++ 上精心构建了不重叠的训练和测试子集，以确保在子集之间编舞和音乐都不相同。
本店经营各自动化模块、卡件、CPU。
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公司始终秉承“诚信、高效、共赢、”的经营理念，本着“，诚信服务，客户至上”的做事态度服务于每一位新老客户，依托强有竞争力的产品价格，庞大的库存，过硬的质量, 快捷的货期以及售前咨询、售后服务，持续为广大客户提供更多更好的产品，长期稳定供应！
网络连接。通过更有效地利用网络资源，边缘计算提高了IT/OT系统的性能。因此，在使用边缘计算系统时，如果工程师能够了解如何衡量和管理计算机网络的性能，将大有裨益。添加多个边缘设备，会产生大量数据，可能会使通讯变缓而导致网络阻塞。如果设计得当，它可以提高现场响应速度，同时减少核心资源的使用量。采用高效的通信协议，例如消息队列遥测传输（MQTT），可以进一步减少对带宽的需求。其它因素诸如可扩展性和容错性，在网络设计或设备和通信协议的选择中也起到一定的作用。数据库知识。在IT和OT系统中，数据库对于数据存储、分发和分析非常重要。边缘计算使它们之间的联系更多、更紧密，这就需要OT了解有关数据库的设计方式以及与之交互的方式。数据库的安全性和效率，可能会受到传入数据的质量，以及处理频率和类型的影响。软件包括一个开源物联网连接工具，有助于边缘设备、数据库和云服务之间的数据共享，以及能够简化工业应用数据库连接的其他软件工具。安全性。在控制网络中，如果能够多点存储、访问和管理数据，那么就不能想当然的认为：从物理和网络的角度看，控制系统都是安全的。使用这类网络的工程师，必须熟悉潜在的风险以及缓解这些风险的工具。工程师需要了解防火墙等网络安全设备的功能和实现，以及身份验证、加密和认证等数据保护功能。他们还应能够在将新设备和应用引入到网络之前，对其进行安全评估。
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