DataDoP ：一个大规模多模态数据集，包含 29K 真实世界的自由运动相机轨迹、深度图和详细的动作描述，目的支持艺术化相机轨迹生成。
2025-04-10 ，由浙江大学、上海人工智能实验室、斯坦福大学、香港中文大学和南洋理工大学联合创建了 DataDoP 数据集。该数据集包含 29K 真实世界的自由运动相机轨迹、深度图和详细的动作描述，目的为艺术化相机轨迹生成提供高质量的训练数据，推动基于学习的电影摄影技术发展。
一、研究背景
在视频制作中，相机轨迹设计是传达导演意图和增强视觉叙事的关键工具。传统方法依赖于几何优化或手工设计的程序系统，而近年来的基于学习的方法则继承了结构偏差或缺乏文本对齐，限制了创意合成。
目前遇到困难和挑战：
1、传统方法的局限性：传统方法依赖于几何建模或成本函数工程，限制了创意合成。
2、现有数据集的
阿里云CDN：构建全球化智能加速网络的数字高速公路
阿里云CDN构建全球化智能加速网络，拥有2800多个边缘节点覆盖67个国家，实现毫秒级网络延迟。其三级节点拓扑结构与智能路由系统，结合流量预测模型，确保高命中率。全栈式加速技术包括QUIC协议优化和Brotli压缩算法，保障安全与性能。五层防御机制有效抵御攻击，行业解决方案涵盖视频、物联网及游戏等领域，支持新兴AR/VR与元宇宙需求，持续推动数字内容分发技术边界。
计算机视觉五大技术——深度学习在图像处理中的应用
深度学习利用多层神经网络实现人工智能，计算机视觉是其重要应用之一。图像分类通过卷积神经网络（CNN）判断图片类别，如“猫”或“狗”。目标检测不仅识别物体，还确定其位置，R-CNN系列模型逐步优化检测速度与精度。语义分割对图像每个像素分类，FCN开创像素级分类范式，DeepLab等进一步提升细节表现。实例分割结合目标检测与语义分割，Mask R-CNN实现精准实例区分。关键点检测用于人体姿态估计、人脸特征识别等，OpenPose和HRNet等技术推动该领域发展。这些方法在效率与准确性上不断进步，广泛应用于实际场景。
智能时代的教育智慧：奏响技术与人文的和谐乐章
在智能时代，教育正经历数字化变革。AI批改作业、虚拟现实重构课堂，技术带来便利的同时也引发隐忧：过度数据化可能削弱深度思考能力。教育本质在于促进全面发展，教师需引导学生掌握智能工具，同时保有人文精神与批判性思维。生成式人工智能认证（GAI认证）等新兴技能框架，为未来职场提供竞争力。站在教育十字路口，把握技术理性与人文精神的平衡至关重要，以培养全面发展的人才。
插件发布新特性，让运动适配更简单。
AI运动识别插件已迭代至1.5.5版本，新增两大特性助力开发者轻松适配健身、体育等AI运动场景。一是相对位置检测，新增手部等肢体的相对位置判断，减少适配工作量；二是骨骼图绘制器偏移优化，解决全屏模式适配问题。我们致力于提供简洁、灵活的解决方案，支持AI体育、体测、AR互动等应用开发，后续还将推出UNI APP插件、私有化部署服务及可视化工具，助力全景式AI运动应用构建。
【一步步开发AI运动小程序】二十、AI运动小程序如何适配相机全屏模式？
本文探讨了小程序`camera`组件在全屏模式下的适配问题及其解决方案。由于`camera`组件存在预览图像裁切特性，可能导致入镜检测与预览不一致、骨骼图与人体不重合等问题。通过分析其裁剪逻辑（长边按比缩放，短边居中裁切），我们提供了计算裁剪比例和留白的适配方法，并优化了插件特性以支持全屏应用。同时，文章还讨论了全屏模式可能带来的副作用，如人体可视区域变小、检测范围变化及抽帧帧率下降等，并给出了改进建议。该方案适用于云上赛事、健身锻炼、AI体测、AR互动等场景，助力提升用户体验和UI布局合理性。