3D卷积的输入可以是4D数组的列表，其中列表的行是样本吗？

3D卷积的输入可以是4D数组的列表，其中列表的行是样本。在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种常用的模型，用于处理图像、视频等具有空间结构的数据。3D卷积是CNN中的一种操作，用于处理具有时间维度的数据，例如视频。

在3D卷积中，输入数据通常表示为一个4D数组，其维度为[样本数, 时间维度, 高度维度, 宽度维度]。其中，样本数表示输入数据中的样本数量，时间维度表示数据的时间步长，高度维度和宽度维度表示数据的空间维度。

列表的行可以被视为样本，每一行对应一个样本的数据。例如，如果有100个样本，每个样本的时间维度为10，高度维度为32，宽度维度为32，则输入数据的维度为[100, 10, 32, 32]。

3D卷积在视频分析、动作识别、医学图像处理等领域具有广泛的应用。在腾讯云中，可以使用腾讯云的AI智能视频分析服务（https://cloud.tencent.com/product/vca）来进行视频分析和动作识别。该服务提供了丰富的API和工具，帮助开发者快速构建基于3D卷积的应用。