內(nèi)容提要隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，我們已經(jīng)進入人工智能時代。在人工智能研究的各個領(lǐng)域，適合中小學生學習和理解的內(nèi)容主要包括：語音識別、TTS語音合成、計算機視覺與圖像處理等，這些內(nèi)容側(cè)重讓學生體驗人工智能的應(yīng)用，尤其是同一技術(shù)在不同場景下的應(yīng)用，感受人工智能對生活的影響。本書以智能感知為主要研究對象，以計算機視覺與圖像處

本書立足于機器智能中的視覺感知，聚焦計算成像和計算感知這兩大前沿交叉研究領(lǐng)域，圍繞傳統(tǒng)視覺感知面臨的響應(yīng)維度單一、傳輸帶寬受限、信號噪聲串擾、信息通量不足等嚴峻挑戰(zhàn)，以“升維-擴域-去擾-識義”遞進式研究架構(gòu)為線索，詳細介紹信息獲取、信息拓展、信息優(yōu)化和信息理解的國內(nèi)外前沿方法與技術(shù)，為解決機器智能領(lǐng)域視覺系統(tǒng)高維“看

機器視覺技術(shù)作為當前的熱門技術(shù)之一，在智能制造領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。 本書從機器視覺的基本概念到機器視覺算法，從機器視覺核心部件到可配置的純嵌入式視覺系統(tǒng)，從2D視覺技術(shù)到3D視覺技術(shù)，從黑白視覺技術(shù)到彩色視覺技術(shù)，從傳統(tǒng)視覺技術(shù)到深度學習技術(shù)，從視覺系統(tǒng)設(shè)計方案到各行業(yè)的應(yīng)用場景，從視覺檢測、測量、定位、讀碼與識別四

本書圍繞計算機視覺在農(nóng)業(yè)、醫(yī)學、工業(yè)等領(lǐng)域的案例，深入淺出地講解計算機視覺核心的模型與關(guān)鍵技術(shù)。本書中所有案例的代碼均能在達內(nèi)時代科技集團自主研發(fā)的AIX-EBoard人工智能實驗平臺上部署與實施，實現(xiàn)了教學場景化、學習趣味化。本書分為三個部分，循序漸進地介紹計算機視覺相關(guān)技術(shù)的理論基礎(chǔ)和各案例的實踐步驟。第1部分基于

隨著網(wǎng)絡(luò)安全和信息技術(shù)的快速發(fā)展，以及萬物互聯(lián)時代的到來，信息安全技術(shù)既與人、機、物、信息系統(tǒng)密切相關(guān)，也需要與時俱進才能應(yīng)對日益嚴峻的網(wǎng)絡(luò)安全威脅。本書作者從二十余年的信息安全教學實踐與科研經(jīng)歷出發(fā)，以追根求源、科學務(wù)實的態(tài)度，從信息安全基礎(chǔ)、信任管理技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)安全互聯(lián)技術(shù)、系統(tǒng)安全技術(shù)、應(yīng)用安全技術(shù)、新型信息安全技

計算機組成原理是一門理論性、工程性和實踐性都很強的核心專業(yè)基礎(chǔ)課程,其實踐教學對理論教學具有強支撐作用，是強化學生計算機系統(tǒng)能力，分析解決復(fù)雜工程問題能力的重要途徑。作者本著理論實踐一體化、實驗?zāi)繕讼到y(tǒng)化、實驗測試自動化、課程實驗在線化、實驗過程游戲化的原則，歷經(jīng)八年持續(xù)的實踐教學改革，開發(fā)了一系列原創(chuàng)的硬件在線虛擬仿

本書從大數(shù)據(jù)處理涉及的基礎(chǔ)數(shù)學理論入手，圍繞大數(shù)據(jù)研究涉及的基礎(chǔ)數(shù)學知識，從線性代數(shù)、微積分、概率與統(tǒng)計、距離度量、優(yōu)化問題及圖論六大方面展開介紹，以夯實讀者在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的理論基礎(chǔ)。本書不僅介紹了基本的數(shù)學概念，而且通過具體例子介紹了其在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的實際應(yīng)用，以提高本書的易讀性。本書每章都附有相應(yīng)的習題，以便讀者能夠進

本書系統(tǒng)論述了計算機病毒學概念、病毒演化原理及病毒分析與防御技術(shù)。首先，闡明了計算機病毒學定義、研究內(nèi)容、研究方法，方便讀者從宏觀上了解計算機病毒學研究范疇與發(fā)展趨勢。其次，重點闡述了計算機病毒學所涉及內(nèi)容，主要包括計算機病毒的類型、結(jié)構(gòu)、新陳代謝、生長繁殖、遺傳、進化、分布等生命活動的各個方面，最后，討論了計算機病毒

本書以實際項目為導(dǎo)向，系統(tǒng)介紹了計算機組裝與維護的基礎(chǔ)知識。全書共有7個項目，包括計算機系統(tǒng)概述、計算機硬件配置、操作系統(tǒng)安裝、操作系統(tǒng)還原與備份、常用工具軟件的安裝與使用、構(gòu)建局域網(wǎng)絡(luò)，以及計算機系統(tǒng)管理與維護。 本書強調(diào)理論與實踐相結(jié)合，以理論知識夠用為度，重在實踐操作，通過豐富的實例、大量的插圖進行項目化、圖形化

作為發(fā)起網(wǎng)絡(luò)攻擊的主要武器，惡意代碼已成為當前網(wǎng)絡(luò)空間面臨的一個主要安全威脅，并且為了對抗檢測，惡意代碼在持續(xù)地演化升級。惡意代碼制作者普遍采用加殼、多態(tài)、變形、環(huán)境偵測等手段，在保持惡意性的同時不斷改變惡意代碼的結(jié)構(gòu)特征，規(guī)避分析與檢測，給惡意代碼防護帶來嚴峻挑戰(zhàn)。 本書針對惡意代碼演化對抗檢測現(xiàn)狀，系統(tǒng)分析了惡意

本書著重闡述了深度學習時代的計算機視覺算法的工作原理，首先對深度學習與計算機視覺基礎(chǔ)進行了介紹，之后對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的演化過程，以及基于深度學習的目標檢測算法、圖像分割算法、人體姿態(tài)估計算法、行人重識別與目標跟蹤算法、人臉識別算法以及圖像超分辨率重建方法進行了介紹。本書系統(tǒng)講解了在日常生活和工作中常見的幾項計算機視覺

本書介紹了機器視覺系統(tǒng)的概念、原理、視覺系統(tǒng)組成以及數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)，重點介紹了機器視覺系統(tǒng)的圖像采集系統(tǒng)、視覺圖像處理基礎(chǔ)算法以及機器視覺的典型應(yīng)用案例，典型案例介紹了機器視覺的應(yīng)用并采用halcon與c#混合編程的方式演示了如何搭建機器視覺系統(tǒng)。本書重在理論聯(lián)系實際，從圖像采集部分開始到數(shù)字圖像處理部分，除了介紹相

本書以算法設(shè)計策略為知識單元，系統(tǒng)地介紹了算法設(shè)計與分析的概念和方法。全書內(nèi)容包括算法的基本概念、排序及并查集算法、遞歸與分治策略、貪婪算法、動態(tài)規(guī)劃算法、回溯法、分支與限界法、隨機算法、NP完全問題等。本書從一些經(jīng)典問題入手，分析如何求解問題，然后使用偽代碼對問題的算法進行描述，最后對算法的時間復(fù)雜度進行分析。為了便

經(jīng)過億萬年進化，生物具有超強視感知能力，尤其是鳥類具有卓越的高空高速下的視感知能力。因此，研究鳥類和哺乳類動物視感知通路的神經(jīng)信息處理機制，構(gòu)建信息處理的編解碼模型，并以此建立類腦算法，已經(jīng)被證明是為視覺腦機制研究提供理論指引、提高機器視覺系統(tǒng)性能的有效途徑。在此思路指引下，本書首先介紹了鳥類腦和哺乳類腦的視覺系統(tǒng)解剖

《計算機視覺技術(shù)：事件相機原理與應(yīng)用》是一本關(guān)于事件相機原理基礎(chǔ)的入門類圖書。主要從計算機視覺技術(shù)的基礎(chǔ)和相關(guān)數(shù)學基礎(chǔ)開始講解，對事件信息的編碼、事件的卷積（普通卷積、稀疏卷積、圖卷積、3D卷積）分別進行了生動的介紹，后又通過三個章節(jié)，對基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的事

在自動化訪問控制技術(shù)中，使用概念格作為角色訪問控制模型的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)具有天然的優(yōu)勢，主要是因為概念格與角色層次之間具有天然的格上的對應(yīng)關(guān)系。本書以概念格的相關(guān)理論為基礎(chǔ)，在自動化的角色構(gòu)建、角色更新和角色合并等方面展開研究，然后針對基于概念格的角色探索方法的缺陷，在屬性探索算法的框架下，對屬性探索算法的時間復(fù)雜度、糾錯

本書融入了近些年數(shù)據(jù)中心新的建設(shè)理念和創(chuàng)新技術(shù)，從數(shù)據(jù)中心的背景形勢開始，介紹了國內(nèi)外數(shù)據(jù)中心發(fā)展歷程和演進趨勢，數(shù)據(jù)中心全生命周期內(nèi)規(guī)劃、建設(shè)、運營階段的內(nèi)容，數(shù)據(jù)中心及內(nèi)部各系統(tǒng)基礎(chǔ)知識、建筑節(jié)能創(chuàng)新技術(shù)、空調(diào)節(jié)能創(chuàng)新技術(shù)、電源節(jié)能創(chuàng)新技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)節(jié)能創(chuàng)新技術(shù)、智能化節(jié)能創(chuàng)新技術(shù)等內(nèi)容，并結(jié)合各種節(jié)能技術(shù)分析多種適用

本書主要講解多核計算機組裝、維護、維修的基礎(chǔ)知識和相關(guān)操作，包括認識多核計算機系統(tǒng)、認識和選購多核計算機的配件、認識和選購多核計算機周邊設(shè)備、組裝一臺多核計算機、設(shè)置新UEFIBIOS、大容量硬盤分區(qū)與格式化、安裝32/64位Windows10操作系統(tǒng)、安裝常用軟件并測試計算機性能、對操作系統(tǒng)進行備份與優(yōu)化、對多核計算

本書以TEC-8計算機硬件綜合實驗系統(tǒng)為實驗平臺，全面介紹了計算機組成原理、數(shù)字邏輯與數(shù)字系統(tǒng)。全書共7章：第1章詳細介紹了TEC-8計算機硬件綜合實驗系統(tǒng)；第2章和第3章介紹了計算機組成與計算機體系結(jié)構(gòu)實驗，其中第2章給出了7個基本實驗，第3章給出了4個綜合實驗；第4章介紹了數(shù)字邏輯與數(shù)字系統(tǒng)的4個綜合設(shè)計實驗，這些

信息化、智能化技術(shù)的快速發(fā)展引發(fā)了數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長，大數(shù)據(jù)時代的到來也伴隨著\"信息過載\"問題的出現(xiàn)。推薦系統(tǒng)是解決信息過載問題的有效方法，作為現(xiàn)階段推薦算法當中應(yīng)用為廣泛的個性化推薦算法之一，協(xié)同過濾推薦算法有著該領(lǐng)域內(nèi)其他推薦算法無法比擬的諸多優(yōu)點。但是在實際應(yīng)用場景中，協(xié)同過濾推薦算法仍然有較多問題亟須解決。針對