本書系統(tǒng)地介紹了計算機視覺主要任務及實現(xiàn)原理，包括圖像濾波、圖像變換、圖像特征提取與匹配、目標檢測、目標跟蹤、目標識別、目標三維重構、圖像分類、神經(jīng)網(wǎng)絡等。本書可作為“計算機視覺與應用”課程的培訓教材，或人工智能技術應用專業(yè)的計算機視覺應用開發(fā)課程的教材，也可以作為人工智能應用領域相關技術人員的自學參考書。為方便教學，

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全書共8單元，主要內容如下：函數(shù)、極限與連續(xù)、導數(shù)與微分、導數(shù)的應用、不定積分及其應用、定積分及其應用、矩陣與線性方程組以及應用案例。其中，各單元配置了基于Python的實驗題目、運行代碼、運行結果及圖形繪制；應用案例是基于Python的人工智能與高等數(shù)學知識結合應用的項目。

本書以計算機視覺為基底，以基礎知識與具體應用為導響，對計算機視覺應用問題展開論述，詳細介紹了計算機視覺中圖像分類知識，引得讀者了解計算機視覺中圖像語義分割內容。試圖厘清深度學習與圖像識別之間的關系。介紹了計算機視覺中圖像壓縮與邊緣檢測相關知識，接著詳細論述了計算機視覺的基礎應用，包括計算機視覺在人臉檢測與識別、監(jiān)控、車

"本書通過深入的研究和探索，為讀者呈現(xiàn)了算法設計與分析的核心思想和原理。它不僅簡潔明了地闡述了算法的基本概念，還為讀者提供了一系列切實可行的技巧和方法。這些內容旨在幫助讀者不僅理解算法的基礎結構和原理，還能夠熟練地應用各種常見算法來解決日常遇到的實際問題。 書中詳盡地探討了各種算法設計與分析的核心知識，如遞歸與分治算

本書首先提出一款指令集的7個評價指標，包括成本、簡潔、性能、架構和實現(xiàn)分離、提升空間、代碼大小、易于編程/編譯/鏈接，并圍繞這7個評價指標從全系統(tǒng)角度向讀者介紹RISC-V的精巧設計和眾多的取舍考量。同時，本書還介紹x86、ARM和MIPS的設計，并通過插入排序和DAXPY（雙精度乘加）程序量化對比它們，突出RISC-

為了深入實施制造強國戰(zhàn)略，我國正加速推動物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算與制造業(yè)的深度融合，促進制造業(yè)向數(shù)字化、網(wǎng)絡化和智能化轉型升級。復雜系統(tǒng)健康監(jiān)測是其中的關鍵環(huán)節(jié)之一。隨著數(shù)據(jù)積聚、算法革新與算力提升，以深度學習為代表的新一代人工智能技術不斷取得突破性發(fā)展，為復雜系統(tǒng)健康監(jiān)測技術突破提供新的途徑。本書結合作者團隊

本書面向參加計算機相關專業(yè)的碩士研究生招生考試（以下簡稱計算機考研）的考生，以全國碩士研究生招生考試計算機學科專業(yè)基礎（以下簡稱全國統(tǒng)考）的考試大綱中“計算機組成原理”部分的內容為依據(jù)，在研究、分析全國統(tǒng)考和院校自主命題考試的歷年真題及其命題規(guī)律的基礎上編寫而成。 本書就全國統(tǒng)考的考試大綱進行了深入解讀，提供了應試策略

算法無處不在，算法思維已成為當今人類的基本思維方式之一。本書以經(jīng)典算法為主線，首先系統(tǒng)介紹算法的基本概念、設計策略與設計方法，將課程思政元素融入算法知識體系，注重基礎性；然后介紹不確定問題求解中的經(jīng)典概率算法和群體智能算法，強調高階性；最后介紹計算復雜性基本理論，并設計了復雜問題求解算法的工程實踐應用案例，突出挑戰(zhàn)性。

本書將理論講述與實踐解析相結合，介紹了機器視覺技術及圖像處理理論，幫助讀者理解基礎理論并學會操作應用。主要內容包括：機器視覺基礎、圖像數(shù)據(jù)與文件、圖像視頻采集、像素分布處理、顏色空間與測量、顏色變換、幾何變換、頻率域變換、圖像間變換、濾波增強、圖像分割、二值運算、二值參數(shù)測量、二維三維運動圖像測量。利用通用圖像處理系統(tǒng)