本書聚焦于鯤鵬與昇騰計算生態(tài)，旨在通過通用計算（科學(xué)計算、工程計算）及人工智能計算領(lǐng)域的10個應(yīng)用案例，介紹基于鯤鵬平臺和昇騰平臺進(jìn)行應(yīng)用開發(fā)，以及如何將現(xiàn)有的計算應(yīng)用向鯤鵬平臺和昇騰平臺進(jìn)行代碼移植和優(yōu)化。書中案例涵蓋鯤鵬遷移工具（如畢昇編譯器）、昇騰AI框架（如CANN和MindSpore），強調(diào)應(yīng)用性能優(yōu)化實踐。

本書歸納了計算機的經(jīng)典算法題，并按照由淺入深、循序漸進(jìn)的順序講解。本書對圖論等算法中的重點內(nèi)容進(jìn)行了詳細(xì)的講解，重點講解并查集、最小生成樹算法（包括Prim和Kruskal算法）和最短路徑算法（包括Dijkstra、Bellman-Ford、Floyd和A*算法），既注重理論推導(dǎo)，也強調(diào)代碼實現(xiàn)與調(diào)試技巧。每一章均有清

本書針對高職教育的特點，緊依據(jù)職業(yè)崗位需求設(shè)計建構(gòu)課程內(nèi)容，在覆蓋基本理論的同時，強調(diào)培養(yǎng)學(xué)生具體的實踐操作能力。本書教材內(nèi)容主要包括7個單元：計算機視覺基礎(chǔ)、圖像預(yù)處理、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Tensorflow2.0基礎(chǔ)、圖像分類、目標(biāo)檢測。通過關(guān)鍵技術(shù)以及整體架構(gòu)的學(xué)習(xí)，結(jié)合案例，要求學(xué)生了解人工智能中計算

《機器視覺基礎(chǔ)原理與實踐應(yīng)用》系統(tǒng)闡述機器視覺技術(shù)體系，涵蓋基礎(chǔ)理論、硬件構(gòu)成、核心算法及行業(yè)應(yīng)用。首先，解析了機器視覺工作原理、產(chǎn)業(yè)鏈圖譜及工業(yè)相機、鏡頭、光源的選型方法；其次，深入探討圖像分類（主動學(xué)習(xí)）、目標(biāo)檢測與跟蹤、圖像分割（經(jīng)典算法與深度學(xué)習(xí)）、缺陷檢測（汽車漆面/玻璃/鋰電池）等關(guān)鍵技術(shù)，以及Transf

本書主要介紹計算機視覺的基本概念和方法體系。從圖像的表示建模、非參數(shù)化圖像理解、基于深度學(xué)習(xí)的方法等方面對圖像的表示學(xué)習(xí)進(jìn)行全方位講授,從深度學(xué)習(xí)角度介紹二維視覺、三維視覺、視頻視覺等主流計算機視覺研究領(lǐng)域,在第2、3章講授低層(如超分、去噪等)第4-6章講授中層(如特征匹配三維重建、深度估計等)、第7-11章講授高層

本書介紹數(shù)字邏輯電路和數(shù)字系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論和方法。全書共8章,系統(tǒng)地闡述數(shù)字邏輯基礎(chǔ)、組合邏輯電路、觸發(fā)器、時序邏輯電路、可編程邏輯器件、硬件描述語言VHDL、現(xiàn)代數(shù)字系統(tǒng)設(shè)計以及數(shù)字電路的硬件安全問題。

本書主要內(nèi)容包括算法概述、貪心算法、分治算法,動態(tài)規(guī)劃算法、回溯算法、分支限界算法、圖算法,、概率分析和隨機算法等。

全書共7章,主要內(nèi)容包括緒論、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)被動獲取、網(wǎng)絡(luò)信息主動獲取、字符串匹配技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘與內(nèi)容安全、信息內(nèi)容安全管理、隱私保護(hù)技術(shù)。

本書從視覺、心智、計算三個角度,闡述視覺心智的理論、視覺認(rèn)知中的心智計算方法、心理學(xué)中的視覺計算方法,以及視覺心智計算在智能駕駛、智能心理評估中的應(yīng)用。

本書第4版曾獲首屆全國教材建設(shè)獎全國優(yōu)秀教材二等獎。本書為“十四五”職業(yè)教育國家規(guī)劃教材，也是國家級精品資源共享課程“計算機組裝與維護(hù)”的配套教材。本書依據(jù)“計算機及外部設(shè)備裝配調(diào)試員”等職業(yè)崗位的最新國家職業(yè)技能標(biāo)準(zhǔn)和工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)要求編寫而成，滿足“計算機組裝與維護(hù)”課程教學(xué)與技能訓(xùn)練需要，主要內(nèi)容包括計算機的硬件知識、