本書按照工學結合、項目化教學要求編寫，結合智能制造的發(fā)展方向，將機器視覺系統(tǒng)集成的理論知識與生產(chǎn)實際相結合，從機器視覺基礎知識著手，通過多個項目，由淺入深地詳細講解了機器視覺的基礎原理及實現(xiàn)過程，并嘗試解決生產(chǎn)制造智能化的相關問題。本書包含三個部分：基礎篇、實戰(zhàn)篇、拓展篇�；�礎篇介紹了機器視覺系統(tǒng)集成中最基本、最實用的知識，如工業(yè)相機、光源、鏡頭的概念及選型等；實戰(zhàn)篇舍棄了機器視覺系統(tǒng)集成中過于枯燥難懂的算法，以國產(chǎn)使用最廣泛的機器視覺廠家——�？低�視的產(chǎn)品為機器視覺項目載體，將機器視覺系統(tǒng)集成

通過一些耳熟能詳?shù)墓适拢ɡ�如格林童話，福爾摩斯，哈利波特，回到未來，綠野仙蹤，等）來解釋計算的本質(zhì)，講述一種系統(tǒng)化的問題求解思路。

區(qū)間高維多目標進化算法是解決不確定性優(yōu)化問題的有效方法之一，也是進化計算領域一個重要的研究方向。本書分為7章，第1、2章介紹了區(qū)間高維多目標進化算法相關背景、基本概念及基礎知識；第3～6章從Pareto支配關系、方向引導、指標選擇及博弈集成等方面探討了區(qū)間高維多目標進化算法的改進方式；第7章將區(qū)間高維多目標進化算法應用于移動邊緣計算卸載和功率分配聯(lián)合優(yōu)化問題求解，從而為解決相關應用問題提供了參考。本書適合從事智能計算研究與應用的科技工作者和工程技術人員閱讀，也可作為高等院校計算機科學與技術、控制

本書以科學理性與人文關懷相融合的筆觸，系統(tǒng)梳理了計算機病毒從理論萌芽、技術演化到當代智能化威脅的完整發(fā)展歷程。通過翔實的歷史考證與生動的案例剖析，本書深入揭示了病毒技術的理論溯源、核心迭代、關鍵性人物，及其與數(shù)字社會文化的深刻關聯(lián)，精準勾勒了其在信息技術演進和網(wǎng)絡攻防對抗中的多維生態(tài)位，并前瞻性地審視了由此引發(fā)的社會結構沖擊、倫理治理困境及未來潛在風險。全書兼顧理論深度與科普表達，將復雜的技術原理、生動的安全攻防、演化的博弈邏輯，轉(zhuǎn)化為通俗易懂的知識，為讀者呈現(xiàn)了一場跨越技術、社會與文化的智慧盛

本書將復雜概念融入動物角色——松鼠、烏龜和馴鹿的趣味對話與生動動作中，配以圖解，不僅解釋了數(shù)據(jù)結構、搜索算法、排序算法、數(shù)據(jù)加密以及人工智能算法核心內(nèi)容，還通過實例和Python練習，讓讀者能在計算機上親自運行程序，直觀感受算法的魅力。這種手腦并用的學習方式，讓算法學習變得不再枯燥。

本書共六篇，介紹基于視頻圖像處理的人體行為軌跡估計與跟蹤、2D人體姿態(tài)估計、3D人體姿態(tài)估計、舞蹈姿態(tài)估計與對比分析、漢字字體自動生成以及應用研究。

隨著信息技術的飛速的發(fā)展，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來。面對海量多源異構數(shù)據(jù)，企業(yè)如何通過挖掘大數(shù)據(jù)，進而改善用戶服務是一個備受關注的問題。推薦系統(tǒng)是在大數(shù)據(jù)環(huán)境下解決“信息過載”問題，并向用戶提供個性化服務的有效手段。本書將圍繞個性化推薦，介紹推薦系統(tǒng)的原理、經(jīng)典算法以及面向大數(shù)據(jù)的前沿推薦算法，并對推薦系統(tǒng)研究中的算法評價和常見問題進行介紹、分析和總結。此外，本書還提出了一種基于大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡的推薦算法，該算法基于用戶網(wǎng)絡和商品網(wǎng)絡進行推薦系統(tǒng)的設計，為大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)稀疏問題的解決提供了幫助。

本書通過具體的案例，循序漸進地講解了計算機視覺和模型調(diào)優(yōu)的相關內(nèi)容。首先介紹基礎知識，包括人工智能基礎、計算機視覺基礎、圖像基礎和編程基礎相關知識。然后講解傳統(tǒng)計算機視覺和基于深度學習的計算機視覺，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等。接著深入探討算法原理，包括卷積、池化、批歸一化、激活函數(shù)、殘差結構、全連接、SoftMax等，并提供手寫算法示例。最后介紹了模型在Python和C++中的實際應用以及性能優(yōu)化技巧，如計算向量化、權值預加載和多線程等。本書內(nèi)容實用，由淺入深，案例典型，講解通俗易懂，隨書提供全部程序代碼

本書共8章。第1章介紹場景語義解析的研究背景及基本概念,評述了國內(nèi)外在該領域的研究現(xiàn)狀與技術瓶頸。第2-6章詳細介紹作者針對場景語義解析任務的核心研究成果,包括網(wǎng)絡信息流傳遞機制、空間多尺度特征學習、頻域下高效知識表征、幅-相感知與高分辨率語義生成、模型訓練動態(tài)優(yōu)化等前沿方法。第7章通過多個典型真實場景案例的應用與分析,展示這些技術在自動駕駛、智能監(jiān)控等多個領域的應用價值和推廣意義。第8章總結全書,并展望場景語義解析技術的發(fā)展趨勢和研究熱點,為未來研究工作提供參考和啟示。

本書著眼于計算機視覺教學實踐，系統(tǒng)地介紹了計算機視覺的基本內(nèi)容及其代碼實現(xiàn)。 本書包含4個部分：第一部分為計算機視覺導論，帶領讀者初步了解計算機視覺。第二部分為計算機視覺中的圖像處理基礎，介紹了圖像濾波、特征檢測、圖像拼接、圖像分割等經(jīng)典的圖像處理算法；第三部分為計算機視覺中的視覺識別方法，主要講解基于深度學習的視覺識別方法，包括基于深度學習的圖像分類、語義分割、目標檢測、動作識別等；第四部分為計算機視覺中的場景重建，主要討論照相機標定、運動場和光流、平行雙目視覺以及三維重建。本書將計算機視覺算