本書聚焦于鯤鵬與昇騰計(jì)算生態(tài)，旨在通過通用計(jì)算（科學(xué)計(jì)算、工程計(jì)算）及人工智能計(jì)算領(lǐng)域的10個(gè)應(yīng)用案例，介紹基于鯤鵬平臺(tái)和昇騰平臺(tái)進(jìn)行應(yīng)用開發(fā)，以及如何將現(xiàn)有的計(jì)算應(yīng)用向鯤鵬平臺(tái)和昇騰平臺(tái)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(qiáng)調(diào)應(yīng)用性能優(yōu)化實(shí)踐。

本書歸納了計(jì)算機(jī)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(duì)圖論等算法中的重點(diǎn)內(nèi)容進(jìn)行了詳細(xì)的講解，重點(diǎn)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(qiáng)調(diào)代碼實(shí)現(xiàn)與調(diào)試技巧。每一章均有清

本書涉及內(nèi)容十分廣泛：從科學(xué)技術(shù)和科學(xué)技術(shù)革命的概念規(guī)定，到近代以來的科學(xué)技術(shù)革命的階段劃分及其科學(xué)世界圖景和科學(xué)思維方式的變革；從科技革命對(duì)哲學(xué)的影響，到哲學(xué)與科學(xué)的內(nèi)在融合的統(tǒng)一性關(guān)系的探索；從信息科學(xué)和信息哲學(xué)的整體復(fù)雜性意蘊(yùn)的展示，到系統(tǒng)科學(xué)和自組織系統(tǒng)理論相關(guān)學(xué)科、內(nèi)容和思想的闡釋；從分形、混沌、全息理論具體

本書內(nèi)容將涵蓋機(jī)器視覺的基本原理、算法、開發(fā)工具及最新技術(shù)，同時(shí)融入豐富的行業(yè)應(yīng)用案例，如智能制造中的質(zhì)量檢測、自動(dòng)駕駛中的環(huán)境感知等。此外，還將引入最新研究成果和技術(shù)趨勢，旨在提升學(xué)生的機(jī)器視覺實(shí)踐能力，為其未來職業(yè)生涯打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

"本書是參照教育部計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程的教學(xué)基本要求，主要介紹信息技術(shù)基礎(chǔ)、應(yīng)用與安全。全書包括精講和精練兩部分，精講部分用少量篇幅梳理本章的內(nèi)容要點(diǎn)，精練部分包括大量的基本練習(xí)題與解析、拓思題、強(qiáng)化練習(xí)題。全書共分四篇：第一篇（第1～3章）為信息技術(shù)基礎(chǔ)，介紹信息技術(shù)軟硬件基礎(chǔ)知識(shí)和數(shù)據(jù)的表示與存儲(chǔ)等；第二篇（第4、5章）

本書設(shè)計(jì)了基礎(chǔ)級(jí)驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)、模塊級(jí)分析性實(shí)驗(yàn)和綜合知識(shí)運(yùn)用實(shí)驗(yàn)。基礎(chǔ)級(jí)驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)包括實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的安裝和工具軟件的使用、程序調(diào)試初步和指令系統(tǒng)基礎(chǔ)、程序轉(zhuǎn)換與指令系統(tǒng)、程序的機(jī)器級(jí)表示、程序的鏈接與加載執(zhí)行實(shí)驗(yàn)；模塊級(jí)分析性實(shí)驗(yàn)包括二進(jìn)制程序分析與逆向工程、程序鏈接與ELF目標(biāo)文件實(shí)驗(yàn)；綜合知識(shí)運(yùn)用實(shí)驗(yàn)包括程序執(zhí)行時(shí)間分析

本書全面涵蓋了硬件安全概念，這些概念源自新型邏輯與存儲(chǔ)設(shè)備及其相關(guān)架構(gòu)的獨(dú)特特性。本書聚焦將設(shè)備獨(dú)有的特性(如多功能性、運(yùn)行時(shí)多態(tài)性、內(nèi)在熵、非線性、異構(gòu)集成的便捷性、防篡改性等)映射到其所助力實(shí)現(xiàn)的安全基元上，這些安全基元包括靜態(tài)和動(dòng)態(tài)偽裝、真隨機(jī)數(shù)生成、物理不可克隆函數(shù)、大規(guī)模安全異構(gòu)系統(tǒng)以及防篡改存儲(chǔ)器。

本書針對(duì)高職教育的特點(diǎn)，緊依據(jù)職業(yè)崗位需求設(shè)計(jì)建構(gòu)課程內(nèi)容，在覆蓋基本理論的同時(shí)，強(qiáng)調(diào)培養(yǎng)學(xué)生具體的實(shí)踐操作能力。本書教材內(nèi)容主要包括7個(gè)單元：計(jì)算機(jī)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(jì)算

《機(jī)器視覺基礎(chǔ)原理與實(shí)踐應(yīng)用》系統(tǒng)闡述機(jī)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(jī)器視覺工作原理、產(chǎn)業(yè)鏈圖譜及工業(yè)相機(jī)、鏡頭、光源的選型方法；其次，深入探討圖像分類（主動(dòng)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(jì)算機(jī)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(duì)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(jì)算機(jī)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(jì)等)、第7-11章講授高層