本書聚焦CV可信與安全的相關(guān)技術(shù)，對計算機視覺進行了概述，闡述了深度學(xué)習(xí)在計算機視覺中的應(yīng)用，分析了計算機視覺方法的魯棒性與泛化能力，對計算機視覺的對抗性攻擊和防御、數(shù)據(jù)安全和隱私保護、以及模型安全和倫理問題等安全相關(guān)內(nèi)容進行研究討論，介紹了國內(nèi)外相關(guān)的法律政策和框架，講解了可信與安全與計算機視覺系統(tǒng)的設(shè)計和評估，并分

本書首先構(gòu)建了一個帶有硬件多版本特征的軟硬件劃分模型，然后面向軟硬件間通信開銷最優(yōu)對循環(huán)進行分簇，并依據(jù)分簇的結(jié)果對劃分模型中的優(yōu)化目標函數(shù)進行更新，最后從全局優(yōu)化的角度，采用以浮點數(shù)編碼的遺傳算法來進行求解，從而形成了本文設(shè)計的一種帶有硬件多版本探索和劃分粒度優(yōu)化再選擇的軟硬件劃分算法。本書在上述遺傳算法的基礎(chǔ)上，經(jīng)

推薦系統(tǒng)是一種對數(shù)據(jù)進行處理，并利用數(shù)據(jù)創(chuàng)造全新價值的數(shù)據(jù)挖掘方法。在新環(huán)境下，推薦系統(tǒng)的研究面臨推薦系統(tǒng)與深度學(xué)習(xí)無法有效的結(jié)合、虛假數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)不平衡、推薦系統(tǒng)的評價指標不完整等問題，為解決問題這些問題，本書提出了基于距離的embedding方法與深度學(xué)習(xí)模型進行結(jié)合，有效的提高推薦系統(tǒng)的效率；提出了一種基于卷積神經(jīng)

要想寫出高效的程序，就必須根據(jù)場景選擇合適的算法。即使得到同樣的結(jié)果，根據(jù)選擇的算法，處理速度也會有很大的變化。但是，也有很多人對算法抱有“不太清楚區(qū)別”“太復(fù)雜了”等不擅長意識。因此，本書以大開本的形式選取一個主題，并結(jié)合圖解進行解說。除了從頭開始按順序閱讀，獲取系統(tǒng)的知識之外，還可以一邊閱讀一邊關(guān)注感興趣的主題和關(guān)

《機器視覺自動檢測技術(shù)》(第二版)內(nèi)容共分為6章。第1章為機器視覺概述，講述機器視覺技術(shù)的系統(tǒng)構(gòu)成、工作原理、發(fā)展歷程和應(yīng)用領(lǐng)域等。第2章講述機器視覺系統(tǒng)的硬件構(gòu)成，包括相機的分類及主要特性參數(shù)、光學(xué)鏡頭的原理與選型、圖像采集卡的原理及種類、圖像數(shù)據(jù)的傳輸方式等。第3章講述機器視覺成像技術(shù)，內(nèi)容包括光源，工業(yè)環(huán)境下的灰

本書全面介紹計算機視覺的基礎(chǔ)知識體系，包括計算機視覺的各種典型任務(wù)、算法和應(yīng)用。首先介紹計算機視覺的基礎(chǔ)知識和典型任務(wù)，分析相機成像的基本原理和模型，并展示如何進行基本的圖像處理，從一幅圖像中提取關(guān)鍵特征；然后依次介紹用于解決圖像識別、目標檢測、圖像分割和立體視覺等常見視覺任務(wù)的傳統(tǒng)方法；之后介紹時下流行的深度學(xué)習(xí)技術(shù)

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本書是普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材《邏輯與數(shù)字系統(tǒng)設(shè)計（第2版·Verilog版）》（清華大學(xué)出版社出版，李晶皎、王愛俠、閆愛云、李景宏編著）的配套用書。本書分為上下兩篇：上篇包括各章學(xué)習(xí)要點、例題解析與Verilog編程和仿真，以及習(xí)題解答；下篇包括組合邏輯電路實驗和時序邏輯電路實驗，課程設(shè)計，以及實驗報告和

本書系統(tǒng)地介紹了數(shù)字邏輯的基本原理與FPGA設(shè)計的實際應(yīng)用，主要內(nèi)容包括數(shù)字系統(tǒng)、數(shù)制與編碼、邏輯代數(shù)基礎(chǔ)、組合邏輯電路的分析與設(shè)計、時序邏輯電路的分析與設(shè)計、脈沖波形的變換與產(chǎn)生、可編程邏輯器件、VerilogHDL設(shè)計基礎(chǔ)、FPGA設(shè)計入門、數(shù)字邏輯基礎(chǔ)實驗、數(shù)字系統(tǒng)FPGA設(shè)計實踐等。通過大量設(shè)計實例詳細地介紹了

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