人眼是視覺體驗(yàn)的最終判據(jù)，人眼視覺特性的感知計(jì)算是跨越視覺模型與視覺體驗(yàn)間鴻溝，提升多媒體信號(hào)處理系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量和感知質(zhì)量的關(guān)鍵所在。由于視覺信號(hào)采集，壓縮，傳輸和顯示的各個(gè)階段中引入的質(zhì)量下降，圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)在視覺通信系統(tǒng)中起著至關(guān)重要的作用。圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)分為主觀評(píng)價(jià)和客觀評(píng)價(jià)，其中客觀圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)由于其效率高且易于部署

遙感數(shù)據(jù)是空間大數(shù)據(jù)的一個(gè)子集。面向大數(shù)據(jù)處理，需要新的思維指導(dǎo)實(shí)踐。新思維之一：尋找多源數(shù)據(jù)不變特征的思維，基于不變特征減弱同地、同譜、同時(shí)不同傳感器數(shù)據(jù)之間的不一致性，不同傳感器數(shù)據(jù)可綜合集成應(yīng)用。本書數(shù)據(jù)處理篇多源數(shù)據(jù)的幾何一致性處理、輻射一致性處理等都是這一思維指導(dǎo)下的關(guān)鍵技術(shù)。新思維之二：將信息提取轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)

本書以語(yǔ)音、音頻技術(shù)及應(yīng)用為目標(biāo)，從物理、信號(hào)、聽覺感知等幾方面綜合詳細(xì)地描述了通信聲學(xué)的基本原理和應(yīng)用知識(shí)。通過一般通信系統(tǒng)的鏈路結(jié)構(gòu)，清晰直觀地闡述了面向人與人、人與機(jī)器之間的聲信息交互方式，及一般聲學(xué)環(huán)境中音頻信號(hào)的產(chǎn)生、傳播和接收的步驟。本書結(jié)合現(xiàn)代聲學(xué)、信息處理和通信技術(shù)的發(fā)展，在各章節(jié)中有機(jī)地融合了心理生理

大規(guī)模MIMO具有較高的空間自由度和復(fù)用增益，能夠有效提高系統(tǒng)的頻譜效率和能量效率。本書通過對(duì)以大規(guī)模MIMO技術(shù)為核心的多種應(yīng)用場(chǎng)景展開研究，分析了這些場(chǎng)景下一些無(wú)線資源如何影響頻能效性能，提出了一些聯(lián)合多個(gè)資源優(yōu)化分配算法，以此來(lái)進(jìn)一步提升系統(tǒng)的頻能效。全書分為六章，第一章介紹了大規(guī)模MIMO技術(shù)的研究背景及意義，

本書作者根據(jù)其專業(yè)見解詮釋了企業(yè)實(shí)施人工智能的意義。全書分10章，從理論、行業(yè)案例、應(yīng)用指南、困難挑戰(zhàn)及未來(lái)發(fā)展等方面介紹了企業(yè)將自動(dòng)化和人工智能思維轉(zhuǎn)變成行動(dòng)的方法和戰(zhàn)略。書中討論了如何正確對(duì)待對(duì)人工智能的過度炒作，介紹了人工智能的歷史，將理論與實(shí)踐相結(jié)合，講解了人工智能能力框架及相關(guān)的技術(shù)和全球各行業(yè)的應(yīng)用案例，闡

本書旨在全面介紹工程測(cè)試技術(shù)的各個(gè)方面，內(nèi)容涵蓋從最基礎(chǔ)的理論到最前沿的工具和方法。本書共7章，緒論部分主要闡明測(cè)試的基本任務(wù)及其未來(lái)的發(fā)展方向，同時(shí)介紹本書的特色及教學(xué)目標(biāo)，為讀者后續(xù)學(xué)習(xí)奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)；測(cè)試信號(hào)分析與處理章節(jié)介紹信號(hào)的分類和波形分析，重點(diǎn)討論信號(hào)相關(guān)性分析與傳統(tǒng)數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)；數(shù)字信號(hào)的濾波章節(jié)系

本書向你展示如何從零開始編寫簡(jiǎn)潔、可維護(hù)的C代碼。首先簡(jiǎn)要介紹C語(yǔ)言的歷史和建立開發(fā)環(huán)境的步驟。然后介紹C語(yǔ)言的語(yǔ)句，包括分支和循環(huán)語(yǔ)句，并對(duì)變量及其作用域進(jìn)行深入探討。之后展示C語(yǔ)言的數(shù)組、結(jié)構(gòu)，并講解如何查找和使用常用的代碼片段。第8-11章介紹C語(yǔ)言在Arduino中的應(yīng)用，涵蓋設(shè)置Arduino開發(fā)環(huán)境、代碼編

快速分析電路技術(shù)(簡(jiǎn)稱FACTs)倡導(dǎo)的是一種簡(jiǎn)單的方法，如果一個(gè)電路太復(fù)雜，就把它分成幾個(gè)更簡(jiǎn)單的子電路，分而治之。然后將所有中間結(jié)果組合起來(lái)，形成你想要的最終結(jié)果。如果結(jié)果與你預(yù)期的不一致，只需要找到有錯(cuò)誤的子電路并修正它，而不需要從頭開始。本書從簡(jiǎn)單到復(fù)雜，逐步推進(jìn)講解線性電路傳遞函數(shù)快速分析技術(shù)，通過對(duì)電路傳遞

本書基于作者多年來(lái)對(duì)于文本大數(shù)據(jù)的研究成果創(chuàng)作完成，主要分為兩部分內(nèi)容。第一部分包括前5章，基于主題模型，首先介紹了基礎(chǔ)的主題模型及其推斷、評(píng)價(jià)方法，然后介紹了動(dòng)態(tài)、稀疏、多語(yǔ)料聯(lián)合等多角度的主題模型，以及主題模型的變點(diǎn)檢測(cè)方法。第二部分包括后3章，基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，包括文本分層分類模型、異質(zhì)圖新聞推薦模型以

本書包含SOLIDWORKS2024有限元分析、虛擬樣機(jī)和流體分析三大部分，以分析為中心，貫穿從有限元分析到流體分析的工程實(shí)踐全過程。全書包括有限元分析中的靜態(tài)分析、頻率分析、熱力分析、疲勞分析、非線性分析、屈曲分析、跌落測(cè)試分析、壓力容器設(shè)計(jì)、設(shè)計(jì)算例優(yōu)化和評(píng)估分析、虛擬樣機(jī)技術(shù)和流場(chǎng)分析技術(shù)。為了方便廣大讀者更加形