圖像去霧技術(shù)能夠?qū)⒄鎸崍鼍跋率莒F霾天氣影響的降質(zhì)圖像進行恢復，從而使其更好地應(yīng)用于目標檢測、語義分割、行人重識別等高級視覺任務(wù)，具有重要的研究意義和應(yīng)用前景。本書創(chuàng)新地將知識蒸餾理論應(yīng)用于圖像去霧領(lǐng)域，有效解決了圖像去霧過程中存在的去霧圖像顏色失真嚴重、訓練模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復雜、去霧模型泛化能力不足、真實場景去霧性能較差等

本書系統(tǒng)地介紹了Maya軟件的眾多應(yīng)用知識，包括基本操作知識、初級和高級的建模應(yīng)用、各種燈光和渲染技術(shù)，幫助初學者深入了解和掌握Maya的各種功能。書中包含豐富的實際案例，不僅涵蓋了各種場景，還提供了詳細的步驟和技巧，以便讀者能夠更好地進行自學和教學使用。

《時空數(shù)據(jù)建�！肥乾F(xiàn)代統(tǒng)計分析方向的前沿教材，內(nèi)容從初等入門到現(xiàn)代前沿，包括網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，時空數(shù)據(jù)的定義，經(jīng)典的時空模型形式，以及經(jīng)典參數(shù)估計方法。針對大數(shù)據(jù)背景下，傳統(tǒng)估計的劣勢，本文重點提及了大數(shù)據(jù)框架下如何進行時空數(shù)據(jù)建模，以及時空模型的有效參數(shù)估計，這是傳統(tǒng)時空數(shù)據(jù)分析書中缺少的內(nèi)容。作者書中給出了很多實際例子，幫

機器人科學與技術(shù)是先進科學技術(shù)的代表和體現(xiàn)，是裝備改進提升的助推力量，是改善人類生活和生命質(zhì)量的重要手段，是實現(xiàn)軍事國防現(xiàn)代化的新興力量。本書系統(tǒng)介紹機器人科學與技術(shù)的基礎(chǔ)專業(yè)知識、行業(yè)應(yīng)用情況與發(fā)展前景趨勢。內(nèi)容回顧了機器人的今世前生，機器人在軍事、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、服務(wù)、娛樂、教育、藝術(shù)等方面的廣泛應(yīng)用，機器人發(fā)展

上海市中等職業(yè)學校數(shù)字媒體技術(shù)應(yīng)用專業(yè)教學標準是該專業(yè)教學的指導性文件，它具體規(guī)定了數(shù)字媒體技術(shù)應(yīng)用專業(yè)的專業(yè)名稱、學習年限、培養(yǎng)目標、職業(yè)領(lǐng)域、人才規(guī)格、課程結(jié)構(gòu)、專業(yè)課程的主要內(nèi)容與要求、指導性教學安排、教師任職資格與實驗實訓裝備標準等內(nèi)容，以及各門專業(yè)課程標準，是學校組織開展教學、編寫教材、進行評估的重要依據(jù)。本

物體6自由度（6D，6DoF）位姿估計是機器人視覺、增強現(xiàn)實、自動駕駛、具身智能等領(lǐng)域的核心技術(shù)。本書分層次介紹了有紋理物體、低紋理物體，以及反光低紋理物體位姿估計的先進機器視覺理論、方法及關(guān)鍵技術(shù)，其中以最具挑戰(zhàn)性的反光低紋理物體為重點。全書包含8章，第1章為緒論，介紹視覺6D位姿估計的基本概念、研究現(xiàn)狀，及現(xiàn)有技術(shù)

本書結(jié)合小波變換和深度學習這兩種先進的技術(shù)手段，系統(tǒng)地設(shè)計多種小波域上的依賴關(guān)系，對小波變換域聯(lián)合建模進行深入的研究，從而顯著地提高小波對圖像特征的表示能力，并推動小波分析在理論和應(yīng)用方面的發(fā)展。本書首先介紹小波變換的基本原理和相關(guān)的數(shù)學知識，以及小波變換在圖像處理中的應(yīng)用；其次詳細地講解深度學習相關(guān)的理論知識和常用的

本書從微納光纖的特性出發(fā)，對近年微納光纖傳感技術(shù)領(lǐng)域的相關(guān)工作和研究進展進行梳理和評述，并提出作者對未來微納光纖傳感技術(shù)的發(fā)展預測和建議。本書首先介紹了微納光纖的獨特光學效應(yīng)和特點；進而從二氧化硅和聚合物材料特性出發(fā)，介紹微納光纖的常見制作方法和特點；分析和總結(jié)了微納光纖傳感技術(shù)當前熱點領(lǐng)域的研究進展；最后結(jié)合作者在微

在人工智能飛速發(fā)展的今天，大眾對于這一前沿技術(shù)仍感神秘且難以窺探其深。為此，本書針對人工智能的核心問題進行了深入剖析，旨在幫助讀者揭開其神秘面紗。本書的主要內(nèi)容圍繞以下問題展開：什么是人工智能？人工智能能否解釋其決策？它能否承擔法律責任？它是否具有代理權(quán)？人類應(yīng)該保留對這類系統(tǒng)的何種控制權(quán)，是否取決于所做決策的類型？如

本書旨在建立和推動“動力學刻畫的數(shù)據(jù)科學”理論和應(yīng)用研究。全書共六章，內(nèi)容包括：復雜動力系統(tǒng)理論基礎(chǔ)、高維數(shù)據(jù)的臨界預警理論及方法、短時間序列的預測理論及方法、動力學因果檢測理論及方法、基于動力學的勢能景觀構(gòu)建理論及方法、混沌反饋學習理論及深度學習方法等。全書交叉融合了數(shù)學理論、統(tǒng)計學方法、人工智能、計算系統(tǒng)生物學方法