在人工智能的浩瀚星空中，深度學(xué)習(xí)猶如一顆耀眼的明星，引領(lǐng)著計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展�！禤yTorch深度學(xué)習(xí)與計算機(jī)視覺實(shí)踐》帶領(lǐng)讀者領(lǐng)略深度學(xué)習(xí)在計算視覺領(lǐng)域的魅力，詳解使用PyTorch2.0進(jìn)行計算機(jī)視覺應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)的技巧。本書配套示例源碼、PPT課件�！禤yTorch深度學(xué)習(xí)與計算機(jī)視覺實(shí)踐》共分15章，內(nèi)容包括深度學(xué)

本書圍繞國產(chǎn)計算機(jī)行業(yè)的具體技術(shù)展開論述，內(nèi)容安排如下：第一章重點(diǎn)描述國內(nèi)外計算機(jī)行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，第二章重點(diǎn)介紹國產(chǎn)計算機(jī)的基礎(chǔ)硬件發(fā)展情況，第三章重點(diǎn)介紹國產(chǎn)計算機(jī)的基礎(chǔ)軟件發(fā)展情況，第四章介紹國產(chǎn)計算機(jī)的應(yīng)用軟件發(fā)展情況，第五章介紹國產(chǎn)自主可控的云計算技術(shù)，第六章介紹國產(chǎn)自主可控的大數(shù)據(jù)技術(shù)，第七章介紹國產(chǎn)自主可控

人類約70%的信息是通過人眼感知獲取的，未來的人工智能產(chǎn)品也將和人類一樣，大量信息都將通過視覺感知獲取。機(jī)器視覺是人工智能的“眼睛”，是人類視覺能力的模擬、延伸和擴(kuò)展，使得機(jī)器能夠像人一樣看得見，并且看得懂。從自動駕駛到智慧交通，從衛(wèi)星遙感到智慧工業(yè)，從智能制造到智慧醫(yī)療，機(jī)器視覺是諸多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破性創(chuàng)新的核心關(guān)鍵技術(shù)

本書針對以上關(guān)鍵技術(shù)撰寫而成，主要內(nèi)容包擴(kuò)局部立體匹配方法、全局立體匹配方法、亞像素級立體匹配方法和基于深度學(xué)習(xí)的立體匹配方法等。計算機(jī)視覺當(dāng)中的立體匹配問題是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個關(guān)鍵問題，它通過一臺或多臺相機(jī)對同一景物成像獲取一系列不同視角下的圖像，然后在這些圖像中查找對應(yīng)點(diǎn)，獲得它們之間的幾何位移，并根據(jù)幾何投影

本書主要介紹了計算機(jī)視覺中的語義分割和目標(biāo)檢測的相關(guān)技術(shù)，重點(diǎn)講解了任務(wù)設(shè)定和度量指標(biāo)、基于深度學(xué)習(xí)的經(jīng)典模型和算法方案，包括U-net相關(guān)模型、DeepLab系列模型、SAM模型，以及FasterR-CNN模型、YOLO系列模型等。另外，對于分割和檢測任務(wù)中的小樣本、弱監(jiān)督、小目標(biāo)等特殊設(shè)定下的算法思路和方案也通過典

本書以當(dāng)前主流微機(jī)技術(shù)為背景，全面介紹計算機(jī)各功能子系統(tǒng)的邏輯結(jié)構(gòu)、組成和工作機(jī)制。本書共10章，包括計算機(jī)系統(tǒng)概述、運(yùn)算方法與運(yùn)算器、尋址方式與指令系統(tǒng)、主存儲器、控制器、存儲器系統(tǒng)、系統(tǒng)總線、I/O子系統(tǒng)、流水線技術(shù)、多處理機(jī)技術(shù)等。本書內(nèi)容翔實(shí)，實(shí)用性強(qiáng)，提供比較完整的基于Logisim軟件的虛擬仿真實(shí)驗(yàn)任務(wù)，配

《數(shù)據(jù)中心設(shè)計與管理》全面介紹了數(shù)據(jù)中心建設(shè)和管理過程中的各個環(huán)節(jié)，歸納了數(shù)據(jù)中心設(shè)計與管理的理論、技術(shù)及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。將虛擬化技術(shù)的應(yīng)用滲透到本書的各個部分。全書共7章，主要內(nèi)容包括：數(shù)據(jù)中心概述、基礎(chǔ)環(huán)境建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)子系統(tǒng)、計算子系統(tǒng)、存儲子系統(tǒng)、安全子系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中心運(yùn)維管理。

我國現(xiàn)有涉及數(shù)據(jù)中心資源能源利用、能效/能耗評價、節(jié)能評價、綠色數(shù)據(jù)中心評價的國家標(biāo)準(zhǔn)、地方標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范性文件超過20項(xiàng)，但在實(shí)際應(yīng)用中指標(biāo)計算邊界和數(shù)據(jù)監(jiān)測口徑不一。GB40879-2021《數(shù)據(jù)中心能效限定值及能效等級》(2021年10月11日發(fā)布，2022年11月1日實(shí)施)作為強(qiáng)制性國家標(biāo)準(zhǔn)，其發(fā)布和實(shí)施

本書聚焦CV可信與安全的相關(guān)技術(shù)，對計算機(jī)視覺進(jìn)行了概述，闡述了深度學(xué)習(xí)在計算機(jī)視覺中的應(yīng)用，分析了計算機(jī)視覺方法的魯棒性與泛化能力，對計算機(jī)視覺的對抗性攻擊和防御、數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)、以及模型安全和倫理問題等安全相關(guān)內(nèi)容進(jìn)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(jī)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(jìn)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(biāo)函數(shù)進(jìn)行更新，最后從全局優(yōu)化的角度，采用以浮點(diǎn)數(shù)編碼的遺傳算法來進(jìn)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)