本書系統(tǒng)介紹目前廣泛采用的一些在線目標(biāo)跟蹤方法，對(duì)在線目標(biāo)跟蹤方法的基本思想、動(dòng)機(jī)和設(shè)計(jì)進(jìn)行比較全面的總結(jié)。本書具體綜述基于視頻目標(biāo)檢測的方法、基于視頻目標(biāo)分割的跟蹤方法；并將這些方法分為不同的類型，探討研究趨勢(shì)。內(nèi)容包括：兩種基于視頻目標(biāo)檢測的結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤方法；基于視頻目標(biāo)檢測的顏色緊湊二值特征的終身學(xué)習(xí)視頻

本書由eCognition研發(fā)一線的高級(jí)工程師、高校教師和行業(yè)專家集多年實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)撰寫而成。除基礎(chǔ)理論和基礎(chǔ)操作外，本書特色主要體現(xiàn)在行業(yè)解決方案和生產(chǎn)實(shí)際應(yīng)用案例詳解�！禕R》全書分為基礎(chǔ)操作、解決方案和生產(chǎn)應(yīng)用3篇，共9章。其中，基礎(chǔ)操作篇分3章，主要內(nèi)容為eCognition9.x軟件介紹、基礎(chǔ)架構(gòu)、產(chǎn)品組成，以及

心音模式識(shí)別是人工智能和生物醫(yī)學(xué)的一個(gè)交叉應(yīng)用領(lǐng)域，本書采用理論模擬、生物實(shí)驗(yàn)與電子測量相結(jié)合的分析方法，討論了心音產(chǎn)生、變化的基本生物聲學(xué)機(jī)理和信號(hào)傳遞規(guī)律，詳細(xì)描述了基于心音的特征提取、表征和識(shí)別的相關(guān)算法，這些算法均適用于生物信息等應(yīng)用。全書共8章，主要內(nèi)容包括：緒論、心音產(chǎn)生機(jī)理與心血管模型的研究、心音采集設(shè)備

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，幾乎所有主流的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用都需要應(yīng)對(duì)高并發(fā)場景，所以不管是Java初學(xué)者，還是Java開發(fā)老兵，了解和掌握J(rèn)ava高并發(fā)編程的相關(guān)知識(shí)都是非常必要的。本書以由淺入深的方式來對(duì)Java高并發(fā)編程的相關(guān)知識(shí)進(jìn)行講解，首先是對(duì)高并發(fā)的理解、多線程基礎(chǔ)、Java并發(fā)包相關(guān)類的使用與設(shè)計(jì)原理進(jìn)行介紹；然后再拓

本書是以工程項(xiàng)目為教學(xué)主線。將知識(shí)點(diǎn)和技能點(diǎn)融于各個(gè)項(xiàng)目之中。各個(gè)項(xiàng)目按照知識(shí)點(diǎn)與技能要求循序漸進(jìn)編排，對(duì)知識(shí)點(diǎn)做了較為緊密的整合，內(nèi)容深入淺出、通俗易懂。全書共分七個(gè)項(xiàng)目。項(xiàng)目一傳感器技術(shù)的認(rèn)識(shí)與實(shí)踐，介紹了傳感器的作用與定義、組成與分類，傳感器技術(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)，傳感據(jù)的基本特性，測量的基本概念和誤差理論等；項(xiàng)目二至項(xiàng)

《WindowsServer2012配置與管理項(xiàng)目教程》采用“任務(wù)驅(qū)動(dòng)、項(xiàng)目導(dǎo)向”的方式，著眼于實(shí)踐應(yīng)用，以企業(yè)真實(shí)案例為基礎(chǔ)，全面系統(tǒng)地介紹了WindowsServer2012R2在企業(yè)中的應(yīng)用�！禬indowsServer2012配置與管理項(xiàng)目教程》包含12個(gè)項(xiàng)目：利用VMwareWorkstation構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)環(huán)境

多源遙感圖像融合是遙感領(lǐng)域的核心研究內(nèi)容。本書以多光譜與全色圖像融合、高光譜與全色圖像融合以及高光譜與多光譜圖像融合等機(jī)理建模與新方法為主線，系統(tǒng)介紹了多源空譜遙感圖像融合的國內(nèi)外進(jìn)展，以及空譜遙感成像傳感器及其數(shù)據(jù)獲取和融合質(zhì)量評(píng)估方法。集中論述了空譜圖像融合的代表性方法體系，包括空域細(xì)節(jié)注入體系、多分辨率方法的細(xì)節(jié)

《機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能》涵蓋了與人工智能相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)核心方法，包括深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、蒙特卡羅樹搜索、強(qiáng)化學(xué)習(xí)�！稒C(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能》也包括一些應(yīng)用非常廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，例如，支持向量機(jī)、決策樹和隨機(jī)森林、隱馬爾可夫模型、聚類與自組織映射。《機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能》還包含一些重要的大數(shù)據(jù)分析方法

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