内容提要随着人工智能技术的发展，我们已经进入人工智能时代。在人工智能研究的各个领域，适合中小学生学习和理解的内容主要包括：语音识别、TTS语音合成、计算机视觉与图像处理等，这些内容侧重让学生体验人工智能的应用，尤其是同一技术在不同场景下的应用，感受人工智能对生活的影响。本书以智能感知为主要研究对象，以计算机视觉与图像处

本书在普通高等教育“十一五”国家级规划教材和国家精品课程教材《数字逻辑与数字系统》（第5版）基础上，依照2019年出版的《高等学校工科基础课程教学基本要求汇编》，为适应数字电子技术的不断发展和应用水平的不断提高修订而成。全书共9章，内容包括数字逻辑基础、逻辑门电路、组合逻辑电路、锁存器和触发器、时序逻辑电路、半导体存储

本书立足于机器智能中的视觉感知，聚焦计算成像和计算感知这两大前沿交叉研究领域，围绕传统视觉感知面临的响应维度单一、传输带宽受限、信号噪声串扰、信息通量不足等严峻挑战，以“升维-扩域-去扰-识义”递进式研究架构为线索，详细介绍信息获取、信息拓展、信息优化和信息理解的国内外前沿方法与技术，为解决机器智能领域视觉系统高维“看

本书详细讲解了大数据应用案例（含可运行程序），涉及计算机视觉基础案例分析、视觉大数据检索及识别相关的工程应用，包含了音视频处理、目标检测、图像识别等行业应用案例，作者从项目实战出发，对视觉大数据工程应用的算法设计、程序实现、部署实施进行详细叙述，可方便读者进行相关知识点的程序化调试及工程复用。本书以案例为基础，结构布局

本书从初学者的视角出发,使用通俗易懂的语言比较系统地介绍了基于深度学习的计算机视觉解决方案开发技术,以循序渐进的方式详细讨论了VGG16、AlexNet、R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SSD、DeepFace和FaceNet等多种典型神经网络模型的基本结构和训练方法,结合具体应用案例

本书以图解的方式综合讲述算法及其数据结构，内容浅显易懂，逻辑严谨，范例丰富，易于学习和掌握，力求兼顾教师教学和学生自学。全书内容分为五部分，共12章：计算思维与算法（第1~3章）介绍各个经典的算法，包括分治法、递归法、贪心法、动态规划法、迭代法、枚举法、回溯法等；数据结构相关算法（第4~6章）讲述重要的数据结构及其相关

机器视觉技术作为当前的热门技术之一，在智能制造领域得到了广泛的应用。 本书从机器视觉的基本概念到机器视觉算法，从机器视觉核心部件到可配置的纯嵌入式视觉系统，从2D视觉技术到3D视觉技术，从黑白视觉技术到彩色视觉技术，从传统视觉技术到深度学习技术，从视觉系统设计方案到各行业的应用场景，从视觉检测、测量、定位、读码与识别四

本书紧密结合河南省教学实际与企业岗位需求情况，校企合作共同完成教材编写，教材充分体现了行业、企业的“新知识、新技术、新工艺”，注重包容行业企业标准，以计算机选购与装配为主线。重点介绍了计算机部件的识别与品牌的认识、深入认知各部件、组装计算机硬件、安装操作系统、安装常用软件、接入互联网、分析用户需求、选购计算机、计算机日

本教材紧密结合《信息安全保密》课程内容需要,在介绍保密的历史及发展的基础上,主要针对窃听窃照泄密案例、通信信息泄密案例、网络泄密案例、办公泄密案例等一些公开的、典型的泄密案例进行整理,并对这些案例从泄密隐患、保密意识和警示教训三方面进行剖析,指出造成泄密的原因,同时明确相应的保密制度。通过案例的警示作用,可进一步提高学

本书分为计算机视觉应用开发的数据处理、处理计算机视觉应用图像、计算机视觉应用开发3个项目,包括数据预处理、数据清洗和合并、聚合和分组、可视化数据、图像数据采集与加载、图像清洗与标注、图像增广、图像分割、图像匹配、视频采集与处理、基于机器学习的人脸识别、基于深度学习的手写体数字识别、基于深度学习的图像分类等12个任务。