本书是一本围绕视觉目标检测关键技术展开的专著。目标检测是计算机视觉领域的共性基础问题，在公共安全、智能制造、智能交通等诸多领域，具有重要的理论意义和应用价值。本书聚焦实际应用场景面临的目标种类数目繁多、尺度变化大、背景噪声干扰以及模态数据差异等复杂分布特性，旨在为构建高效的目标检测模型的深入研究与实际应用提供理论基础与

本书共分12章，内容包括2026年大赛通知、大赛章程、大赛组委会、大赛内容与分类、赛事级别与作品上推方案、国赛承办单位与管理、参赛要求、奖项设置、违规作品处理、作品评比与评比委员规范、特色作品研讨，以及2024年获奖概况与获奖作品选登。

本书共分五个项目，内容包括认识计算机、配置与组装计算机、安装计算机软件、安全使用计算机、排除计算机故障。本书内容丰富，特色鲜明，采用“项目导向，任务驱动”编写方式，全书共有29个任务，在任务完成过程中贯穿知识学习及技能训练，注重对学生实践能力的培养，职业教育特色鲜明。

本书以低质图像增强、目标检测与识别、人体姿态识别以及目标跟踪四个机器视觉中的主要任务出发，阐述了现在四个研究方向中的主流算法。在低质图像增强中，介绍了对微光图像、光照不均图像以及存在雾和模糊进行图像增强；在目标检测与识别中，介绍了生成对抗网络、基于深度学习的目标检测与识别算法以及如何对网络进行轻量化；在人体姿态识别中，

本书内容包括情感识别的基本概念和原理、数据集和评估指标、算法和技术、应用场景和挑战以及未来发展和研究方向。首先介绍了基于姿态的情感识别方法和进展，随后介绍了基于语音的情感识别数据集、评价指标和算法。接下来又介绍了基于图像的面部表情识别方法及面部运动单元的联合方法和基于图像上下文的情感识别方法。最后介绍了基于视频上下文的

本书在介绍计算机视觉概念、发展历史、经典问题、面临的挑战等的基础上，主要论述了计算机视觉涉及的图像处理、图像分割、特征与特征匹配、计算摄影、三维重建、视觉目标跟踪等理论与技术，最后，还对计算机视觉技术的典型应用场景进行了归纳。

本书涵盖神威、天河、深算系列超算的硬件架构和常用异构编程方法，以实例的形式讨论工程领域常用的数值和非数值计算方法，介绍其串行算法与并行算法的设计过程，并以海光超算为例给出并行算法的异构实现和优化技术。本书由简单算法到复杂算法，循序渐进，最后通过几个工程实例探讨算法的实际应用。

全书按“三篇十二章”组织：从复杂系统基本理论出发，过渡到体系结构设计方法与分析工具(如SAAM、ATAM、CBAM、DSM等)及文档设计方法，并结合领域驱动、微服务、云原生、DevOps、大数据与智能软件架构等典型解决方案与案例开展讲解，帮助读者把抽象方法映射到真实工程场景。最后，本书提出复杂系统体系结构设计的新范式，

本书共8章，内容涵盖了计算机系统总览、数据表示、运算方法、存储系统、指令系统、中央处理器、输入输出设备以及总线系统。读者通过阅读本书，可以掌握计算机组成的核心技术原理，深刻理解自主研发国产化处理器架构及指令系统的重要性、必要性和可行性，为国产化计算机技术的发展和人才培养贡献力量。本书提供了丰富的硬件设计案例和实验，有助

本书以普及计算机知识为核心指导思想，采用浅显易懂的语言，详细介绍了计算机的硬件组成、攒机方法、系统安装、计算机维修、系统管理与优化等多方面的内容。同时，结合最新的AI技术，阐述了硬件和AI的关系，以及AI在计算机故障排查中的使用方法等。全书共13章，内容涵盖计算机基础知识、计算机的组装、各组件(CPU、主板、内存、硬盘