本書(shū)針對(duì)以上關(guān)鍵技術(shù)撰寫(xiě)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(jí)立體匹配方法和基于深度學(xué)習(xí)的立體匹配方法等。計(jì)算機(jī)視覺(jué)當(dāng)中的立體匹配問(wèn)題是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,它通過(guò)一臺(tái)或多臺(tái)相機(jī)對(duì)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(duì)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(shū)主要介紹了計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的語(yǔ)義分割和目標(biāo)檢測(cè)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(duì)于分割和檢測(cè)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(guò)典
本書(shū)以當(dāng)前主流微機(jī)技術(shù)為背景,全面介紹計(jì)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(shū)共10章,包括計(jì)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(chǔ)器、控制器、存儲(chǔ)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(shū)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(jì)與管理》全面介紹了數(shù)據(jù)中心建設(shè)和管理過(guò)程中的各個(gè)環(huán)節(jié),歸納了數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)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(shū)的各個(gè)部分。全書(shū)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(jì)算子系統(tǒng)、存儲(chǔ)子系統(tǒng)、安全子系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中心運(yùn)維管理。
本書(shū)為學(xué)術(shù)專著。本書(shū)主要講述了數(shù)據(jù)中心的概念及發(fā)展歷程,重點(diǎn)描述了數(shù)據(jù)中心電氣系統(tǒng)、暖通系統(tǒng)、消防安全防護(hù)系統(tǒng)等運(yùn)維的基礎(chǔ)知識(shí)及相關(guān)維護(hù)要求,同時(shí)對(duì)運(yùn)維巡檢及相關(guān)安全也做了相對(duì)應(yīng)的介紹。本書(shū)旨在讓學(xué)生在數(shù)據(jù)中心的實(shí)務(wù)操作中進(jìn)行思考,知其然,知其所以然,在充分了解相關(guān)設(shè)備的基礎(chǔ)上,指導(dǎo)、規(guī)范數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維工程師提升運(yùn)營(yíng)維
人工智能領(lǐng)域認(rèn)為,讓計(jì)算機(jī)理解自然語(yǔ)言是人工智能皇冠上的明珠。要想讓機(jī)器理解自然語(yǔ)言,必須做到讓自然語(yǔ)言的語(yǔ)義成為可計(jì)算的形式化對(duì)象。預(yù)設(shè)是自然語(yǔ)言承載知識(shí)的重要環(huán)節(jié),本書(shū)以預(yù)設(shè)投射問(wèn)題為主線,梳理了語(yǔ)言學(xué)界和邏輯學(xué)界對(duì)預(yù)設(shè)問(wèn)題研究的發(fā)展歷程,最終在克里普克預(yù)設(shè)回指思想的引領(lǐng)下,運(yùn)用國(guó)際前沿的分層話語(yǔ)表現(xiàn)理論、投射話語(yǔ)
我國(guó)現(xiàn)有涉及數(shù)據(jù)中心資源能源利用、能效/能耗評(píng)價(jià)、節(jié)能評(píng)價(jià)、綠色數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)的國(guó)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(guò)20項(xiàng),但在實(shí)際應(yīng)用中指標(biāo)計(jì)算邊界和數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)口徑不一。GB40879-2021《數(shù)據(jù)中心能效限定值及能效等級(jí)》(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(guó)家標(biāo)準(zhǔn),其發(fā)布和實(shí)施
本書(shū)聚焦CV可信與安全的相關(guān)技術(shù),對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行了概述,闡述了深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的應(yīng)用,分析了計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法的魯棒性與泛化能力,對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的對(duì)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(wèn)題等安全相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行研究討論,介紹了國(guó)內(nèi)外相關(guān)的法律政策和框架,講解了可信與安全與計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和評(píng)估,并分
本書(shū)首先構(gòu)建了一個(gè)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(kāi)銷(xiāo)最優(yōu)對(duì)循環(huán)進(jìn)行分簇,并依據(jù)分簇的結(jié)果對(duì)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(lái)進(jìn)行求解,從而形成了本文設(shè)計(jì)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(shū)在上述遺傳算法的基礎(chǔ)上,經(jīng)
推薦系統(tǒng)是一種對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并利用數(shù)據(jù)創(chuàng)造全新價(jià)值的數(shù)據(jù)挖掘方法。在新環(huán)境下,推薦系統(tǒng)的研究面臨推薦系統(tǒng)與深度學(xué)習(xí)無(wú)法有效的結(jié)合、虛假數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)不平衡、推薦系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)不完整等問(wèn)題,為解決問(wèn)題這些問(wèn)題,本書(shū)提出了基于距離的embedding方法與深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行結(jié)合,有效的提高推薦系統(tǒng)的效率;提出了一種基于卷積神經(jīng)