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本书主要介绍计算机视觉的基本概念和方法体系。从图像的表示建模、非参数化图像理解、基于深度学习的方法等方面对图像的表示学习进行全方位讲授,从深度学习角度介绍二维视觉、三维视觉、视频视觉等主流计算机视觉研究领域,在第2、3章讲授低层(如超分、去噪等)第4-6章讲授中层(如特征匹配三维重建、深度估计等)、第7-11章讲授高层

本书从视觉、心智、计算三个角度,阐述视觉心智的理论、视觉认知中的心智计算方法、心理学中的视觉计算方法,以及视觉心智计算在智能驾驶、智能心理评估中的应用。

《机器视觉基础原理与实践应用》系统阐述机器视觉技术体系，涵盖基础理论、硬件构成、核心算法及行业应用。首先，解析了机器视觉工作原理、产业链图谱及工业相机、镜头、光源的选型方法；其次，深入探讨图像分类（主动学习）、目标检测与跟踪、图像分割（经典算法与深度学习）、缺陷检测（汽车漆面/玻璃/锂电池）等关键技术，以及Transf

本书针对高职教育的特点，紧依据职业岗位需求设计建构课程内容，在覆盖基本理论的同时，强调培养学生具体的实践操作能力。本书教材内容主要包括7个单元：计算机视觉基础、图像预处理、BP神经网络、卷积神经网络、Tensorflow2.0基础、图像分类、目标检测。通过关键技术以及整体架构的学习，结合案例，要求学生了解人工智能中计算

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在护网行动、攻防演练等实战场景中，内网安全已然成为决定对抗胜负的关键阵地，各类新型攻击手段层出不穷，给防御方带来严峻挑战。本书从红队攻击的基本原理到实际操作，系统梳理内网安全体系中红队所需的核心要点，力求为读者打造一本内容丰富、实用性强的内网安全攻防学习图谱，助力应对实战中的复杂挑战。 《内网攻防实战图谱》共分13章，

本书主要内容涉及二维绘图、三维建模、装配设计、工程图纸、有限元模拟、数控加工等方法和案例实践过程。本书共分为四章，第1章为CAD/CAE/CAM软件简介，第2章为AutoCAD基本操作和二维图形绘制，第3章为UG软件基础操作及案例实训，第4章为ANSYSCAE技术案例实训。