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《計算機視覺度量 從特徵描述到深度學習》全面介紹了計算機視覺中被廣泛使用的各種方法，包括局部特徵描述子、區域描述子、全域特徵描述子以及評價這些內容的度量方法和分類方法，並用將近一半的篇幅重點介紹了基於深度學習的特徵學習方法，以及FNN、RNN和BFN三類深度學習架構的特點。《計算機視覺度量 從特徵描述到深度學習》內容豐富、前沿，強調理論分析，旨在探討各種計算機視覺研究方法背後的技術和原理，同時也探討了深度學習與神經科學之間的關係，展望了未來深度神經網絡的發展方向。《計算機視覺度量 從特徵描述到深度學習》用專門一章講解了計算機視覺流程和算法的優化，通過汽車識別、人臉檢測、圖像分類和增強現實等實例具體探討了硬件優化和軟件優化的方法。《計算機視覺度量 從特徵描述到深度學習》每章末尾都配有相應的思考題，附錄給出了許多有效的實踐資源和一些有用的分析，同時提供了源代碼，既適合高校計算機視覺課程的教學，也適合從事計算機視覺的研究人員和工程技術人員參考使用。

《數字邏輯（第3版）》系統地闡述了數字邏輯電路的分析和設計方法，主要內容包括數字電路基本概念、數制和碼制、邏輯代數基礎、邏輯函數的建立和化簡、基本門電路、組合邏輯電路的分析與設計、觸發器、時序邏輯電路的分析與設計、常用中規模邏輯器件的應用、PLD邏輯器件、脈衝的產生與整形等，通過實例介紹了HDL語言及數字系統設計方法。 《數字邏輯（第3版）》內容由淺入深，適用於高等院校計算機類專業“數字邏輯”課

本書以OpenCV-Python（the Python API for OpenCV）為工具，以案例為載體，系統介紹了計算機視覺從入門到深度學習的相關知識點。 本書從基礎知識、基礎案例、機器學習、深度學習和人臉識別5個方面對計算機視覺的相關知識點進行了全面、系統、深入的介紹。書中共介紹了40余個經典的計算機視覺案例，其中既有圖像加密、指紋識別、車牌識別、缺陷檢測等基於傳統技術的計算機視覺經典案例，也有圖像分類、目標檢測、語義分割、實例分割、風格遷移、姿勢識別等基於深度學習的計算機視覺案例，還有表情識別、駕駛員疲勞檢測、易容術、性別和年齡識別等基於人臉識別的計算機視覺案例。 在介紹具體的算法原理時，本書盡量使用通俗易懂的語言和貼近生活的示例來說明問題，避免使用複雜抽象的公式來介紹。

《三維點雲：原理、方法與技術(下)》內容是三維點雲的核心原理、方法與技術，重點是點雲模型的三維空間識別、理解與重建。《三維點雲：原理、方法與技術(下)》上、下兩冊，分為四部分，共15章，上冊包括點雲獲取與預處理、點雲特徵分析與計算和點雲識別與理解；下冊介紹點雲重構與藝術風格化。《三維點雲：原理、方法與技術(下)》為下冊。

本書詳細講解了大數據應用案例(含可運行程序)，涉及計算機視覺基礎案例分析、視覺大數據檢索及識別相關的工程應用，包含了音視頻處理、目標檢測、圖像識別等行業應用案例，作者從項目實戰出發，對視覺大數據工程應用的算法設計、程序實現、部署實施進行詳細敘述，可方便讀者進行相關知識點的程序化調試及工程複用。 本書以案例為基礎，結構佈局緊湊，內容深入淺出，實驗簡捷高效，適合計算機、信號通信和自動化等相關專業的教師、本科生、研究生，以及廣大從事大數據處理的工程研發人員閱讀參考。

本書聚焦深度學習架構和技術，使用Keras和TensorFlow庫創建解決方案。涉及多種神經網絡架構，包括LeNet、AlexNet、VGG、Inception、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLO和SqueezeNet，並通過實踐了解如何基於Python實現深度學習架構。書中對所有代碼片段進行詳細分解並徹底分析，以便可以在各自的環境中實現相同的原則。

本書圍繞計算機視覺在農業、醫學、工業等領域的案例，深入淺出地講解計算機視覺核心的模型與關鍵技術。本書中所有案例的代碼均能在達內時代科技集團自主研發的 AIX-EBoard 人工智能實驗平臺上部署與實施，實現了教學場景化、學習趣味化。本書分為三個部分，循序漸進地介紹計算機視覺相關技術的理論基礎和各案例的實踐步驟。第 1 部分基於 OpenCV 介紹傳統視覺應用的基礎算法，同時實現輪廓提取、全景圖像拼接等案例的實踐；在傳統視覺應用的基礎上，第 2 部分講解基於機器學習和深度學習的視覺應用，結合不同行業的案例對圖像進行分析處理，如水果識別、病蟲害識別、相似圖像搜索、眼底血管圖像分割等。第 3 部分聚焦市場關注度較高的一些新興視覺應用的原理及實現，如從二維圖像到三維空間的重建、計算機視覺在移動設備中的應用、實時圖像和視頻的風格遷移等。本書適合人工智能相關專業的本科生、專科生及計算機初學者閱讀，既可以作為應用型本科院校和高等職業院校人工智能專業的教材，也可以作為相關領域從業者的學習和參考用書。本書可以幫助有一定基礎的讀者查漏補缺，深入理解和掌握相關原理與方法，提高解決實際問題的能力。

摩爾定律趨於失效，數據密集型應用日益增加，在此背景下，本書拓展了在國際上具有廣泛影響力的"計算思維"理念，從歷史、計算、數據以及結構等維度論述新時代計算機設計方法學。通過本書，讀者能夠瞭解計算機系統設計的思想和歷史，瞭解計算機系統的研究和設計方法，體驗計算機科學研究和工程實踐帶來的樂趣，豐富計算機科學的思維，獲得計算帶來的效益。本書適用於對編程、計算、數據科學、計算機體系結構以及人工智能等主題感興趣的讀者。

本書作為主教材《數字邏輯與計算機組成》的學習輔導用書，主要對主教材每個章節的學習目標、基本要求、主要內容、基本術語、常見問題等給出系統性的說明和解答，提供大量單選題和分析應用題，並配有答案解析。本書設計了與理論教學內容同步的課內綜合實驗大作業，讀者可以按照書中的原理和步驟自行動手實踐，以鞏固所學的理論知識。本書可以作為高等院校計算機專業本科生或高職高專學生數字邏輯電路和計算機組成原理課程的教學輔助教材，也可以作為計算機技術人員的參考書。

本書針對實時產生且信息可變、有效樣本信息不足、多種樣本信息之間關聯複雜等特殊樣本形式的多視角數據集，提出了一系列的解決方案。具體而言，提出半監督在線多視角學習算法和具有可變特徵和視角的半監督在線多視角學習算法，通過信息的融合和實時的模型更新以解決實時產生且信息可變的多視角數據集；從Universum和局部特徵的角度出發，提出具有Universum的基於秩一致性的多視角學習、改進的具有五層樣本信息的多矩陣學習機、基於權重的無標簽多視角數據集生成方法、基於權重和Universum的半監督多視角學習機等以解決有標簽樣本數目不足導致的信息不充分的問題；提出具有不完整數據的多視角學習機和具有不完整視角和標簽的多視角多標簽學習機，通過量質平衡模型的構建以解決信息缺失造成的信息不充分的問題；提出基於權重的典型的稀疏跨視角關聯分析、全域和局部多視角多標簽學習、具有不完整視角和標簽的全域和局部多視角多標簽學習機等算法或模型以提取樣本信息之間的多種複雜的關聯信息，並加快數據集的處理，提升學習機的性能。

本書系統地闡述了機器人視覺工作的原理、分析方法、技術和應用。全書內容主要分兩大部分，第一部分是“基礎篇”，對MATLAB在圖像視頻處理的特點以及基本知識進行了闡述，從圖形繪製層層深入MATLAB的二維和三維圖像繪製功能，並介紹了科學計算可視化的相關知識；第二部分是“機器人視覺處理技術”，詳細介紹了機器人視覺的發展與當前技術上的關鍵點，以及圖像表示和描述、圖像分割、增強、融合與模式識別等方面的知識，並給出機器人視覺處理應用的實例。

OpenCV是一個跨平臺計算機視覺和機器學習軟件庫，也是計算機視覺領域的開發人員必須掌握的技術。該書基於Python 3.8全面、系統地介紹OpenCV 4.5的使用，並配套示例源代碼、開發環境與答疑服務。 《OpenCV 4.5計算機視覺開發實戰：基於Python（人工智能技術叢書）》共分15章，主要內容包括計算機視覺概述、OpenCV的Python開發環境搭建、OpenCV基本操作、數組矩陣、圖像處理模塊、灰度變換和直方圖修正、圖像平滑、幾何變換、圖像邊緣檢測、圖像分割、圖像金字塔、圖像形態學、視頻處理，以及停車場車牌識別、物體識別、運動跟蹤、人臉檢測等案例。 《OpenCV 4.5計算機視覺開發實戰：基於Python（人工智能技術叢書）》既適合計算機視覺與圖像處理、人工智能算法的開發人員閱讀，也適合高等院校和培訓機構計算機視覺與圖像處理、人工智能等相關專業的師生教學參考。

《計算機系統設計》系列教材是在新工科建設的背景下，面向國家“自主可控”信息化發展戰略，圍繞系統能力培養的目標而編寫的。本書為該系列教材的下冊，在上冊所設計的32位MIPS流水線處理器（MiniMIPS32）的基礎上，詳細講授SoC軟硬件設計、集成、測試的方法和流程。全書分為8章，主要包括增強型MiniMIPS32處理器設計，互連總線的集成，存儲系統的設計與集成，常見外設的設計與集成，操作系統移植，面向特定應用領域的SoC設計，基於Xilinx FPGA 和Vivado的IP核設計、封裝及基於IP核的SoC平臺構建等內容，提供微課視頻、電子課件、程序代碼等。書中將SoC設計過程中每個環節所涉及的硬件和軟件的基本概念關聯起來，力爭給讀者建立一個功能完備、層次分明的SoC軟硬件架構。本書可作為高等院校計算機、微電子等專業高年級本科生及研究生的教材或教學參考書，也可作為計算機系統綜合課程設計、數字系統課程設計的實驗指導用書或計算機系統工程師的技術參考書。

本書是“十二五”普通高等教育本科***規劃教材《數字邏輯（第七版·立體化教材）》的配套教材。全書共九章：前七章分別對應主教材的各章內容，每章分為選擇題、填空題、分析題、設計題四部分，便於學生複習、掌握每章的知識點；第八章“教學實驗設計”涵蓋組合邏輯、時序邏輯、存儲邏輯、可編程邏輯等重點教學內容；第九章“課程綜合設計”，提供4個數字系統級的實驗課題，由學生自己獨立完成。

√影響一代腦、認知、計算機視覺專家的經典著作√詳細闡述Marr提出的用於研究和理解視覺感知的一般框架√釐清計算理論、算法、實現三個研究層次√掌握本書介紹的視覺計算理論，對在人工智能和計算機視覺領域內開展進一步探索至關重要√吳佳俊教授傾情翻譯 本書研究了人類對視覺信息的表示和處理，並對視覺計算處理過程提出了全面的計算理論。全書立足於計算機科學、視覺神經科學和心理物理學的進展，是跨學科交叉研究的經典教科書，並對多個學科的研究都有深刻啟發作用。特別值得一提的是，在近年深度學習的熱潮之中，掌握本書介紹的視覺計算理論，對於在人工智能和計算機視覺領域內開展進一步探索是至關重要的。

經過億萬年進化，生物具有超強視感知能力，尤其是鳥類具有卓越的高空高速下的視感知能力。因此，研究鳥類和哺乳類動物視感知通路的神經信息處理機制，構建信息處理的編解碼模型，並以此建立類腦算法，已經被證明是為視覺腦機制研究提供理論指引、提高機器視覺系統性能的有效途徑。在此思路指引下，本書首先介紹了鳥類腦和哺乳類腦的視覺系統解剖結構和生理學基礎，以及視覺神經機制解析與建模基礎；然後闡述了鳥類和哺乳類動物視覺系統工作機理與信息處理機制，重點研究了鳥類視頂蓋快速、顯著感知神經編碼模型，以及鳥類視頂蓋神經解碼；最後，闡述了類腦智能和算法的認識和創新思路，結合生物視覺信息處理機制，介紹了具有典型意義和標誌**進展的幾種類腦算法，並初步構建了基於鳥類離頂蓋-離丘腦-副視系統協同信息處理機制的大視場小目標檢測模型。

本教材書介紹機器視覺的構成、圖像處理方法以及應用實例，主要包括：圖像形成和處理技術、圖像特徵提取、基於多幅圖像的立體視覺技術、深度學習等，特別強調了HALCON軟件在工程應用上的應用方法，並給出了大量數字圖像處理技術的HALCON實現程序。在實例中強調了如何用HALCON圖像處理算子解決工程中、特別是機器人視覺控制中的實際問題、難題。本書可作為高等理工科院校智能製造、電子信息、機械電子等專業的本科生教材，也可作為研究生以及從事圖像研究的科研工作者的學習參考用書。

本書為理論與應用實踐兼顧的機器視覺技術入門教材。全書共八章，包括機器視覺技術概述、數字圖像處理基礎、機器視覺系統硬件選型、機器視覺軟件系統、機器視覺系統集成與應用、機器視覺系統二次開發、3D機器視覺技術與深度學習、機器視覺系統項目實踐。書中內容引入大量行業應用案例和工程設計方法，力求避免內容枯燥空洞，貼近真實現場應用。其中，第1、2章為基礎入門引導，將機器視覺技術的發展與前沿應用進行簡單介紹，同時將後續章節涉及的數字圖像處理相關理論知識進行鋪墊。第3章至第6章以杭州海康機器人技術有限公司的視覺系統硬件模塊和軟件平臺為基礎，著重介紹機器視覺技術的硬件構成與原理、軟件功能與開發以及相關企業系統集成案例分享。第7章作為行業前沿技術知識擴展，介紹了3D視覺相關技術與應用方案。本書的*後部分第8章以方源智能(北京)科技有限公司的機器人視覺系統實訓平臺為硬件載體，以典型行業應用為任務背景，將視覺技術與機器人技術相結合，系統地介紹了機器視覺技術的實踐開發方法。本書結構清晰、內容豐富，知識完整，理論部分通俗易懂，實踐部分真實可操作，書中介紹了大量行業前沿案例，並配有程序說明，同時提供章節知識點與技能點的思考與練習。本書可作為機器人、計算機、電子信息、自動化、機電一體化等專業的機器視覺技術課程教材，也可供高等院校相關比賽者、機器人與製造技術領域的科研工作者和工程技術人員參考。