本書主要介紹了計算機視覺中的語義分割和目標檢測的相關技術，重點講解了任務設定和度量指標、基于深度學習的經典模型和算法方案，包括U-net相關模型、DeepLab系列模型、SAM模型，以及FasterR-CNN模型、YOLO系列模型等。另外，對于分割和檢測任務中的小樣本、弱監(jiān)督、小目標等特殊設定下的算法思路和方案也通過典

本書以當前主流微機技術為背景，全面介紹計算機各功能子系統(tǒng)的邏輯結構、組成和工作機制。本書共10章，包括計算機系統(tǒng)概述、運算方法與運算器、尋址方式與指令系統(tǒng)、主存儲器、控制器、存儲器系統(tǒng)、系統(tǒng)總線、I/O子系統(tǒng)、流水線技術、多處理機技術等。本書內容翔實，實用性強，提供比較完整的基于Logisim軟件的虛擬仿真實驗任務，配

《數據中心設計與管理》全面介紹了數據中心建設和管理過程中的各個環(huán)節(jié)，歸納了數據中心設計與管理的理論、技術及實踐經驗。將虛擬化技術的應用滲透到本書的各個部分。全書共7章，主要內容包括：數據中心概述、基礎環(huán)境建設、網絡子系統(tǒng)、計算子系統(tǒng)、存儲子系統(tǒng)、安全子系統(tǒng)和數據中心運維管理。

本書為學術專著。本書主要講述了數據中心的概念及發(fā)展歷程，重點描述了數據中心電氣系統(tǒng)、暖通系統(tǒng)、消防安全防護系統(tǒng)等運維的基礎知識及相關維護要求，同時對運維巡檢及相關安全也做了相對應的介紹。本書旨在讓學生在數據中心的實務操作中進行思考，知其然，知其所以然，在充分了解相關設備的基礎上，指導、規(guī)范數據中心的運維工程師提升運營維

人工智能領域認為，讓計算機理解自然語言是人工智能皇冠上的明珠。要想讓機器理解自然語言，必須做到讓自然語言的語義成為可計算的形式化對象。預設是自然語言承載知識的重要環(huán)節(jié)，本書以預設投射問題為主線，梳理了語言學界和邏輯學界對預設問題研究的發(fā)展歷程，最終在克里普克預設回指思想的引領下，運用國際前沿的分層話語表現理論、投射話語

我國現有涉及數據中心資源能源利用、能效/能耗評價、節(jié)能評價、綠色數據中心評價的國家標準、地方標準、行業(yè)標準和規(guī)范性文件超過20項，但在實際應用中指標計算邊界和數據監(jiān)測口徑不一。GB40879-2021《數據中心能效限定值及能效等級》(2021年10月11日發(fā)布，2022年11月1日實施)作為強制性國家標準，其發(fā)布和實施

本書聚焦CV可信與安全的相關技術，對計算機視覺進行了概述，闡述了深度學習在計算機視覺中的應用，分析了計算機視覺方法的魯棒性與泛化能力，對計算機視覺的對抗性攻擊和防御、數據安全和隱私保護、以及模型安全和倫理問題等安全相關內容進行研究討論，介紹了國內外相關的法律政策和框架，講解了可信與安全與計算機視覺系統(tǒng)的設計和評估，并分

本書首先構建了一個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銷最優(yōu)對循環(huán)進行分簇，并依據分簇的結果對劃分模型中的優(yōu)化目標函數進行更新，最后從全局優(yōu)化的角度，采用以浮點數編碼的遺傳算法來進行求解，從而形成了本文設計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。本書在上述遺傳算法的基礎上，經

推薦系統(tǒng)是一種對數據進行處理，并利用數據創(chuàng)造全新價值的數據挖掘方法。在新環(huán)境下，推薦系統(tǒng)的研究面臨推薦系統(tǒng)與深度學習無法有效的結合、虛假數據和數據不平衡、推薦系統(tǒng)的評價指標不完整等問題，為解決問題這些問題，本書提出了基于距離的embedding方法與深度學習模型進行結合，有效的提高推薦系統(tǒng)的效率；提出了一種基于卷積神經

要想寫出高效的程序，就必須根據場景選擇合適的算法。即使得到同樣的結果，根據選擇的算法，處理速度也會有很大的變化。但是，也有很多人對算法抱有“不太清楚區(qū)別”“太復雜了”等不擅長意識。因此，本書以大開本的形式選取一個主題，并結合圖解進行解說。除了從頭開始按順序閱讀，獲取系統(tǒng)的知識之外，還可以一邊閱讀一邊關注感興趣的主題和關