行人重識(shí)別又稱為行人再識(shí)別，是利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術(shù)，通常也被視為圖像分類或圖像檢索任務(wù)的一類關(guān)鍵子問題。本書緊跟當(dāng)前行人重識(shí)別領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展，結(jié)合深度學(xué)習(xí)的經(jīng)典內(nèi)容和案例，為讀者提供了比較全面的學(xué)習(xí)資源。全書共6章，內(nèi)容包括緒論、相關(guān)背景的基礎(chǔ)理論、基于局部全局關(guān)系特征的行

本書根據(jù)高等�？圃盒Ｓ�(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)“Web前端開發(fā)”的課程體系編寫，結(jié)合企業(yè)Web前端開發(fā)崗位能力模型，對(duì)接《1X證書Web前端開發(fā)職業(yè)技能等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)》，形成了一個(gè)三位一體的Web前端開發(fā)知識(shí)地圖，以實(shí)踐能力為導(dǎo)向，遵循企業(yè)軟件工程標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)，以項(xiàng)目任務(wù)為驅(qū)動(dòng)，闡述了HTML5、CSS3、JavaScript等Web前端

本書根據(jù)考試大綱以及歷年考試的情況，較為全面地收錄了軟件評(píng)測(cè)師考試的重點(diǎn)基礎(chǔ)知識(shí)。本書將軟件評(píng)測(cè)師考試大綱里規(guī)定的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)構(gòu)成及硬件基礎(chǔ)、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、中間件、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、程序設(shè)計(jì)語言、標(biāo)準(zhǔn)化、信息安全、信息化、軟件工程和專業(yè)英語等綜合技術(shù)知識(shí)點(diǎn)全部囊括在內(nèi)，保證了學(xué)習(xí)的完整性，做到了“軟測(cè)備考一本通”的效果。軟

本書主要介紹了傳感器類型、結(jié)構(gòu)以及選型應(yīng)用，微處理器以及傳感器網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容，全書共分6章，具體為智能傳感與信號(hào)采集、傳感系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、傳感器數(shù)據(jù)融合、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、車聯(lián)網(wǎng)智能傳感器應(yīng)用、未來工廠智能傳感器應(yīng)用。本書內(nèi)容翔實(shí)，理論系統(tǒng)全面，深入淺出，將理論與實(shí)踐相結(jié)合，實(shí)用性強(qiáng)。本書可作為電氣工程、機(jī)械工程、機(jī)電一體化、智能

作為國內(nèi)人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)教材，本書重點(diǎn)介紹各類深度學(xué)習(xí)框架和算法，涵蓋圖像、視頻、語音和文本等人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用的多個(gè)領(lǐng)域，涉及分類、識(shí)別、檢測(cè)、多模態(tài)和三維重建等多類實(shí)驗(yàn)任務(wù)。書中選取的實(shí)驗(yàn)分別介紹了相關(guān)背景、所涉及的深度網(wǎng)絡(luò)模型框架和實(shí)驗(yàn)操作，實(shí)驗(yàn)操作部分描述了實(shí)驗(yàn)代碼、操作步驟、數(shù)據(jù)集、評(píng)估準(zhǔn)則、所應(yīng)用

本書采用實(shí)踐方法幫助你成為解決方案架構(gòu)師，不僅詳盡地闡述了解決方案架構(gòu)師在不同層次的任務(wù)和責(zé)任——從技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)的基本原則，到實(shí)際項(xiàng)目中的難點(diǎn)突破，再到面對(duì)新興技術(shù)挑戰(zhàn)時(shí)的應(yīng)對(duì)手段，還介紹了在架構(gòu)設(shè)計(jì)之外同樣至關(guān)重要的軟技能，如溝通協(xié)調(diào)、團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)力、創(chuàng)新能力，以及對(duì)于行業(yè)趨勢(shì)的敏銳度等。相較于第1版，本書加入了有關(guān)物聯(lián)

圖像處理與機(jī)器視覺主要研究如何從圖像中進(jìn)行視覺感知、分析和理解。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來、人工智能算法的進(jìn)步、硬件技術(shù)的發(fā)展以及前沿應(yīng)用的牽引，正推動(dòng)著圖像處理與機(jī)器視覺技術(shù)的飛速發(fā)展。本書從底層視覺中的數(shù)字圖像處理方法、中層視覺中的圖像特征提取與匹配、高層視覺中的立體視覺與圖像理解等角度出發(fā)，以二維圖像分析和三維場景感知為主

本書主要探討大語言模型背景下的語言研究問題。全書共六個(gè)章節(jié)，第一章介紹大語言模型，詳細(xì)探討生成式人工智能領(lǐng)域前沿研究。第二章綜述近三年大語言模型在語言研究與教學(xué)中的應(yīng)用現(xiàn)狀。第三章探討大語言模型在語言研究中的應(yīng)用，通過代詞消解、邏輯語義分析、詞頻分析等研究案例討論大語言模型在語言研究中的具體應(yīng)用。本章還將深入探討學(xué)界目

本書針對(duì)不同性質(zhì)的視覺數(shù)據(jù)進(jìn)行特征表達(dá)和學(xué)習(xí)方法的論述，在不同的視覺任務(wù)上設(shè)計(jì)特征表達(dá)模型，在RGB視頻數(shù)據(jù)和人體骨架關(guān)鍵點(diǎn)視頻數(shù)據(jù)的特征提取和表達(dá)方面，闡述了協(xié)同時(shí)空注意力、多維特征激勵(lì)融合、多維動(dòng)態(tài)拓?fù)鋵W(xué)習(xí)圖卷積等一系列新穎的特征提取和表達(dá)方法；基于圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行視覺特征提取和表達(dá)方面，結(jié)合目標(biāo)檢測(cè)、顯著性目標(biāo)檢測(cè)、

本書從Python的安裝與管理入手，以Python初學(xué)者的角度為讀者呈現(xiàn)Python基礎(chǔ)及其在語言學(xué)習(xí)、研究和翻譯實(shí)踐中的應(yīng)用，以學(xué)習(xí)、研究和機(jī)器翻譯實(shí)踐中的具體問題為導(dǎo)向，給出解決這些問題的代碼及注釋，并將有關(guān)內(nèi)容可視化，主要涉及語言學(xué)習(xí)、研究中的詞匯、句法和語義方面以及國內(nèi)外不同類型最新的機(jī)器翻譯。書中案例力求深入