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本书内容分3篇：篇主要从物理过程上，模括地讲述常用检测元件、常用电动机和电力电子供电电路等基本部件的工作原理(4-30学时)。第2篇内容包括系统数学模型、 MATLAB软件及其应用、系统性能分析和系统校正等。本篇主要从传递函数与系统框图出发，应用Sim-ulink系统仿真分析，以定性分析为主，阀述各环节(及各参数)对系统性能的影响与改进性能的途径(24学时)。第3篇为各种君见典型自动控制系统的工作原理、性能分析和系统调试(16-48学
本书全面介绍如何采用逻辑与演绎语言推理信息物理系统。在这个过程中，读者将学习计算机科学、应用数学和控制论的许多基本概念，所有这些对了解CPS都是必不可少的。本书分为以下四个部分。在第1部分中，读者将学习如何对包含连续变量和编程构造的CPS建模，如何描述需求规约，以及如何用证明规则检验模型是否满足需求。第二部分增加了对物理世界建模采用的微分方程。第三部分介绍了对手的概念，在控制系统中，对手可以通过噪声和其他干扰影响系统的周边环境。在存在
本书重点阐述利用机器学习、深度学习、自然语言处理等多种方法，以及当前流行的Python库——Tensorflow和Keras构建实时数据的智能物联网IOT系统。还给出了工业物联网、智能城市和家庭自动化等物联网主要应用领域的实际案例...
本书以红帽OpenShift v4为核心编写，从客户的数字化转型入手，介绍如何通过OpenShift构建PaaS平台、实现DevOps、云原生、微服务，共分为四大部分： PaaS能力建设。即本书的“PaaS五部曲”，包含第2～6章的内容，分别是OpenShift技术解密及架构设计、基于OpenShift构建企业级PaaS平台、OpenShift在企业中的开发实践、OpenShift在企业中的运维实践、OpenShift在公有云上的实
本书由国内从事微处理器设计的一线科研人员编写而成。作者从微处理器设计的角度出发，充分考虑计算机体系结构的学科完整性，强调体系结构、基础软件、电路和器件的融会贯通。全书共分12章，包括指令系统结构、计算机硬件结构、CPU微结构、并行处理结构、计算机性能分析等主要内容，重点放在作为软硬件界面的指令系统结构，以及包含CPU、GPU、南北桥协同的计算机硬件结构上。 本书可作为高等院校“计算机体系结构”课程的本科生教材，同时也适合相关专业研究生
本书由2017年图灵奖得主Patterson和Hennessy共同撰写，是计算机体系结构领域的经典教材，强调软硬件协同设计及其对性能的影响。本书采用MIPS体系结构, 在介绍并行、流水线、存储层次、抽象等基本原理的基础上，新增关于领域专用体系结构（DSA）的讨论，关注安全攻击、开放指令集、开源软硬件和再虚拟化等新趋势和新问题，并更新了所有实例和练习，特别是新增了Google TPU实例。本书适合作为高等院校计算机专业的教材，也适合广大
本书面向广大资产管理者和各类研究人员，基于机器学习和人工智能，指明从一个投资理念和理论到成功的投资策略具体实施的量化途径。作者认为一个缺乏理论依据的投资策略很可能是错误的。为此，资产管理者应致力于发展理论，而不仅是回测潜在的交易规则。本书就是从帮助资产管理者发现经济和金融理论的角度出发，介绍机器学习的工具。机器学习不是一个黑匣子，也不一定会过拟合。机器学习的工具与经典统计方法是互补关系而不是替代关系。本书认为机器学习的一些优点包括：注
本书由算法领域的知名专家Steven Skiena教授撰写，重点介绍了收集、分析和解释数据所需的技能和原理。作者由浅入深地介绍了数据科学的概念、所需的数学基础、数据的整理清洗方法、数据分析方法（统计分析、可视化、数学模型、线性逻辑回归、机器学习算法等）以及学习大数据分析的意义。作者结合应用领域的大量数据分析案例，以解释大数据分析所需技能与原理，帮助者快速理解和掌握大数据分析的理论与方法，也将这些技能的实际应用方式展现得淋漓尽致，具有很
本书是模式识别和场景分析领域奠基性的经典名著。在第2版中，除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，读者将会发现新增了许多新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等...
本书是一本面向程序员的基础教程，涉及目前人工智能领域的几个热门方向，包括计算机视觉、自然语言处理和序列数据建模。尽管内容丰富，但作者并没有引入太多的理论知识，而是通过直观的例子来解释机器学习和人工智能的基本概念，并立刻通过代码来实现。本书遵循近期新的TensorFlow 2.0编程规范，易于阅读和理解，不需要你有大量的机器学习背景。 作者不惜笔墨地充分展示了如何利用TensorFlow在不同的场景下部署模型，包括网页端、移动端
本书由2017年图灵奖的两位得主撰写，是计算机体系结构领域的经典教材，每年被超过40000名学生使用。新版的主要更新是在每章中添加了关于DSA的内容，并更新了所有实例，使全书更加与时俱进，满足学生和读者的新需求...
本书主要包括以下四个部分: 第一部分包括第1章到第4章。主要阐述有关机器学习的基本概念, 重点阐述基本分类器和回归器的构建、训练和评估。第二部分包括第5章到第7章。主要阐述机器学习系统的通用评估技术, 并使用通用评估技术对基本分类器和回归器进行性能评估。第三部分包括第8章到第11章。主要阐述机器学习系统的重要学习技术工具库, 如其他分类和回归技术、特征工程。第11章讨论了如何构建机器学习管道, 以及通过调整超参数改进机器学习系统的性能
本书旨在全面回顾异质图表示学习的发展，并介绍前沿研究进展。首先从方法和技术两个角度总结了现有的工作，并介绍了该领域的一些公开资源。然后分类详细 介绍了新模型与应用。全书主体内容分为两部分，第1部分重点介绍四种主要的异质图表示学习模型。第2部分介绍了异质图表示学习在现实工业场景中的应用。之后讨论了异质图表示学习未来的研究方向，并总结了本书的内容...
本书为1+X职业技能等级证书（人机对话智能系统开发）中级配套教材。本书共 8个单元，21个任务，包括自然语言处理技术初探、语料数据加工处理、序列标注 —— 词法分析、语音交互界面VUI设计、人机对话系统中的自然语言处理、基于腾讯云小 微的人机对话系统实战、基于模块的人机对话系统实战及人机对话系统测评实战。书中 案例基于腾讯云等企业、行业应用场景，适配岗位需求，注重对学生动手能力和解决实 际问题能力的培养。采用逆向课程设计，通过任务驱
本书首先介绍了图像处理基础知识、构建计算机视觉系统、深度学习与人工神经网络，然后重点阐述了深度学习用于图像识别及目标检测。之后，本书通过多个案例来介绍深度学习在计算机视觉方面的应用，同时探讨了云上计算机视觉建模。特别地，本书通过设问及循序渐进的学习目标，可以让读者深刻领会利用深度学习技术解决计算机视觉问题...
本书对元宇宙进行了综合解析，除了介绍元宇宙概念、发展现状外，还对元宇宙的未来进行了展望。本书将理论与相关企业的实践相结合，使书中内容更加生动，便于读者更全面地了解元宇宙，并且随书配备了部分插图的全彩效果图二维码，扫码即可查看。 本书是一本元宇宙项目落地实践指导用书，能够为读者全面了解元宇宙、进行元宇宙相关实践提供帮助，也能够对互联网公司的元宇宙探索、元宇宙领域的创业等提供专业指导。本书适合互联网行业的企业家、创业者，特别是对元
本书聚焦近期涌现的人工智能、机器人工程、智能医学：工程等新工科专业对于人才培养的实际需求，着力解决人工智能基础知识交叉贯通不足、配套实验实践支撑不强等问题。书中主要内容包括Python编程基础、神经网络基础、深度学习计算框架、卷积神经网络、序列到序列网络、目标检测及其应用、语义分割及其应用等...
在计算机出现之前，算法就已经存在了。本书旨在介绍经典算法及其起源，提供解决问题的新思路，让读者知其然并知其所以然。本书从*基础的“什么是算法”开始讨论，首先介绍如何评价算法的性能，然后展开讨论与图、搜索和排序相关的经典算法，解释“算法是怎么运作的”，*后介绍PageRank和深度学习两个大型算法应用。本书用通俗易懂的语言来描绘算法世界，穿插有趣的文化历史故事和简单易懂的例子，不涉及艰深的数学知识，即使非专业人士也能轻松读懂...
数据运营是指通过数据来分析和解决问题，利用各种数据科学技术挖掘数据价值，帮助企业优化业务管理和提升决策效率。随着我国数字化转型的深入，传统基于项目、人工处理的各类数据运营活动已经无法满足业务发展要求。集合了敏捷开发、精益制造以及DevOps理念的DataOps因此顺势而生，并且受到了业界的广泛关注。 本书总结了作者25年的行业经验和对DataOps的认知，从当前数据科学交付面临哪些挑战、什么是DataOps、通过哪些手段可以
本书面向人工智能学科的前沿领域，系统地讨论了智能计算的原理与实现，比较全面地反映了智能计算研究和应用的*新进展。书中涵盖了支持向量机、混沌计算、蚁群算法、DNA计算、DNA遗传算法、人工免疫系统、萤火虫算法、蝙蝠算法、蛙跳算法、鱼群算法和其他一些算法及应用。全书提供了大量的实用案例，重点强调实际的应用和计算工具，这些对于智能计算领域的进一步发展是很好有意义的。 本书取材新颖、内容系统、深入浅出、材料丰富，理论密切结合实际，具有较高的学
本书旨在深入了解纳米级器件的工作原理，重点介绍非易失性存储器、神经网络训练/学习的各种应用的神经形态电路的设计，以及图像处理...
本书分析研究了深度学习相关的网络模型，以及不同网络模型的算法结构、原理与核心思想及实战案例。主要内容涉及人工神经网络、模糊神经网络、概率神经网络、小波神经网络、卷积神经网络及其扩展模型、深度生成对抗网络及其扩展模型、深度受限玻尔兹曼机及其扩展模型、深度信念网络及其扩展模型、深度自编码器及其扩展模型等深度学习网络结构、原理与方法。通过深度学习网络在信道盲均衡、目标识别、图像分类和运动模糊去除、特征提取与识别、缺陷早期诊断等领域中的应用案
在过去的几十年里，分布式系统和网络领域经历了靠前的增长。本书聚焦于分布式算法思想和下界技术，强调常见主题和基本原理，并讨论了树、图、社交网络和无线协议等问题。书中涉及的基本问题包括通信、协调、容错性、本地性、并行性、打破对称性、同步和不确定性。通过书中清晰的阐释，读者将熟悉重要的概念，并逐步掌握分布式算法的精髓。本书适合互联网、物联网、云计算、并行计算、移动网络等众多领域的技术人员阅读，也可作为高等院校计算机相关课程的参考书籍...
这本书可以作为情感分析领域的入门读物和研究概览。主要从自然语言处理的角度全面地介绍情感分析这个主题的研究技术和实用算法，以帮助读者了解通常用于表达观点和情感的问题和语言结构的基本结构。它涵盖了情感分析的所有核心领域，包括许多新兴的主题，如辩论分析、意图挖掘、假民意检测，并提出了可用来分析和总结观点的计算方法...
本书定位于夯实数学建模基础，采用主流编程方法和简洁代码实现常用的数学建模算法，以案例为导向，围绕数学建模知识体系展开。全书分5篇，共11章。前两章是数学建模基础篇，包括数学建模介绍、数学建模的一般流程（初等模型）、如何从算法到编程实现（层次分析法与自定义函数）；接着按算法板块组织内容，包括微分方程模型篇（人口模型、传染病模型）、优化模型篇（规划模型、投资优化策略、优化模型进阶）、评价模型篇（经典评价模型、模糊理论）、预测模型篇（常规预
本书基于开源Hadoop生态圈的主流技术，深入浅出地介绍了大数据相关技术的原理、知识点及具体应用，适合教师教学使用和零基础自学者使用。通过本书的学习，读者可以理解大数据相关技术的原理，迅速掌握大数据技术的操作，为后续数据挖掘与分布式计算平台的结合使用打下良好的技术基础...
本书是机器学习领域内一部具有里程碑意义的著作。包括哥伦比亚大学、北京大学在内的多个国内外名校均有以该书为基础开设的研究生课程。全书内容丰富-视野宽阔-深入浅出地介绍了目前机器学习重要的理论和关键的算法...
本书系统全面地阐述了对偶学习, 可以让相关研究人员和从业者更好地了解该领域的前沿技术。全书分为五部分。第一部分简要介绍机器学习和深度学习的基础知识。第二部分以机器翻译、图像翻译、语音处理及其他自然语言处理/计算机视觉任务为例, 详细介绍了基于对偶重构准则的算法。第三部分介绍基于概率准则的若干研究, 包括基于联合概率准则的对偶有监督学习和对偶推断, 以及基于边缘概率准则的对偶半监督学习。第四部分从理论角度解读了对偶学习, 并且讨论了和其
本书共13章, 分两大部分进行全面而系统的介绍, 第一部分从腾讯大数据平台的发展历程和总体架构切入, 深入剖析了各项技术原理, 阐述了实战过程中的挑战和自研核心技术的设计思想, 覆盖了大数据接入、计算、存储、分析、调度等大量技术组件。第二部分主要介绍了腾讯在数据治理、数据应用、机器学习和平台运营方面的建设经验, 并对腾讯大数据产品及其在内外部场景的实践落地进行了解读, 书中列举的大量实践案例对广大读者都极具参考价值和借鉴意义...
决策树是数据分析中广泛使用的机器学习模型，其模型简单、算法快速且具有可解释性。但随着大数据的涌现，将决策树真正应用到实践中还面临诸多困难。本书正是为解决这一痛点而作，旨在帮助读者系统且全面地了解决策树，并成功地将其用于工程实践...
本书全面深入地介绍了实用算法优化的相关内容，讲述了解决各种问题的计算方法，包括搜索高维空间、处理存在多个竞争目标的问题以及兼顾指标中的不确定性。全书主要涵盖以下主题：多维导数及其生成，局部下降和一阶、二阶方法，将随机性引入优化过程的随机方法，目标函数和约束都为线性时的线性约束优化，基于种群的方法，代理模型、概率代理模型以及使用代理模型进行优化的方法，不确定性下的优化，不确定性传播，表达式优化，多学科优化。附录简要介绍了本书使用的Jul
本书分为三部分。第一部分介绍MLOps主题，深入探讨了它是如何(以及为什么)发展成一门学科的、需要谁参与才能成功执行MLOps以及需要哪些组成部分。第二部分介绍了机器学习模型的生命周期，其中包括有关模型开发、生产准备、生产部署、监控和治理的章节。这些章节不仅包括一般的注意事项，还包括MLOps生命周期每个阶段的注意事项，并提供与第3章中所涉及主题相关的更多详细信息。第三部分提供了MLOps的具体示例，以便让读者了解MLOps在实践中的
《大数据分析师面试笔试宝典》旨在帮助读者了解大数据分析师的工作内容、技能要求、各类常用技术的原理和可能应用的场景。 大数据分析是一个多学科交叉的领域，包含了统计学、计算机科学、运筹学乃至市场营销学等。《大数据分析师面试笔试宝典》并没有介绍大数据分析领域涉及的所有方面，而是根据当前用人单位对大数据分析师的需求，选择了其中较为重要的内容进行解析，将当前大数据分析涉及的热点技术一网打尽。 阅读《大数据分析师面试笔试宝典》需要
这是一本能指导读者快速掌握TensorFlow和深度学习的著作，从TensorFlow的原理到应用，从深度学习到强化学习，本书提供了全栈解决方案。 第1版上市后销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，被誉为TenSorFlow领域的标准著作。第2版在第1版的基础上，去芜存菁，与时具进，根据TensorFlow新版本全面升级，技术性、实战性、针对性、易读性均得到了进一步提升，必定能帮助读者更轻松、更高效地进入深度学习的世界。 ...
本书聚焦于移动机器人软件开发这一现代机器人学中最为重要的主题，书中不仅展示了如何将树莓派控制器和摄像头安装到车模或其他简易驱动系统上，以来构建低成本机器人实验平台，还对自行开发的一款免费机器人仿真系统EyeSim进行了介绍，利用该系统可以对轮式机器人、水上/水下机器人以及足式机器人进行仿真实验。机器人控制算法的开发贯穿本书始终，书中所有示例代码都可以在真实机器人硬件平台和仿真系统上运行...
本书适合那些对人工智能感兴趣，且具备一定移动终端应用程序开发经验的读者。如果您掌握一定的JAVA 、C++或Python语言开发知识，同时具备Android操作系统或IOS操作系统的应用的开发经验，将能迅速掌握基本的移动终端人工智能应用开发方法。如果您只是对人工智能技术感兴趣，相信本书也能带您了解人工智能技术是如何在移动终端上部署和运行的...
本书旨在为有兴趣更好地理解数学和统计的学生提供一个可访问的、全面的教科书，这些数学和统计知识是数据科学和机器学习算法的基础...
这是一本系统讲解GAN理论、模型、常见问题，并为视觉和语音领域的大部分应用场景提供GAN解决方案和综合实例的著作。 作者在人工智能领域积累颇深，这本书得到了前阿里巴巴达摩院华先胜和中国科学院自动化所刘成林的推荐。前4章有针对性地讲解GAN的理论，帮助读者夯实基础；后8章讲解应用，用大量经典的模型和9个案例，为8个应用场景提供了GAN解决方案。 第1~4章首先介绍了无监督生成模型、显式生成模型、以GAN为代表的隐式生成模型等各种生成
本书分为三篇， 分别从行业趋势、 产品思维、 用户需求三个方面解读产品的设计、 定位、 运营， 运用产品思维对 “Ｚ 世代” 的崛起、 “内卷”的状态、 “国潮” 的兴起等进行了深入的剖析。此外， 本书也探讨了产品经理的职业发展和职场生态位。 “万物皆产品”， 产品经理本身也是一种产品， 用产品思维更好地管理人生， 让自身不断迭代升级， 持续成长， 是人生路途上可以实现 “降维打击” 的不二法门。 人是所有问题的起源， 也是所有问题的
本书通过创新的视觉方法解析量子力学的复杂理论，以图解的方式为读者诠释量子世界的独特特征，消除了复杂计算的必要。这种量子图解形式将线性代数和希尔伯特空间的经典技术与量子计算理论的前沿研究相结合，代表了近十年研究的尖端成果。 本书以轻松友好的阅读风格编写，通过大量的图表和卡通插图，帮助读者掌握图解推理的技巧来理解量子理论和特征，配套一百多个习题和实例，让学生更容易学习和掌握相关知识和技能。作为量子力学领域独特的图解形式教科书，适合作为从本
本书采用作者的自顶向下方法讲授计算机网络的原理及其协议，即从应用层协议开始沿协议栈向下逐层讲解，让读者从实现、应用的角度明白各层的意义，进而理解计算机网络的工作原理和机制。本书强调应用层范例和应用编程接口，使读者尽快进入每天使用的应用程序环境之中进行学习和“创造”...
《计算思维入门：像计算机科学家一样去思考》从日常任务到算法，专注于计算思维的讲解，读者通过交互式的学习过程，不需要编程能力，即可学习计算机科学中的关键思想。 在《计算思维入门：像计算机科学家一样去思考》中，读者将跟随面包师、图书管理员和城市交通枢纽的站长，一起去了解运用计算机科学解决问题的方法，以及这些方法是如何影响他们的日常生活的。读者将通过动手实践的方式学习一些具体的算法以及这些算法背后的一般性原理，并学会像计算机科学家一样
本书共 7个单元、20个任务，包括人机对话系统基础编程、语音数据处理、语音识别、语义识别、语音合成及基础测试等相关知识，案例基于腾讯云小微等应用场景，适配岗位需求，注重学生动手能力和实际问题解决能力的培养。本书采用逆向课程设计、通过任务驱动讲解技能点和知识点，使用“任务描述 →任务目标→任务分析→任务技能→任务实施”的方式使读者在学习知识时能够融会贯通、举一反三。本书可用于“1+X”证书试点工作中的人机对话智能系统开发职业技能等级证书
随着物联网的不断发展，越来越多的终端设备，如可穿戴设备、环境监控设备、传感器、虚拟现实设备等，具有了接入互联网的能力，并产生了海量的异构数据交互。传统的云平台已经不能满足不断涌现出来的新型应用对数据处理任务的响应速度、延迟、高吞吐和容错性等方面的要求，因而引发了学术界和工业界对云边协同平台的数据处理技术的广泛研究。本书以云边协同技术为主线，首先介绍云计算与边缘计算的发展历程，然后详细介绍云边协同环境下雾计算、边缘计算等与传统云平台相结
《PyTorch开发入门：深度学习模型的构建与程序实现》以PyTorch为主要内容，介绍了其安装和实际应用，共7章。其中，第1章介绍了PyTorch的包结构；第2章介绍了线性模型，并通过PyTorch的实际使用来实现线性回归模型和逻辑回归模型；第3章介绍了神经网络，实际使用PyTorch创建一个多层感知器（Perceptron）；第4章介绍了通过卷积神经网络（CNN）进行的图像处理，通过PyTorch实际进行CNN的图像分类，低分辨率
本书对现代计算设备进行了介绍，包括其中可能出现的重要技术和子系统，并阐释了设备与其他系统组件之间的关系。全书分为三部分。第一部分介绍计算机体系结构基础知识，包括计算机体系结构的基本概念、数字逻辑、处理器要素、计算机系统组件、硬件-软件接口、专用计算领域。第二部分介绍处理器体系结构及指令集，涉及处理器和存储器体系结构、性能提升技术、专用处理器扩展、现代处理器体系结构及指令集、RISC-V体系结构及指令集。第三部分介绍计算机体系结构的应用
深度学习正在改变当今机器翻译系统的构建方式。本书从历史、语言和应用背景等方面介绍了机器翻译和评价所面临的挑战，讲述了自然语言应用中常用的深度学习核心方法。此外，本书还包含使用Python撰写的代码示例，为读者理解和实现自己的机器翻译系统提供了一个实践蓝本。本书内容广泛，涵盖了机器学习技巧、处理各种形式的数据所涉及的问题、模型增强，以及分析和可视化面临的挑战和方法等内容。 本书是对机器翻译应用当前研究的一个总结，可作为相关专业本
网络流理论在理论计算机科学、运筹学和离散数学等学科中均有应用，可用于货物运输建模和计算机视觉图像分割等众多问题。本书主要源于康奈尔大学的网络流算法课程讲义，包含出版年代较早的经典书籍中未能涵盖的新研究成果。本书采用简洁且统一的视点，讨论解决网络流问题的多种组合算法、多项式算法及其分析，涵盖优选流、最小代价流、广义流、多物流和全局最小割集等，还介绍了关于计算电流的新研究成果及其在经典问题上的应用。本书可作为面向研究生的网络流算法教材，也
本教程通过阐述直观而严谨的机器学习方法，为学生学习和掌握研究和构建数据驱动产品所需的基本知识和实用工具。内容优先解析几何直觉和算法思维，为学生提供新颖和易于学习的方式；书中也强调机器学习结合实际应用，包括计算机视觉、自然语言处理、经济学、神经科学、推荐系统、物理学和生物学案例分析；作者精心设计300多幅彩色插图，让读者能够直观地掌握技术概念，另配100多个深入的编程练习（Python），为读者提供了对关键机器学习算法的真正理解。本书还
本书首先介绍联邦学习的定义和发展历史，按类别介绍联邦学习算法和发展现状，介绍联邦学习的应用场景，以及相关安全机器学习的技术。然后我们将介绍zui新zui前沿的联邦学习算法，用京东数科系统作为实例，对联邦学习系统构建和实现进行讲解。zui后我们将介绍京东数科自研的基于区块链的联邦学习技术...
本书面向初学者，比较全面的介绍了机器学习的基本方法，循序渐进的阐述了其中的数学原理，让读者能够知其然，然后知其所以然。书中结合应用场景，列举了大量编程实例帮助读者开展动手实践，理论与实践相辅相成，对算法原理产生更加直观和感性的认识。作者希望能够通过本书帮助读者揭开人工智能领域的神秘面纱，走进人工智能和机器学习的大门，了解其中的奥秘，甚至成为该领域的学习者、研究者和实践者...
《认知规律启发的显著性物体检测方法与评测》的作者范登平博士在苏黎世联邦理工学院全职从事研究工作。本书的研究内容紧密结合了人类视觉认知机制和显著性计算技术，所提出的核心技术为计算机视觉的诸多任务提供了重要的技术基础。由范博士设计的两项指标已经成为SOD领域评测模型的黄金标准，为该领域的学术共同体提供了更加全面、客观的结果。 《认知规律启发的显著性物体检测方法与评测》共七章：第1章 绪论，介绍本书的研究背景并简述研究目标和主要贡献。
宋瑞祥
缪哲 著
刘争争
梁实秋
[日]熊田千佳慕著,张勇译
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
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