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《計算機組成原理試題解析（第六版）》是《計算機組成原理》（第六版·立體化教材）的配套教材，提供了“計算機組成原理”課程的典型題解800余題，分為選擇、填空、計算、證明、分析、設計六種類型，以及碩士研究生入學考試輔導。所選習題少而精，具有概念性、思考性、啟發(fā)性，并給出參考答案。

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機器視覺是一種使用相機代替人眼對目標和場景進行識別檢測的技術，這種技術目前已經(jīng)在傳統(tǒng)工業(yè)等領域逐漸的應用起來，大量的需求應運而生。Halcon是一種高效的開發(fā)機器視覺項目的工具。本書將針對機器視覺的原理和算法以及如何應用的問題進行詳細的解釋和說明，并利用Halcon對各種機器視覺算法進行舉例。內容包括：第1章機器視覺概

本書以計算機的組裝與維護為主線，按照項目教學的要求來安排內容，系統(tǒng)地介紹了計算機系統(tǒng)的基本知識、計算機各個配件的選購和組裝、BIOS參數(shù)的設置、操作系統(tǒng)的安裝、硬件驅動程序的安裝以及計算機系統(tǒng)的維護、系統(tǒng)備份和優(yōu)化、計算機軟件故障診斷、計算機硬件故障診斷以及計算機系統(tǒng)的恢復方法等內容。通過本書的學習，讀者不僅可以自己動

負載均衡問題是組合**化領域*早被研究的問題之一，也是目前*受關注的問題之一。**個近似比的概念正是在研究負載均衡的問題中提出來的。負載均衡問題在網(wǎng)絡設計、資源分配、工業(yè)管理、信息傳播與車輛調度中有著非常廣泛的應用，其目標函數(shù)通常有三類:*小化**負載、**化*小負載和*小化負載向量的lp范數(shù)。在這三個優(yōu)化目標下，經(jīng)典

本書全面地講解了在科學領域廣泛運用的微積分、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、線性代數(shù)、數(shù)值計算、多元統(tǒng)計分析等數(shù)學基礎知識。全書共6章：第1章介紹了大數(shù)據(jù)與數(shù)學、數(shù)學與Python的關系；第2章介紹了微積分的基礎知識，包括極限、導數(shù)、微分、不定積分與定積分等；第3章介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基礎知識，包括數(shù)據(jù)分布特征、概率與概率分布、

本書是“十二五”國家級規(guī)劃教材，重點講授計算機單處理機系統(tǒng)的組成和工作原理，在此基礎上擴展講授并行體系結構。內容共分11章：(1)計算機系統(tǒng)概論；(2)運算方法和運算器；(3)多層次的存儲器；(4)指令系統(tǒng)；(5)中央處理器；(6)總線系統(tǒng)；(7)外存與I/O設備；(8)輸入輸出系統(tǒng)；(9)并行組織與結構；(10)課程

本書對一些新的科學計算法通過深入淺出的方法作了系統(tǒng)的介紹，并著重培養(yǎng)學生對程序設計的興趣。本書是作者多年教學與科研工作的總結，曾經(jīng)在香港中文大學，香港浸會大學，加拿大和中國科學院給研究生使用過。主要介紹一些高精度的計算方法，以及相關的程序設計。全書共分5章，第一章主要介紹準譜方法，第二章介紹時態(tài)離散和FFT，第三章介紹

《計算機視覺度量從特征描述到深度學習》全面介紹了計算機視覺中被廣泛使用的各種方法，包括局部特征描述子、區(qū)域描述子、全局特征描述子以及評價這些內容的度量方法和分類方法，并用將近一半的篇幅重點介紹了基于深度學習的特征學習方法，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征描述到深度學習》內容豐富

本書主要包括以下內容：緒論、相關理論、基于Legendre混沌神經(jīng)網(wǎng)絡的抗幾何攻擊的水印算法、基于Chebyshev混沌神經(jīng)網(wǎng)絡的大容量水印算法、基于Legendre混沌神經(jīng)網(wǎng)絡的多重變換域水印算法。全書總結了作者多年來在這一領域的研究成果和國內外同行的有關工作，圍繞醫(yī)學體數(shù)據(jù)水印技術，詳細地描述了基于混沌神經(jīng)網(wǎng)絡的醫(yī)

生物地理學優(yōu)化是生物啟發(fā)計算中的一種新興算法。本書介紹了生物地理學優(yōu)化的背景、基本框架、主要操作和其它基本特征。特別的，本書介紹了作者及其研究團隊對生物地理學優(yōu)化的兩個重要改進，生物地理學優(yōu)化算法與其它啟發(fā)式算法的融合，以及算法在交通運輸、作業(yè)調度、圖像處理、神經(jīng)網(wǎng)絡訓練等多個領域的應用成果。本書內容對生物地理學優(yōu)化以

本書聚焦復雜系統(tǒng)的彈性建模與評估方法,第1章總結評述了關于系統(tǒng)彈性研究的大量已有成果;第2～3章論述了系統(tǒng)彈性模型,包括基于性能函數(shù)的系統(tǒng)彈性模型、基于聚合隨機過程的多態(tài)系統(tǒng)彈性建模;第4～7章論述了系統(tǒng)彈性分析與評估方法,包括面向彈性的部件重要性分析、基于蒙特卡羅的系統(tǒng)彈性評估、擾動識別與系統(tǒng)彈性測評、復雜網(wǎng)絡系統(tǒng)彈

點集匹配是計算機視覺與模式識別領域一個基礎而關鍵的問題，其目標在于尋找給定兩組點集之間的點點對應關系。點集匹配技術在立體視覺匹配、目標識別與跟蹤、醫(yī)學圖像分析、遙感圖像處理等方面都有廣泛應用，是目前各領域關注和研究的熱點。點集匹配本質上是一個NPC復雜組合優(yōu)化問題，計算量非常大，且由于噪聲、離群點和非剛性形變的存在，常

基于進化算法的本體匹配技術（英文版）

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本書介紹了一種新的系統(tǒng)建模、分析與綜合的數(shù)學方法——邏輯動態(tài)系統(tǒng)代數(shù)狀態(tài)空間法。該方法是在矩陣的半張量積的基礎上發(fā)展而來的，在使用矩陣處理復雜的泛邏輯系統(tǒng)方面具有很大優(yōu)勢。全書共9章，第1~4章介紹邏輯動態(tài)系統(tǒng)代數(shù)狀態(tài)空間法；第5~8章為其各種應用，包括有限自動機的動態(tài)建模、性能分析、控制技術，合成有限自動機的建模與控

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