本書主要介紹作者近年來在深度學(xué)習(xí)與圖像處理等方面的研究成果，包括圖像去模糊、視頻信息缺失補(bǔ)全、圖像分類識(shí)別、圖像領(lǐng)域自適應(yīng)、多源跨域圖像遷移學(xué)習(xí)相關(guān)理論和方法，用到的模型主要包括多尺度編解碼深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多尺度特征金字塔網(wǎng)絡(luò)、雙判別器生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、漸進(jìn)增長生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯正則化深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度對(duì)抗域自適應(yīng)

本書第1、2章介紹了AI繪畫的詳情背景，Midjourney平臺(tái)的參數(shù)和命令使用。第3章探討了如何將Midjourney生成的作品商業(yè)化，并拆解了油畫風(fēng)格創(chuàng)作的案例。第4章聚焦于水彩粉畫創(chuàng)作，包括水彩、色粉和水粉的不同風(fēng)格案例。第5章展示了Midjourney如何輔助傳統(tǒng)繪畫藝術(shù)創(chuàng)作，涵蓋了素描、中國畫、版畫、雕塑、壁

本書共八章，介紹了通過關(guān)鍵詞描述生成圖像、用文字生成圖像的典型案例、使用“生成填充”功能移除對(duì)象或繪制新對(duì)象、制作各種文字廣告特效、為矢量圖像重新著色以及PSAI工具的運(yùn)用技巧等內(nèi)容。

本書以人工智能領(lǐng)域最新翹楚“ChatGPT”為例，全面系統(tǒng)地講解了ChatGPT的相關(guān)操作與熱門領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。 全書共10章，第1章介紹了ChatGPT是什么；第2章介紹了ChatGPT的注冊與登錄；第3章介紹了ChatGPT的基本操作與提問技巧；第4章介紹了用ChatGPT生成文章；第5章介紹了用ChatGPT生成

本書從信息技術(shù)基礎(chǔ)知識(shí)+拓展提升模塊入手組織內(nèi)容，主要包括計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)、Windows10操作系統(tǒng)的使用、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、辦公軟件、多媒體技術(shù)基礎(chǔ)知識(shí)、信息安全、新一代信息技術(shù)等。

本書主要闡述天基物聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn)和各行業(yè)需求，詳細(xì)論述各類相關(guān)載荷的關(guān)鍵技術(shù)（星載AIS、星載ADSB、天基DCS），包括針對(duì)星載AIS和ADSB的高靈敏度接收、多信號(hào)沖突建模、盲信號(hào)分離技術(shù)研究，針對(duì)天基DCS的海量用戶多址接入等；介紹了載荷數(shù)據(jù)的智能應(yīng)用，包括多維數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)挖掘、異常目標(biāo)檢測等，對(duì)后續(xù)相關(guān)載荷列裝和

全書按照由淺入深的寫作方法，從基礎(chǔ)內(nèi)容開始，以實(shí)例為主，全面詳細(xì)地講解了Illustrator2022實(shí)戰(zhàn)技能。全書共12章，內(nèi)容包括Illustrator基礎(chǔ)操作、初級(jí)繪圖、顏色設(shè)置、對(duì)象變換與管理、高級(jí)繪圖、文字與排版、效果的運(yùn)用、UI設(shè)計(jì)綜合應(yīng)用、海報(bào)設(shè)計(jì)綜合應(yīng)用、書籍設(shè)計(jì)綜合應(yīng)用、網(wǎng)頁設(shè)計(jì)綜合應(yīng)用、包裝設(shè)計(jì)綜合

全書按照由淺入深的寫作方法，從基礎(chǔ)內(nèi)容開始，以實(shí)例為主，全面詳細(xì)地講解了CorelDRAW2022實(shí)戰(zhàn)技能。全書共12章，內(nèi)容包括CorelDRAW2022基礎(chǔ)操作、初級(jí)繪圖、顏色設(shè)置、高級(jí)繪圖、對(duì)象的編輯與管理、文字與表格、效果、標(biāo)志設(shè)計(jì)綜合應(yīng)用、UI設(shè)計(jì)綜合應(yīng)用、廣告設(shè)計(jì)綜合應(yīng)用、包裝設(shè)計(jì)綜合應(yīng)用、服裝設(shè)計(jì)綜合應(yīng)用

本書研究x86多媒體指令集擴(kuò)展專利技術(shù)實(shí)現(xiàn)的思路、方法。MMX與之后的SSE、AVX等一系列x86多媒體擴(kuò)展指令集使得處理器支持的緊縮數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)元素類型從整數(shù)擴(kuò)展到單精度、雙精度浮點(diǎn)數(shù)，寬度從8位擴(kuò)展到16位、32位、64位、512位。本書第1章分析MMX指令集專利技術(shù)。第2～7章研究SSE、SSE2、SSE3、SSS

眾智建模與仿真方法主要用于研究眾智科學(xué)的基本原理和規(guī)律。其主要內(nèi)容包括眾決策、眾協(xié)作、眾進(jìn)化等仿真，用于研究眾決策、眾協(xié)作、眾進(jìn)化等群體智能問題。本書共7章。第1章為眾智仿真理論。第2章為眾智仿真方法。第3章為眾智仿真平臺(tái)。第4章為眾智仿真方法在生產(chǎn)系統(tǒng)分析中的應(yīng)用。第5章為眾智仿真方法在裝備保障體系分析中的應(yīng)用。第6

本書按知識(shí)結(jié)構(gòu)分為13章，包括SOLIDWORKS2020入門、草圖繪制基礎(chǔ)、基礎(chǔ)特征建模、附加特征建模、特征編輯、特征管理、曲線創(chuàng)建、曲面創(chuàng)建、鈑金設(shè)計(jì)、裝配體設(shè)計(jì)、動(dòng)畫制作、工程圖的繪制、變速箱綜合設(shè)計(jì)等。

軟件是支撐計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，軟件安全是信息安全保障的關(guān)鍵。本書通過對(duì)現(xiàn)有方法的總結(jié)、技術(shù)對(duì)比和實(shí)例分析，從理論到實(shí)踐、從傳統(tǒng)到前沿，全面深入地闡述軟件安全中的軟件漏洞與攻擊利用、軟件脆弱性分析與軟件漏洞挖掘及軟件防護(hù)技術(shù)，分別從基本概念、各種傳統(tǒng)與前沿的軟件防護(hù)方法的原理、典型應(yīng)用、未來發(fā)展趨勢等方面進(jìn)行詳細(xì)介

本書基于ARMCortex-A8內(nèi)核的三星S5PV210CPU，主要講解ARMCPU開發(fā)的全套相關(guān)技術(shù)，包括ARM體系的背景知識(shí)、常規(guī)開發(fā)方式、ARM體系結(jié)構(gòu)和匯編指令集。本書還基于X210開發(fā)板講解了開發(fā)板的原理圖、芯片的數(shù)據(jù)手冊，以及開發(fā)板的刷機(jī)流程等，講解了GPIO、LED、DDR、串口、定時(shí)器、看門狗、SD卡、

本書全面系統(tǒng)地介紹了量子計(jì)算領(lǐng)域的基本理論、核心概念、關(guān)鍵方法和重要結(jié)論，并兼顧近期的前沿進(jìn)展。本書內(nèi)容主要包括：經(jīng)典和量子計(jì)算的復(fù)雜性理論、計(jì)算復(fù)雜度與物理理論間的關(guān)系；基本量子算法；不同量子計(jì)算模型及其與量子線路模型的等價(jià)；基于離子阱系統(tǒng)、超導(dǎo)系統(tǒng)及光學(xué)系統(tǒng)的量子計(jì)算的物理實(shí)現(xiàn)；量子糾錯(cuò)碼與容錯(cuò)量子計(jì)算。本書既突出

本書基于RISC-V和Chisel講解自定義CPU的實(shí)現(xiàn)。全書分為5個(gè)部分，立足于CPU、存儲(chǔ)器、計(jì)算機(jī)架構(gòu)等基礎(chǔ)知識(shí)，逐步帶領(lǐng)讀者實(shí)現(xiàn)簡單的加減法、分支、比較等基礎(chǔ)指令，理解流水線對(duì)于CPU高速化的重要意義及實(shí)現(xiàn)，最后應(yīng)用向量擴(kuò)展語言實(shí)現(xiàn)自定義CPU。要提醒的是，本書所指的“CPU制作”僅限于軟件上的設(shè)計(jì)和模擬，不涉

本書對(duì)自然語言處理中的兩種代表性的短文本信息挖掘進(jìn)行研究：關(guān)系抽取和彈幕評(píng)論挖掘。針對(duì)關(guān)系抽取任務(wù)，從精度、效率、魯棒性及前沿探索四個(gè)方面進(jìn)行分析并提出對(duì)應(yīng)的解決方法。針對(duì)彈幕評(píng)論挖掘任務(wù)，充分地利用彈幕的實(shí)時(shí)性、交互性、高噪聲等性質(zhì)，提出適用于彈幕評(píng)論的語義分析模型。針對(duì)目標(biāo)任務(wù)的信息缺陷，本書從多角度研究和設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)

本書囊括了沖突分析圖模型三十多年的理論研究成果和前沿方法，是中外學(xué)者長期合作完成的沖突分析領(lǐng)域的國際**著作。主要內(nèi)容包括沖突分析實(shí)踐，決策方法綜述，沖突分析圖模型的基本內(nèi)涵，簡單偏好、未知偏好、強(qiáng)度偏好和混合偏好下圖模型的穩(wěn)定性，結(jié)盟穩(wěn)定性，沖突演變分析及沖突分析決策支持系統(tǒng)。本書是目前沖突分析圖模型研究領(lǐng)域內(nèi)容最全

本書聚焦于Photoshop、AdobeCameraRaw(ACR)和生成式人工智能（AIGC)技術(shù)三個(gè)主要工具，為讀者介紹了一系列關(guān)于影像后期處理的核心技法。作為現(xiàn)今流行且強(qiáng)大的后期處理工具，Photoshop和ACR為攝影師提供了廣闊而深入的創(chuàng)作空間，而AIGC技術(shù)則為人們帶來了新的影像生成和編輯方式，從而拓寬了藝

本書重點(diǎn)介紹了目前處理數(shù)據(jù)非常有效的工具——Excel、Python和數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用知識(shí)。本書通過一則完整的故事討論了如何以Python編程為中心，結(jié)合Excel和數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)，并以基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)貫穿其中，幫助讀者深入地了解數(shù)據(jù)分析的相關(guān)知識(shí)。在本書中，首先，討論了如何使用Excel整理數(shù)據(jù)，以及Excel中數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)函數(shù)的

本書主要介紹基于視覺的YOLO框架的技術(shù)原理和代碼實(shí)現(xiàn)，并講解目標(biāo)檢測領(lǐng)域中的諸多基礎(chǔ)概念和基本原理，在YOLO框架的基礎(chǔ)上介紹流行目標(biāo)檢測框架。本書分為4個(gè)部分，共13章。第1部分介紹目標(biāo)檢測領(lǐng)域的發(fā)展簡史、主流的目標(biāo)檢測框架和該領(lǐng)域常用的數(shù)據(jù)集。第2部分詳細(xì)講解從YOLOv1到Y(jié)OLOv4這四代YOLO框架的網(wǎng)絡(luò)結(jié)