本書圍繞國產(chǎn)計(jì)算機(jī)行業(yè)的具體技術(shù)展開論述，內(nèi)容安排如下：第一章重點(diǎn)描述國內(nèi)外計(jì)算機(jī)行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，第二章重點(diǎn)介紹國產(chǎn)計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)硬件發(fā)展情況，第三章重點(diǎn)介紹國產(chǎn)計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)軟件發(fā)展情況，第四章介紹國產(chǎn)計(jì)算機(jī)的應(yīng)用軟件發(fā)展情況，第五章介紹國產(chǎn)自主可控的云計(jì)算技術(shù)，第六章介紹國產(chǎn)自主可控的大數(shù)據(jù)技術(shù)，第七章介紹國產(chǎn)自主可控

人類約70%的信息是通過人眼感知獲取的，未來的人工智能產(chǎn)品也將和人類一樣，大量信息都將通過視覺感知獲取。機(jī)器視覺是人工智能的“眼睛”，是人類視覺能力的模擬、延伸和擴(kuò)展，使得機(jī)器能夠像人一樣看得見，并且看得懂。從自動(dòng)駕駛到智慧交通，從衛(wèi)星遙感到智慧工業(yè)，從智能制造到智慧醫(yī)療，機(jī)器視覺是諸多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破性創(chuàng)新的核心關(guān)鍵技術(shù)

本書針對以上關(guān)鍵技術(shù)撰寫而成，主要內(nèi)容包擴(kuò)局部立體匹配方法、全局立體匹配方法、亞像素級立體匹配方法和基于深度學(xué)習(xí)的立體匹配方法等。計(jì)算機(jī)視覺當(dāng)中的立體匹配問題是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個(gè)關(guān)鍵問題，它通過一臺或多臺相機(jī)對同一景物成像獲取一系列不同視角下的圖像，然后在這些圖像中查找對應(yīng)點(diǎn)，獲得它們之間的幾何位移，并根據(jù)幾何投影

本書主要介紹了計(jì)算機(jī)視覺中的語義分割和目標(biāo)檢測的相關(guān)技術(shù)，重點(diǎn)講解了任務(wù)設(shè)定和度量指標(biāo)、基于深度學(xué)習(xí)的經(jīng)典模型和算法方案，包括U-net相關(guān)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(wù)中的小樣本、弱監(jiān)督、小目標(biāo)等特殊設(shè)定下的算法思路和方案也通過典

本書以當(dāng)前主流微機(jī)技術(shù)為背景，全面介紹計(jì)算機(jī)各功能子系統(tǒng)的邏輯結(jié)構(gòu)、組成和工作機(jī)制。本書共10章，包括計(jì)算機(jī)系統(tǒng)概述、運(yùn)算方法與運(yùn)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(shù)、多處理機(jī)技術(shù)等。本書內(nèi)容翔實(shí)，實(shí)用性強(qiáng)，提供比較完整的基于Logisim軟件的虛擬仿真實(shí)驗(yàn)任務(wù)，配

《數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)與管理》全面介紹了數(shù)據(jù)中心建設(shè)和管理過程中的各個(gè)環(huán)節(jié)，歸納了數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)與管理的理論、技術(shù)及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。將虛擬化技術(shù)的應(yīng)用滲透到本書的各個(gè)部分。全書共7章，主要內(nèi)容包括：數(shù)據(jù)中心概述、基礎(chǔ)環(huán)境建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)子系統(tǒng)、計(jì)算子系統(tǒng)、存儲子系統(tǒng)、安全子系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中心運(yùn)維管理。

本書為學(xué)術(shù)專著。本書主要講述了數(shù)據(jù)中心的概念及發(fā)展歷程，重點(diǎn)描述了數(shù)據(jù)中心電氣系統(tǒng)、暖通系統(tǒng)、消防安全防護(hù)系統(tǒng)等運(yùn)維的基礎(chǔ)知識及相關(guān)維護(hù)要求，同時(shí)對運(yùn)維巡檢及相關(guān)安全也做了相對應(yīng)的介紹。本書旨在讓學(xué)生在數(shù)據(jù)中心的實(shí)務(wù)操作中進(jìn)行思考，知其然，知其所以然，在充分了解相關(guān)設(shè)備的基礎(chǔ)上，指導(dǎo)、規(guī)范數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維工程師提升運(yùn)營維

人工智能領(lǐng)域認(rèn)為，讓計(jì)算機(jī)理解自然語言是人工智能皇冠上的明珠。要想讓機(jī)器理解自然語言，必須做到讓自然語言的語義成為可計(jì)算的形式化對象。預(yù)設(shè)是自然語言承載知識的重要環(huán)節(jié)，本書以預(yù)設(shè)投射問題為主線，梳理了語言學(xué)界和邏輯學(xué)界對預(yù)設(shè)問題研究的發(fā)展歷程，最終在克里普克預(yù)設(shè)回指思想的引領(lǐng)下，運(yùn)用國際前沿的分層話語表現(xiàn)理論、投射話語

我國現(xiàn)有涉及數(shù)據(jù)中心資源能源利用、能效/能耗評價(jià)、節(jié)能評價(jià)、綠色數(shù)據(jù)中心評價(jià)的國家標(biāo)準(zhǔn)、地方標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范性文件超過20項(xiàng)，但在實(shí)際應(yīng)用中指標(biāo)計(jì)算邊界和數(shù)據(jù)監(jiān)測口徑不一。GB40879-2021《數(shù)據(jù)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(shí)施)作為強(qiáng)制性國家標(biāo)準(zhǔn)，其發(fā)布和實(shí)施

本書聚焦CV可信與安全的相關(guān)技術(shù)，對計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行了概述，闡述了深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用，分析了計(jì)算機(jī)視覺方法的魯棒性與泛化能力，對計(jì)算機(jī)視覺的對抗性攻擊和防御、數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)、以及模型安全和倫理問題等安全相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行研究討論，介紹了國內(nèi)外相關(guān)的法律政策和框架，講解了可信與安全與計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和評估，并分