本書(shū)從實(shí)用的角度出發(fā)，選擇系統(tǒng)級(jí)的FPGA實(shí)現(xiàn)為書(shū)寫(xiě)對(duì)象，全書(shū)詳細(xì)介紹了從雙核FFT算法的基本原理到雙核FFT核心的FPGA實(shí)現(xiàn)，從單純FFT處理器的實(shí)現(xiàn)過(guò)渡到FFT應(yīng)用實(shí)例的開(kāi)發(fā)，從簡(jiǎn)單的數(shù)字系統(tǒng)的設(shè)計(jì)到復(fù)雜數(shù)字系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。全書(shū)共分8章，從簡(jiǎn)單的數(shù)字系統(tǒng)到復(fù)雜數(shù)字系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，幫助讀者快速入門(mén)，同時(shí)提高讀者嵌入式系統(tǒng)開(kāi)

本書(shū)圍繞糾刪碼存儲(chǔ)集群進(jìn)行系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)和優(yōu)化方案設(shè)計(jì)，具體地，結(jié)合考慮'糾刪編碼'結(jié)構(gòu)特征和'存儲(chǔ)集群'訪(fǎng)問(wèn)特性來(lái)設(shè)計(jì)和優(yōu)化糾刪碼存儲(chǔ)集群。第一章為緒論，描述研究的學(xué)術(shù)意義；第二章概述糾刪碼存儲(chǔ)的理論基礎(chǔ)，包括編碼理論、集群系統(tǒng)架構(gòu)、術(shù)語(yǔ)定義與解釋?zhuān)坏谌�章至第十章中，每章描述一個(gè)具體的研究設(shè)計(jì)方案，研究分別涵蓋'正常讀

選擇性視覺(jué)注意模型（SVAM）是為擬合人類(lèi)視覺(jué)注意機(jī)制而提出的可計(jì)算模型，它能獲得圖像中最容易引起人們注意的顯著區(qū)域，從而能更好地進(jìn)行語(yǔ)義圖像分割。另一方面，作為第3代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要代表的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNN）在圖像分割方面也有良好的性能。為了進(jìn)一步提高語(yǔ)義圖像分割的準(zhǔn)確性，本書(shū)研究SVAM+PCNN整合模型的

傳感器技術(shù)是信息獲取的源頭，與通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)共稱(chēng)為信息技術(shù)領(lǐng)域的三個(gè)支柱。本書(shū)詳細(xì)地介紹了現(xiàn)代傳感器國(guó)內(nèi)外發(fā)展動(dòng)向及趨勢(shì)，系統(tǒng)地闡述了典型傳感器的工作理論及其應(yīng)用技術(shù)，并針對(duì)每一種類(lèi)型介紹了一系列新型傳感器。本書(shū)共分6章，內(nèi)容包括紅外傳感器、氣體傳感器、微納傳感器、生物傳感器、智能傳感器等�？晒╇娮涌茖W(xué)與技術(shù)、測(cè)

《云數(shù)據(jù)中心資源管理與調(diào)度技術(shù)》以數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的資源管理和調(diào)度為主線(xiàn)，詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的基本概念和作者近年來(lái)在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)相關(guān)研究中取得的一些重要成果。《云數(shù)據(jù)中心資源管理與調(diào)度技術(shù)》第1章介紹數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的背景、主要概念、發(fā)展現(xiàn)狀等內(nèi)容。第2-4章基于排隊(duì)論和數(shù)學(xué)優(yōu)化建模，對(duì)數(shù)據(jù)中心內(nèi)能耗與性能之間的相互制

書(shū)中介紹了針對(duì)不同情況的多種分類(lèi)和聚類(lèi)算法，如信任C均值聚類(lèi)算法，信任K近鄰分類(lèi)器和不完整數(shù)據(jù)信任分類(lèi)器等。通過(guò)對(duì)多個(gè)信任分類(lèi)器輸出的融合能夠得到更全面可靠的信息，提高目標(biāo)識(shí)別準(zhǔn)確性。針對(duì)多源多時(shí)相信息融合，發(fā)展了動(dòng)態(tài)證據(jù)推理，不僅可對(duì)目標(biāo)實(shí)時(shí)識(shí)別，還能對(duì)目標(biāo)變化準(zhǔn)確檢測(cè)判斷。

本書(shū)分為兩大部分：基本原理與方法，典型應(yīng)用案例。首先簡(jiǎn)明闡述了模式識(shí)別原理與方法，并在此基礎(chǔ)上介紹了模式識(shí)別的典型應(yīng)用案例。原理與方法主要包括模式識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介、預(yù)處理方法（自適應(yīng)濾波、盲源分離）、特征提取方法（小波變換、小波包變換、功率譜分析、希爾伯特變換）、分類(lèi)及聚類(lèi)方法（貝葉斯分類(lèi)、線(xiàn)性分類(lèi)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)、支持向量

合成孔徑雷達(dá)微動(dòng)干擾

人臉識(shí)別技術(shù)作為一種自然、直觀(guān)、友好、安全、實(shí)用的生物特征識(shí)別技術(shù)成為當(dāng)前領(lǐng)域中最具有發(fā)展?jié)摿Φ募夹g(shù)之一，具有重要的理論研究意義和廣闊的市場(chǎng)應(yīng)用前景與潛力。本書(shū)綜合了作者多年從事信息安全、生物認(rèn)證研究的理論成果，基于智能計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)的理論與方法，從面向應(yīng)用的角度給出了系列解決人臉識(shí)別的新觀(guān)點(diǎn)、新方法、新技術(shù)。

導(dǎo)語(yǔ)_點(diǎn)評(píng)_推薦詞

圖像信息資源可視化協(xié)同語(yǔ)義標(biāo)注

《嵌入式Linux編程與實(shí)踐教程》是一部講述嵌入式Linux編程技術(shù)并指導(dǎo)實(shí)踐的教材。全書(shū)結(jié)合大量應(yīng)用實(shí)例，詳細(xì)介紹嵌入式Linux系統(tǒng)內(nèi)核、系統(tǒng)管理、編程基礎(chǔ)、基于C語(yǔ)言的應(yīng)用編程技術(shù)及嵌入式Linux系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)方法。 《嵌入式Linux編程與實(shí)踐教程》共10章，內(nèi)容包括嵌入式系統(tǒng)概述、嵌入式Linux操作系統(tǒng)

大規(guī)模強(qiáng)化學(xué)習(xí)

語(yǔ)音處理及人機(jī)交互技術(shù)

人工智能及其演化

針對(duì)這些傳統(tǒng)控制方法難以解決的問(wèn)題，本書(shū)以混雜系統(tǒng)理論為主要工具，研究了NCS的建模、分析與綜合問(wèn)題，并得到了一些新的理論結(jié)果。針對(duì)丟包現(xiàn)象，建立了基于脈沖和切換系統(tǒng)的NCS模型，深入研究了系統(tǒng)的魯棒狀態(tài)反饋控制、保成本控制和H∞控制方法；針對(duì)同時(shí)存在時(shí)延和數(shù)據(jù)包丟失的情況，建立了基于Markov跳變系統(tǒng)的NCS模型，

本書(shū)共由4部分內(nèi)容組成：1）總結(jié)多目標(biāo)粒子群優(yōu)化理論與方法的研究現(xiàn)狀，介紹相關(guān)的基礎(chǔ)入門(mén)知識(shí)；2）針對(duì)多目標(biāo)粒子群優(yōu)化面臨的4個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：粒子引導(dǎo)者的選擇、外部?jī)?chǔ)備的更新、控制參數(shù)的設(shè)置，以及多種群協(xié)作等，分別提出相應(yīng)的解決方法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析其有效性；3）考慮問(wèn)題中含有約束、區(qū)間不確定參數(shù)等情況，通過(guò)引入概率支配關(guān)系

現(xiàn)場(chǎng)總線(xiàn)與工業(yè)以太網(wǎng)應(yīng)用

本書(shū)分為學(xué)習(xí)篇、競(jìng)賽篇和進(jìn)階篇三大內(nèi)容。學(xué)習(xí)篇引領(lǐng)讀者理解超級(jí)計(jì)算及其系統(tǒng)架構(gòu)，評(píng)測(cè)方法等，打好競(jìng)賽篇和進(jìn)階篇的理論基礎(chǔ)。競(jìng)賽篇詳細(xì)介紹了ASC全球大學(xué)生競(jìng)賽及規(guī)則，進(jìn)階篇介紹了ASC初賽和決賽的試題及其解析和優(yōu)化方法等。學(xué)習(xí)篇從第一課超級(jí)計(jì)算的發(fā)展與應(yīng)用開(kāi)始，介紹了超級(jí)計(jì)算的意義，架構(gòu)分類(lèi)和目前發(fā)展遭遇的挑戰(zhàn)。第二課

導(dǎo)語(yǔ)_點(diǎn)評(píng)_推薦詞