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(chǔ)器、控制器、存儲(chǔ)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(guò)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(chǔ)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(shí)及相關(guān)維護(hù)要求，同時(shí)對(duì)運(yùn)維巡檢及相關(guān)安全也做了相對(duì)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(yíng)維

人工智能領(lǐng)域認(rèn)為，讓計(jì)算機(jī)理解自然語(yǔ)言是人工智能皇冠上的明珠。要想讓機(jī)器理解自然語(yǔ)言，必須做到讓自然語(yǔ)言的語(yǔ)義成為可計(jì)算的形式化對(duì)象。預(yù)設(shè)是自然語(yǔ)言承載知識(shí)的重要環(huán)節(jié)，本書以預(yù)設(shè)投射問(wèn)題為主線，梳理了語(yǔ)言學(xué)界和邏輯學(xué)界對(duì)預(yù)設(shè)問(wèn)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(guó)際前沿的分層話語(yǔ)表現(xiàn)理論、投射話語(yǔ)

我國(guó)現(xiàn)有涉及數(shù)據(jù)中心資源能源利用、能效/能耗評(píng)價(jià)、節(jié)能評(píng)價(jià)、綠色數(shù)據(jù)中心評(píng)價(jià)的國(guó)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(guò)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(cè)口徑不一。GB40879-2021《數(shù)據(jù)中心能效限定值及能效等級(jí)》(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(guó)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(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行了概述，闡述了深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的應(yīng)用，分析了計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法的魯棒性與泛化能力，對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的對(duì)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(wèn)題等安全相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行研究討論，介紹了國(guó)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(jué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和評(píng)估，并分

本書首先構(gòu)建了一個(gè)帶有硬件多版本特征的軟硬件劃分模型，然后面向軟硬件間通信開(kāi)銷最優(yōu)對(duì)循環(huán)進(jìn)行分簇，并依據(jù)分簇的結(jié)果對(duì)劃分模型中的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行更新，最后從全局優(yōu)化的角度，采用以浮點(diǎn)數(shù)編碼的遺傳算法來(lái)進(jìn)行求解，從而形成了本文設(shè)計(jì)的一種帶有硬件多版本探索和劃分粒度優(yōu)化再選擇的軟硬件劃分算法。本書在上述遺傳算法的基礎(chǔ)上，經(jīng)

推薦系統(tǒng)是一種對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并利用數(shù)據(jù)創(chuàng)造全新價(jià)值的數(shù)據(jù)挖掘方法。在新環(huán)境下，推薦系統(tǒng)的研究面臨推薦系統(tǒng)與深度學(xué)習(xí)無(wú)法有效的結(jié)合、虛假數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)不平衡、推薦系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)不完整等問(wèn)題，為解決問(wèn)題這些問(wèn)題，本書提出了基于距離的embedding方法與深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行結(jié)合，有效的提高推薦系統(tǒng)的效率；提出了一種基于卷積神經(jīng)

要想寫出高效的程序，就必須根據(jù)場(chǎng)景選擇合適的算法。即使得到同樣的結(jié)果，根據(jù)選擇的算法，處理速度也會(huì)有很大的變化。但是，也有很多人對(duì)算法抱有“不太清楚區(qū)別”“太復(fù)雜了”等不擅長(zhǎng)意識(shí)。因此，本書以大開(kāi)本的形式選取一個(gè)主題，并結(jié)合圖解進(jìn)行解說(shuō)。除了從頭開(kāi)始按順序閱讀，獲取系統(tǒng)的知識(shí)之外，還可以一邊閱讀一邊關(guān)注感興趣的主題和關(guān)

《機(jī)器視覺(jué)自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)》(第二版)內(nèi)容共分為6章。第1章為機(jī)器視覺(jué)概述，講述機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的系統(tǒng)構(gòu)成、工作原理、發(fā)展歷程和應(yīng)用領(lǐng)域等。第2章講述機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的硬件構(gòu)成，包括相機(jī)的分類及主要特性參數(shù)、光學(xué)鏡頭的原理與選型、圖像采集卡的原理及種類、圖像數(shù)據(jù)的傳輸方式等。第3章講述機(jī)器視覺(jué)成像技術(shù)，內(nèi)容包括光源，工業(yè)環(huán)境下的灰