本書分為基礎、進階、實戰(zhàn)三部分，共11章�；�礎部分，包括Python環(huán)境與基礎、機器學習、圖像處理基礎、深度學習基礎與深度神經(jīng)網(wǎng)絡。進階部分，包括圖神經(jīng)網(wǎng)絡、空洞多級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、深度強化學習與深度生成對抗網(wǎng)絡。實戰(zhàn)部分，包括基礎實戰(zhàn)案例和進階實戰(zhàn)案例。本書按基礎-進階-應用的邏輯脈絡組織內(nèi)容，融理論性、系統(tǒng)性、實戰(zhàn)性于一體，適合人工智能、計算機、自動化、電子與通信、大數(shù)據(jù)科學等相關專業(yè)的科學研究人員和工程技術人員閱讀，也可作為相關專業(yè)博士、碩士研究生的教學參考書。

本書系統(tǒng)介紹了DSP處理器的關鍵技術和設計方法，并以作者團隊自研的SpringCoreDSP內(nèi)核為實例，全面描述了DSP處理器設計的工程實踐以及技術選擇的過程。主要內(nèi)容包括數(shù)字信號處理器簡介、RISC-V架構介紹、DSP處理器體系結構設計、流水線設計、訪存架構設計、運算部件設計、異常和中斷機制介紹、調(diào)試單元設計、軟件開發(fā)環(huán)境介紹等。讀者通過學習本書，可以了解DSP處理器的主要特征和設計方法，深刻體會到基于開源RISC-V架構開展處理器設計的優(yōu)勢。

"本書將GS1系統(tǒng)、GS1標準與我國產(chǎn)品追溯的發(fā)展現(xiàn)狀相結合，為實施產(chǎn)品追溯的組織機構、平臺系統(tǒng)、管理技術人員提供了一套基于GS1系統(tǒng)的追溯解決方案。全書內(nèi)容主要包括：產(chǎn)品追溯概述與技術，GS1標準體系，GS1數(shù)據(jù)共享EPCIS，GS1全球追溯標準（GTS），GS1系統(tǒng)在肉類、生鮮果蔬、魚類海產(chǎn)品、醫(yī)療產(chǎn)品等追溯中的應用，GS1全球可追溯一致性評估，以及產(chǎn)品追溯發(fā)展問題及趨勢分析。 本書既可作為從事標準制定、產(chǎn)品追溯、監(jiān)督管理、信息技術等領域管理者和技術人員的參考書，也可作為高等學校供應鏈管理、

本書共分為十五章，介紹了數(shù)字信號處理基礎、信號與函數(shù)、信號與傅里葉級數(shù)、信號與頻譜、傅里葉級數(shù)與傅里葉變換、信號的卷積、信號的采樣、信號的調(diào)制與解調(diào)、信號的上下變頻、信號的抽取與插值、離散傅里葉變換、快速傅里葉變換、拉普拉斯變換與z變換、數(shù)字濾波器、數(shù)字信號處理的實現(xiàn)。

圖像處理理論近年來發(fā)展迅速，從稀疏表示理論到基于張量表示和深度學習的圖像處理方法不斷涌現(xiàn)，并且這些全新的圖像處理方法已經(jīng)應用在手機、視頻監(jiān)控、遙感數(shù)據(jù)處理中心等平臺上。本書以彩色圖像、多/高光譜遙感數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、偏振時序圖像數(shù)據(jù)為研究對象，總結以張量表示方法和深度學習方法為核心的圖像處理理論的昀新進展，并從工程應用的角度介紹如何利用張量表示方法和深度學習方法解決多/高光譜遙感數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、偏振時序圖像數(shù)據(jù)的處理問題。

本習題冊主要由習題和參考答案兩部分組成。習題類型豐富，包括選擇題、填空題、判斷題、計算題、證明題及分析設計題，內(nèi)容涉及信號與系統(tǒng)的基本概念及分類和性質(zhì)、連續(xù)系統(tǒng)和離散系統(tǒng)的時域分析、連續(xù)系統(tǒng)的頻域和復頻域分析、離散系統(tǒng)的z域分析、系統(tǒng)函數(shù)、系統(tǒng)的狀態(tài)變量分析等。 本習題冊共分為三冊，其中第1冊和第3冊中分別附有相應的綜合試題和期末模擬試題，以便學生檢驗自己對所學知識的掌握程度。 本習題冊既可作為電子信息類、電氣類、自動控制類、計算機類等專業(yè)的學生學習“信號與系統(tǒng)”課程的同步練習用書，又可作為

"彩色圖像處理的應用非常廣泛，但目前大多數(shù)處理方法都基于灰度圖像處理技術，這種處理方法沒有充分利用彩色圖像的特性，從而導致彩色圖像處理性能下降。本書介紹彩色圖像處理的基本理論方法和一些比較新的研究成果，兼顧學科的基礎性、學術性和實用性，主要內(nèi)容包括顏色空間表示、彩色圖像處理基礎、彩色圖像增強、彩色圖像濾波與去噪、彩色圖像邊緣檢測、彩色圖像分割、彩色圖像壓縮編碼以及基于四元數(shù)的彩色圖像處理方法。 本書可作為計算機、模式識別和人工智能、通信和信號處理等相關專業(yè)的本科高年級學生和研究生的專業(yè)課教材，也

《現(xiàn)代智能控制實用技術叢書》共分為四本，其內(nèi)容按照信號傳輸?shù)逆湕l，即由傳感器、信號的調(diào)制與解調(diào)、信息的傳輸與通信技術和智能控制技術的應用組成。本書系統(tǒng)地對信號的調(diào)制與解調(diào)的基本概念、調(diào)制的目的，以及調(diào)制波模擬調(diào)制中的幅度調(diào)制(AM)、頻率調(diào)制(FM)和相位調(diào)制(PM)，調(diào)制波數(shù)字線性調(diào)制中的幅移鍵控(ASK)調(diào)制、開關鍵控(OOK)調(diào)制，非線性調(diào)制中的數(shù)字頻移鍵控(FSK)調(diào)制、高斯頻移鍵控(GFSK)調(diào)制和相移鍵控(PSK)調(diào)制，以及載波的脈沖調(diào)制中的脈幅調(diào)制(PAM)、脈密調(diào)制(PDM)、脈

"《圖像處理與模式識別：理論、方法和實踐》共三部分，分別介紹實踐環(huán)境、圖像處理實踐和模式識別實踐。第I部分介紹實踐需要的硬件環(huán)境和軟件環(huán)境，旨在幫助讀者了解硬件環(huán)境和掌握編程能力。第II部分探討數(shù)字圖像處理，包含基本操作、幾何變換、圖像濾波、邊緣檢測、特征提取等，旨在幫助讀者掌握圖像處理技能。第III部分探討模式識別，涵蓋多個應用案例，包括人臉識別、目標跟蹤、文本識別、條形碼/二維碼識別和基于視覺的機械臂等，每個操作案例都包括理論基礎和實現(xiàn)過程。《圖像處理與模式識別：理論、方法和實踐》適用于通信

圖像處理作為一門發(fā)展迅速的學科，涵蓋內(nèi)容極其廣泛。本書力求在有限的篇幅內(nèi)盡可能覆蓋圖像處理的基礎知識以及各重要分支。本書共分4部分：第1部分(第1-6章)介紹圖像處理基礎知識；第2部分(第7-10章)介紹圖像分割、區(qū)域分析、邊緣檢測與尺寸測量、圖像匹配等圖像處理的各重要分支；第3部分(第11章)介紹機器學習知識；第4部分(第12章)介紹圖像處理中的數(shù)學基礎。從第2部分開始，各章節(jié)相對比較獨立，讀者可根據(jù)需要選擇閱讀。本書在介紹理論的同時，也給出了大量實用性極強的算法代碼以及應用示例。本書所有示例