本书按照工学结合、项目化教学要求编写，结合智能制造的发展方向，将机器视觉系统集成的理论知识与生产实际相结合，从机器视觉基础知识着手，通过多个项目，由浅入深地详细讲解了机器视觉的基础原理及实现过程，并尝试解决生产制造智能化的相关问题。本书包含三个部分：基础篇、实战篇、拓展篇。基础篇介绍了机器视觉系统集成中最基本、最实用的知识，如工业相机、光源、镜头的概念及选型等；实战篇舍弃了机器视觉系统集成中过于枯燥难懂的算法，以国产使用最广泛的机器视觉厂家——海康威视的产品为机器视觉项目载体，将机器视觉系统集成

通过一些耳熟能详的故事（例如格林童话，福尔摩斯，哈利波特，回到未来，绿野仙踪，等）来解释计算的本质，讲述一种系统化的问题求解思路。

区间高维多目标进化算法是解决不确定性优化问题的有效方法之一，也是进化计算领域一个重要的研究方向。本书分为7章，第1、2章介绍了区间高维多目标进化算法相关背景、基本概念及基础知识；第3～6章从Pareto支配关系、方向引导、指标选择及博弈集成等方面探讨了区间高维多目标进化算法的改进方式；第7章将区间高维多目标进化算法应用于移动边缘计算卸载和功率分配联合优化问题求解，从而为解决相关应用问题提供了参考。本书适合从事智能计算研究与应用的科技工作者和工程技术人员阅读，也可作为高等院校计算机科学与技术、控制

本书以科学理性与人文关怀相融合的笔触，系统梳理了计算机病毒从理论萌芽、技术演化到当代智能化威胁的完整发展历程。通过翔实的历史考证与生动的案例剖析，本书深入揭示了病毒技术的理论溯源、核心迭代、关键性人物，及其与数字社会文化的深刻关联，精准勾勒了其在信息技术演进和网络攻防对抗中的多维生态位，并前瞻性地审视了由此引发的社会结构冲击、伦理治理困境及未来潜在风险。全书兼顾理论深度与科普表达，将复杂的技术原理、生动的安全攻防、演化的博弈逻辑，转化为通俗易懂的知识，为读者呈现了一场跨越技术、社会与文化的智慧盛

本书将复杂概念融入动物角色——松鼠、乌龟和驯鹿的趣味对话与生动动作中，配以图解，不仅解释了数据结构、搜索算法、排序算法、数据加密以及人工智能算法核心内容，还通过实例和Python练习，让读者能在计算机上亲自运行程序，直观感受算法的魅力。这种手脑并用的学习方式，让算法学习变得不再枯燥。

本书共六篇，介绍基于视频图像处理的人体行为轨迹估计与跟踪、2D人体姿态估计、3D人体姿态估计、舞蹈姿态估计与对比分析、汉字字体自动生成以及应用研究。

随着信息技术的飞速的发展，大数据时代已经到来。面对海量多源异构数据，企业如何通过挖掘大数据，进而改善用户服务是一个备受关注的问题。推荐系统是在大数据环境下解决“信息过载”问题，并向用户提供个性化服务的有效手段。本书将围绕个性化推荐，介绍推荐系统的原理、经典算法以及面向大数据的前沿推荐算法，并对推荐系统研究中的算法评价和常见问题进行介绍、分析和总结。此外，本书还提出了一种基于大数据网络的推荐算法，该算法基于用户网络和商品网络进行推荐系统的设计，为大数据环境下数据稀疏问题的解决提供了帮助。

本书通过具体的案例，循序渐进地讲解了计算机视觉和模型调优的相关内容。首先介绍基础知识，包括人工智能基础、计算机视觉基础、图像基础和编程基础相关知识。然后讲解传统计算机视觉和基于深度学习的计算机视觉，如卷积神经网络等。接着深入探讨算法原理，包括卷积、池化、批归一化、激活函数、残差结构、全连接、SoftMax等，并提供手写算法示例。最后介绍了模型在Python和C++中的实际应用以及性能优化技巧，如计算向量化、权值预加载和多线程等。本书内容实用，由浅入深，案例典型，讲解通俗易懂，随书提供全部程序代码

本书共8章。第1章介绍场景语义解析的研究背景及基本概念,评述了国内外在该领域的研究现状与技术瓶颈。第2-6章详细介绍作者针对场景语义解析任务的核心研究成果,包括网络信息流传递机制、空间多尺度特征学习、频域下高效知识表征、幅-相感知与高分辨率语义生成、模型训练动态优化等前沿方法。第7章通过多个典型真实场景案例的应用与分析,展示这些技术在自动驾驶、智能监控等多个领域的应用价值和推广意义。第8章总结全书,并展望场景语义解析技术的发展趋势和研究热点,为未来研究工作提供参考和启示。

本书着眼于计算机视觉教学实践，系统地介绍了计算机视觉的基本内容及其代码实现。 本书包含4个部分：第一部分为计算机视觉导论，带领读者初步了解计算机视觉。第二部分为计算机视觉中的图像处理基础，介绍了图像滤波、特征检测、图像拼接、图像分割等经典的图像处理算法；第三部分为计算机视觉中的视觉识别方法，主要讲解基于深度学习的视觉识别方法，包括基于深度学习的图像分类、语义分割、目标检测、动作识别等；第四部分为计算机视觉中的场景重建，主要讨论照相机标定、运动场和光流、平行双目视觉以及三维重建。本书将计算机视觉算