本书从三维数据的产生背景与意义出发,介绍了超像素与超体素的概念、原理及其生成方法。详细阐述了识别与聚类的基本原理,并介绍了多种先进的识别方法,包括基于核的三维模糊C均值聚类、基于超体素几何特征的三维点云场景识别以及基于视觉显著图的RGB-D数据识别等。对基于统计信息内容、视图投影、函数变换以及多特征融合的特征提取方法进行了详细探讨,为三维数据的进一步处理与分析提供了坚实的基础。还结合当前研究热点,介绍了基于FCM和离散正则化的多目标图像识别、基于特征点检测的三维网格聚类识别算法、基于显
本书从2D、3D游戏案例着手详细讲解Unity引擎,介绍引擎中的常用操作与脚本,讲解游戏界面搭建、游戏场景搭建、交互脚本编写、项目运行测试等游戏开发环节。 本书既面向初学者,又为具备Unity基础而想更进一步学习或是需要一本Unity工具书查询的读者提供了便捷的渠道。全书内容均基于Unity 2021和Visual Studio 2019编写。 本书适合职业院校及普通高等学校虚拟现实开发相关专业的教师和学生作为教材使用,也适合虚拟现实相关专业技术人员参考。<
本书属于中国科学院《自然辩证法通讯》杂志社编辑出版的《自然辩证法通讯》精选文丛之一,从人工智能对人类社会的深刻影响出发,梳理并整合人工智能在哲学基础问题、伦理规范理论、政治哲学以及社会运用方面的前沿理论和问题思考,探索人工智能与人类的相处之道,为我们理解和应对人工智能的挑战,以及人工智能稳定、有序、和谐的发展提供更深入的理性思考。
本文集共推出四个专题。专题一是关于人工智能哲学基础问题。专题二是人工智能伦理规范的理论反思与技术实践。专题三是人工智能的政治学批判与反思。专题四是
罗伯·威尔逊提供了一份详尽、实用且引人深思的指导方案,旨在协助您的组织在对话式人工智能的汹涌浪潮中稳健前行,并实现数字化转型以达到超自动化的目标。本书详尽阐述了作者在识别陈旧流程和系统方面的经验,并深入探讨了颠覆性的新技术与战略,这些技术和战略能够使组织在竞争中保持数年的领先地位。本书同样展现了罗布对对话式人工智能将对企业和人类社会产生广泛影响的深入思考,探讨了随着新人工智能技术的采纳而引发的众多伦理问题。书中以易于理解的方式呈现了二十多年来在对话式人工智能领域积
本书是《深入浅出计算机网络(微课视频版)》一书的升级版,本书在保留第1版结构和特点的基础上,采纳了来自一线教师和广大读者的建议和反馈,进行了全面升级,包括:增加了知识与社会和科技相结合的内容,以引导学生树立正确的价值观;每章最后新增了学习目标和丰富的习题资源,旨在帮助学生巩固知识、提高学习效率;提供实验内容的建议,以激发学生的实践能力;针对书中更新的部分,相关的微课视频也进行了同步更新。全书共分为7章:第1章为概述,从整体上介绍计算机网络及其发展历史;第2-6章以计算机网络的五层体系结
这是一本从点、线、面、体多个维度深度解读性能优化方法的专业工具书。其中,“点”指的是代码中的单个语句或函数,可以通过代码级别的优化来提升性能;“线”指的是代码中的执行路径,可以通过算法和数据结构的优化来提升性能;“面”则上升到模块、子系统级别;“体”则指的是整个系统,可以通过整体性优化来提升性能。本书首先介绍了性能优化的认知和方法论;然后介绍如何建立性能测试与评估的体系;接着对网络、通信、客户端、单服务实体、数据库等的性能约束特点进行深度剖析,提出具体的优化方法与策略;之后剖析了缓存系
截至2023年8月,我国已上线了226个地级以上行政区的地方公共数据开放平台,基于公共数据的开发利用成果不断形成,公共数据资源为不断做强做优做大数字经济、构筑国家竞争新优势提供坚实支撑。本书构建了一个系统、全面、可操作的公共数据开放评估指标体系,包括准备度、服务层、数据层、利用层四个维度及下属多级指标,并基于这一指标体系完成了一系列评估报告,以反映目前我国公共数据开放利用的总体能力和水平。本书还邀请了地方政府分享其公共数据开放和授权运营工作的实践进展,以促进各地之间的经验交流和前沿探索
本书开篇先介绍大数据基础,包括大数据的简介、来源、特征和大数据的研究策略;接下来对大数据分析的全生命周期进行全面详细介绍,包括大数据的准备、管理、分析、可视化等不同阶段中涉及到的基本理论、技术、方法和工具;接着介绍大数据的应用实践,对大数据处理和分析的常用平台进行介绍,并基于词频统计的简单案例和智能电网的实际案例对大数据分析的全过程进行实践指导,均有实际操作或相应程序代码的讲解,能够帮助学习人员快速掌握大数据分析的实现过程。
本书是中国计算机学会青年计算机科技论坛在2021年举办的“大数据治理的关键技术路径”深度思辨论坛的成果,着重讨论大数据治理的内涵和大数据治理的可行技术路径,包括大数据治理的背景与内涵、大数据安全和隐私保护、大数据管理和数据流转、面向大数据应用的算法治理等内容。书后还收录了深度思辨论坛的起源、论坛组织纪实与精彩观点,梳理了大数据治理中的挑战,并对未来的潜在研究方向进行了展望。
本书主要介绍了垂直领域大模型的低算力迁移技术,包括微调、部署与优化等方面。全书共12章,第1章从垂直领域大模型的生态系统出发,介绍了当前大模型带来的行业变革,以及垂直领域迁移的动机和机遇。第2、3章详细探讨了垂直领域低算力迁移的技术栈、大模型的主流开源生态,如HuggingFace、Megatron等。第4-6章介绍了自举技术、高效的数据集访问技术及大模型的抽象技术。第7-10章深入介绍了低算力微调的原理和方法、分布式训练、推理优化技术,以及大模型的编译优化手段。第11、12章讨论了大