Advances in Image and Video Technology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Wada, Toshikazu (EDT)/ Huang, Fay (EDT)/ Lin, Stephen Y. (EDT)

出品人:

页数:1144

译者:

出版时间:

价格:1150.00

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isbn号码:9783540929567

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 视频处理
• 计算机视觉
• 图像分析
• 视频分析
• 机器学习
• 深度学习
• 人工智能
• 多媒体技术
• 图像识别

电子工程领域新篇章：智能系统、通信技术与半导体器件的深度探索 本书汇集了当代电子工程领域多个前沿方向的最新研究成果与深刻洞见，旨在为研究人员、工程师和相关领域的学生提供一个全面而深入的视角，以应对当前技术快速迭代所带来的挑战与机遇。本书内容涵盖了从基础理论到尖端应用的多个层面，重点关注下一代通信系统架构、嵌入式智能系统的设计与优化，以及先进半导体材料与器件的物理特性。 第一部分：面向未来的通信架构与信号处理 本部分聚焦于解决当前通信网络中面临的频谱效率、延迟和可靠性瓶颈的关键技术。 1. 毫米波与太赫兹通信系统（mmWave and THz Communications） 随着第五代（5G）通信技术的普及，对更高带宽和更低延迟的需求推动了通信频率向毫米波（$ ext{mmWave}$，24 GHz 至 100 GHz）乃至太赫兹（$ ext{THz}$，0.1 THz 至 10 THz）频段的拓展。本书详细分析了在这些高频段中面临的独特挑战，特别是大气衰减、高路径损耗、波束赋形（Beamforming）的复杂性以及大规模MIMO（Massive MIMO）系统的实现。 信道建模与仿真： 提供了基于几何射线追踪（Geometric Ray Tracing）和统计方法的 $ ext{mmWave}$ 和 $ ext{THz}$ 信道模型，特别是针对室内、室外和非视距（NLOS）场景的参数提取与验证。 大规模天线阵列与波束管理： 深入探讨了混合模拟/数字波束赋形的设计，以在功耗和阵列增益之间取得平衡。特别关注了快速、低复杂度的波束搜索和跟踪算法，以应对用户移动性。 集成与封装技术： 讨论了将射频（RF）组件、天线和基带处理集成到单个芯片或模块中的挑战，包括散热管理和相互干扰的抑制技术。 2. 新一代随机接入与资源分配（Next-Generation Random Access and Resource Allocation） 在支持海量连接的物联网（IoT）和未来第六代（6G）网络中，传统基于竞争的随机接入协议（如 $ ext{ALOHA}$ 或 $ ext{PDCCH}$ 预留）的效率急剧下降。本章侧重于基于非正交多址接入（NOMA）和接入前反馈（Access-Before-Feedback）机制的改进。 稀疏恢复在接入中的应用： 借鉴压缩感知（Compressed Sensing, CS）的原理，设计了低开销的、能够同时识别大量用户的稀疏接入方案。分析了如何在低信噪比（SNR）下通过循环前缀（Cyclic Prefix）的重叠和特定的编码结构来检测活跃用户集。 多用户调度与功率控制的联合优化： 提出了基于凸松弛（Convex Relaxation）和拉格朗日乘子法对延迟敏感型业务（如自动驾驶或远程手术）的实时资源分配算法，确保服务质量（QoS）约束得到满足。 第二部分：嵌入式智能系统与边缘计算 本部分关注如何将复杂的计算智能推向数据源头——边缘设备，以实现低延迟决策和增强的数据隐私保护。 3. 内存和能效优化的深度学习推理（Memory and Energy-Efficient Deep Learning Inference） 将大型神经网络模型部署到资源受限的嵌入式平台（如微控制器或低功耗 $ ext{FPGA}$）需要极端的优化。本书重点讨论了模型压缩和硬件感知的量化技术。 权重剪枝与稀疏化： 探讨了结构化剪枝（Structured Pruning）与非结构化剪枝的权衡。研究了基于重要性度量（如 $ ext{Hessian}$ 信息）的迭代剪枝算法，以及如何设计硬件架构来高效处理稀疏权重矩阵，避免因非结构化稀疏带来的访存开销。 低比特精度量化： 详细分析了从浮点数（FP32）到定点数（INT8 或更低位宽）的转换对模型精度的影响。研究了混合精度训练（Mixed-Precision Training）方法，其中网络的不同层采用不同的位宽，以最大化精度保持下的能效提升。 脉冲神经网络（SNN）与事件驱动计算： 介绍了一种与传统 $ ext{CMOS}$ 架构截然不同的计算范式。重点分析了 $ ext{SNN}$ 在事件驱动传感器（如事件相机）数据处理中的优势，以及如何设计低功耗的脉冲神经元模型和突触权重更新机制。 4. 可信赖与安全边缘计算平台（Trustworthy and Secure Edge Computing Platforms） 随着计算任务下沉，系统漏洞和恶意代码注入的风险增加。本章探讨了在边缘侧构建硬件可信根（Root of Trust）和保障数据流安全的方法。 硬件辅助的隔离与度量： 研究了基于可信执行环境（$ ext{TEE}$），例如 $ ext{ARM TrustZone}$ 或特定安全飞地（Enclaves）的设计。重点是如何在 $ ext{TEE}$ 内部安全地加载和执行推理模型，以及实现远程证明（Remote Attestation）的协议栈。 差分隐私的边缘学习： 讨论了在分布式边缘设备上进行联邦学习（Federated Learning）时，如何通过向梯度信息中注入精心校准的噪声来实现差分隐私（Differential Privacy），从而防止模型聚合者逆向工程出训练数据的敏感信息。 第三部分：先进半导体材料与器件物理 本部分深入探讨了支撑下一代电子设备发展的底层物理基础和材料科学进展。 5. 二维材料的载流子输运与器件集成（Carrier Transport in 2D Materials and Device Integration） 过渡金属硫化物（$ ext{TMDs}$），如 $ ext{MoS}_2$ 和 $ ext{WSe}_2$，因其原子级的厚度和天然的带隙结构，被视为硅（$ ext{Si}$）的潜在替代品。 界面态与载流子散射机制： 详细分析了在 $ ext{TMD}$ 晶体管中，电极/二维材料界面处的接触电阻（Contact Resistance）的限制作用。研究了由于界面缺陷、晶格失配和表面吸附导致的声子散射和电子-电子散射对载流子迁移率的影响。 范德华异质结（Van der Waals Heterostructures）： 探讨了通过堆叠不同 $ ext{2D}$ 材料层构建具有新型电子特性的器件，例如自旋电子学器件和单层光电探测器。分析了层间耦合（Interlayer Coupling）对能带排列和激子行为的调控作用。 6. 铁电隧道结与存储器技术（Ferroelectric Tunnel Junctions and Memory Technologies） 非易失性存储器是构建低功耗存算一体（In-Memory Computing）架构的关键。本章集中于基于铁电材料（如 $ ext{HfZrO}_2$ 掺杂）的存储单元。 极化动力学与开关特性： 分析了铁电薄膜中畴壁（Domain Wall）的运动速度和形核过程，这些因素直接决定了铁电隧道结（$ ext{FeTJs}$）的写入速度和疲劳寿命。 存算一体的应用： 阐述了如何利用 $ ext{FeTJs}$ 的非线性电导特性来实现模拟乘积累加（MAC）操作。讨论了将存储单元阵列与神经形态计算网络相结合时，需要解决的精度漂移和读出干扰问题。 全书内容严谨，理论推导详实，并辅以最新的实验验证数据和仿真结果，为读者提供了一个全面、深入且具有前瞻性的电子工程技术参考。

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我最近有幸研读了一本关于多媒体数据融合与检索的著作，这本书如同一位经验丰富的向导，带领我深入探索了不同模态数据协同工作的魅力。全书围绕着如何有效地整合图像、视频、音频、文本等多种信息源，并在此基础上实现高效检索这一核心问题展开。作者首先阐述了多模态数据表示的挑战与方法，包括如何将不同类型的数据映射到统一的语义空间，以及各种深度学习模型（如多模态Transformer）在学习跨模态关联性方面的优势。随后，书中详细介绍了多种多模态融合策略，例如早期融合、晚期融合以及混合融合，并分析了它们各自的适用场景和局限性。对于跨模态检索（例如“根据一段文字找到相关的图像”），作者更是提供了多种创新的解决方案，涵盖了检索模型的训练、评估以及优化等各个环节。这本书不仅对理论进行了深入的探讨，更重要的是，它提供了许多实际应用案例，例如智能问答系统、多模态搜索引擎等，这些案例生动地展示了多模态技术在现实世界中的巨大潜力。对于任何对信息检索、数据挖掘以及人工智能感兴趣的读者来说，这本书都是一本值得反复品读的佳作。

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我刚刚合上了一本关于新兴图像和视频处理技术前沿的读物，这本书的视野之广阔、观点之独到，着实让我耳目一新。书中并未局限于传统的图像和视频处理范畴，而是大胆地将目光投向了那些颠覆性的、正在重塑我们对视觉信息理解方式的新兴领域。例如，书中详细介绍了一种名为“神经渲染”的技术，它如何利用深度学习模型生成逼真的三维场景和图像，以及其在游戏开发、虚拟现实内容创作等方面的巨大潜力。此外，章节中还探讨了生成对抗网络（GANs）在图像和视频生成、编辑以及风格迁移等方面的最新突破，并对其可能带来的伦理挑战进行了审慎的讨论。书中对“可解释AI”在视觉领域的应用也给予了高度关注，探讨了如何让复杂的深度学习模型“说人话”，从而增强我们对图像和视频分析结果的信任度。我还对书中关于“事件感知”和“动态场景理解”的讨论印象深刻，这标志着我们正从静态图像分析迈向对动态、复杂事件的深层理解。这本书仿佛为我打开了一扇通往未来的窗户，让我得以窥见人工智能在视觉技术领域无限的可能性。

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最近阅读了一本关于数字图像处理的经典著作，这本书深入浅出地介绍了图像从生成、获取到处理、分析的各个环节。书中首先从数字图像的基本概念入手，详述了像素、分辨率、颜色模型等基础知识，为后续内容的展开奠定了坚实基础。接着，作者详细阐述了各种图像增强技术，例如对比度增强、锐化、降噪等，并提供了丰富的算法实现细节和应用案例。其中，对傅里叶变换在图像滤波中的应用分析尤为精彩，将复杂的数学原理与实际效果相结合，让读者对图像的频率域特性有了更深刻的理解。此外，书中还涵盖了图像分割、特征提取、图像识别等关键技术，例如SIFT、HOG等特征描述符的原理和优缺点对比，以及各种分类器在图像识别中的应用。对于计算机视觉领域的初学者而言，这本书无疑是一本极具价值的入门指南，它不仅能够帮助读者建立起扎实的理论基础，更能激发他们对这一领域的浓厚兴趣。我尤其欣赏书中对各种算法性能评估指标的详细介绍，以及在实际应用中如何权衡算法复杂度与处理效果的讨论，这对于科研和工程实践都具有重要的指导意义。

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我刚拜读完一本关于视频分析与理解的巨著，其内容之深邃、分析之透彻，着实令我叹为观止。全书围绕视频数据这一核心，系统地梳理了从视频采集、编码、传输到后期分析、应用的整个生命周期。作者以高度概括的笔触，首先剖析了视频信号的独特属性，包括时域和空域的复杂关联性，以及不同视频编码标准（如H.264, HEVC）的演进及其对数据压缩和信息量的影响。随后，章节重点深入探讨了视频内容理解的各个层面，从低层级的运动估计、光流分析，到中层级的物体检测、跟踪，再到高层级的场景识别、行为分析，无不涵盖。书中对卷积神经网络（CNN）在视频分析中的最新进展进行了详尽的阐述，特别是各种时空卷积模型的创新设计，以及注意力机制在提升视频理解能力方面的作用，都令人印象深刻。此外，对于大规模视频数据集的构建、标注及其在模型训练中的重要性，作者也给予了足够的重视。这本书不仅仅是技术的堆砌，更重要的是它提供了理解视频技术发展脉络和未来趋势的独特视角，对于任何希望在视频技术领域深耕的研究者和工程师来说，这都是一本不可或缺的案头宝典。

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最近翻阅了一本探讨高级视觉感知技术的书籍，其内容之丰富，细节之详尽，令我受益匪浅。这本书仿佛一座知识的宝库，为我揭示了机器如何“看见”并理解世界的奥秘。开篇部分便对人类视觉系统的生物学基础进行了简要回顾，为后续的计算机视觉算法研究提供了重要的启发。书中深入讲解了各种复杂的图像重建技术，例如多视角立体视觉（MVS）和深度学习驱动的单目深度估计，并对比了它们在精度、鲁棒性和计算复杂度方面的差异。特别令人称道的是，作者详细分析了光场成像的原理及其在三维重构、焦距可调成像等方面的应用前景。此外，书中还专门辟出章节讨论了全息术的最新进展，以及如何利用计算成像技术合成逼真的三维场景。对于在虚拟现实（VR）、增强现实（AR）以及电影特效等领域工作的专业人士而言，这本书无疑提供了极具价值的参考。书中对各种成像模型和算法的数学推导清晰明了，并辅以大量生动的图示和代码示例，使得抽象的理论变得易于理解和实践。

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