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《现代通信交换技术》内容简介：随着我国通信事业的发展，通信网络发展迅猛。通信网络交换技术是通信网络核心技术之一。《现代通信交换技术》共分10章，以工程实践为背景，采用任务驱动为引导，分项目实施的方式编写和组织内容，全面讲述了现代通信网络交换技术的方法和工程运用。
第1～6章介绍了数字程控交换的基本概念、交换模块、呼叫处理与存储程序控制、信令系统、软硬件组成、网络工程等内容，第7～10章以每章一个专题的形式介绍了分组交换、光交换、软交换、智能网方面的知识。
《现代通信交换技术》内容丰富，资料翔实，语言通俗流畅，工程实践性强，书中配有大量插图和表格，帮助读者形象直观地理解，每章后均附有习题，任务驱动项目便于教师组织实施综合实训。《现代通信交换技术》适合高职院校通信类高年级学生使用，也可供一般从事通信工程技术和管理的人员参考。
《深度学习与计算机视觉：从理论到实践》 本书旨在深入浅出地介绍深度学习的核心概念，并重点阐述其在计算机视觉领域的广泛应用。我们从基础的神经网络模型讲起，逐步深入到卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及Transformer等先进架构，剖析其工作原理、设计思想和关键技术。 在理论部分，本书详细讲解了梯度下降算法及其变种（如Adam、RMSprop），激活函数的选择与作用，正则化技术（如Dropout、Batch Normalization）如何防止过拟合，以及损失函数的原理和应用。我们还会探讨注意力机制，它是理解Transformer模型至关重要的一环，并介绍自监督学习和迁移学习等提升模型性能和泛化能力的方法。 在实践层面，本书提供了大量使用主流深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）的代码示例。读者将学习如何构建、训练和评估各种计算机视觉模型，包括图像分类、物体检测、图像分割、人脸识别、姿态估计以及图像生成等任务。我们将覆盖数据预处理、数据增强、模型调优、部署等关键环节，帮助读者将理论知识转化为实际项目能力。 本书特别关注计算机视觉领域的前沿进展，例如生成对抗网络（GAN）在图像合成和风格迁移方面的应用，以及Transformer在视觉任务中的崛起，如Vision Transformer（ViT）及其变种。我们还将探讨自监督学习在无标签数据上的强大潜力，以及模型的可解释性与公平性等重要议题。 无论您是计算机科学、人工智能、机器学习领域的学生、研究人员，还是希望将深度学习技术应用于实际项目的工程师，本书都将为您提供扎实的基础和丰富的实践指导，助力您在这个日新月异的领域取得成功。 核心内容概览： 第一部分：深度学习基础 神经网络导论： 神经元模型：感知机、激活函数（Sigmoid, ReLU, Leaky ReLU, Tanh） 多层感知机（MLP）：网络结构、前向传播、反向传播算法 损失函数：均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy） 优化器：梯度下降、随机梯度下降（SGD）、动量、Adam、RMSprop 正则化技术：L1/L2正则化、Dropout、Batch Normalization 模型评估：准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC 深度学习框架入门： TensorFlow与Keras：张量、计算图、模型构建、训练与评估 PyTorch：动态图、模块化设计、自定义层、优化器 第二部分：卷积神经网络（CNN）及其应用 CNN核心概念： 卷积层：卷积核、步长、填充、感受野 池化层：最大池化、平均池化 感受野的计算与理解 常见的CNN架构：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet 图像分类： 使用CNN进行图像分类的流程 迁移学习与微调：预训练模型的使用 数据增强技术：随机裁剪、翻转、旋转、颜色抖动 物体检测： 基于区域的检测器：R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN） 单阶段检测器：YOLO系列、SSD Anchor Box和非极大值抑制（NMS） 图像分割： 语义分割：FCN、U-Net、DeepLab 实例分割：Mask R-CNN 分割评价指标：IoU（Intersection over Union） 第三部分：循环神经网络（RNN）与序列模型 RNN基础： 序列数据处理：时间步、隐藏状态 长短期记忆（LSTM）与门控循环单元（GRU）：解决梯度消失与爆炸 序列建模应用： 自然语言处理（NLP）基础：词嵌入（Word Embedding）、循环神经网络在文本分类、序列标注中的应用 时间序列预测：股票预测、天气预测 第四部分：Transformer与注意力机制 注意力机制： 自注意力（Self-Attention）、多头注意力（Multi-Head Attention） 位置编码（Positional Encoding） Transformer架构： Encoder-Decoder架构 Transformer在NLP中的突破：BERT、GPT系列 Vision Transformer（ViT）及其变种： 将Transformer应用于图像识别任务 SwiT、DeiT等ViT的改进 第五部分：高级主题与前沿进展 生成模型： 生成对抗网络（GAN）：DCGAN、StyleGAN、CycleGAN 变分自编码器（VAE）：生成逼真图像 自监督学习： 对比学习（Contrastive Learning）：SimCLR、MoCo 掩码语言模型（Masked Language Modeling） 模型可解释性与公平性： 可视化技术：Grad-CAM、LIME 深度学习模型的偏见与公平性问题 通过本书的学习，读者将能够熟练掌握深度学习的核心理论，并能独立完成各种计算机视觉相关的项目，为进一步探索人工智能的广阔天地打下坚实基础。
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