具体描述
《运动控制实验教程》以培养学生自主设计能力、综合实验能力、创新意识和创新能力为主导教学思想，不局限于某种实验装置。在具有可变直流电源（相控整流、PWM主电路）、交直交供电逆变电路等实验设施的基础上，以运算放大器等器件作为模拟量控制的载体，以DSP、工控机、PLC等作为数字控制的载体，构建各类实验系统。重点介绍实验原理、系统的设计实现方法和具体实验方法。
《运动控制实验教程》包括模拟控制和数字控制两部分。其中模拟控制实验系统主要是基于理论教学的原理性、验证性实验；数字控制实验系统则以计算机为工具，引入先进的控制技术，拓展设计性、综合性实验。模拟量控制系统中，重点介绍系统各环节特性的测试方法、开环与闭环系统的调试方法、系统稳态特性与动态特性的测试方法；数字控制系统中详细介绍各类数字控制实验系统的实现原理，提供了数字控制的设计思路与方法，以此作为数字控制运动控制系统自主设计实验内容的参考与借鉴。
《运动控制实验教程》可作为普通高等院校自动化类专业本科生实验教学的教材，也可作为研究生及相关科研人员的参考书。
深度学习在计算机视觉中的前沿应用与实践 作者： [此处可填入虚构的作者姓名，例如：张伟、李明] 出版社： [此处可填入虚构的出版社名称，例如：科学技术出版社、信息工业出版社] ISBN： [此处可填入虚构的ISBN号，例如：978-7-111-59876-5] --- 内容提要 本书旨在全面、深入地探讨近年来深度学习技术在计算机视觉领域取得的突破性进展及其在实际工程中的应用。全书内容聚焦于当前研究热点和工业界亟需解决的关键问题，构建了一个从理论基础到前沿模型，再到落地实践的完整知识体系。 本书不涉及任何关于“运动控制实验教程”或相关主题的内容。全书紧密围绕计算机视觉领域的核心算法、架构演进和前沿研究展开叙述。 第一部分：深度学习与计算机视觉基础重塑 本部分首先回顾了传统计算机视觉方法的局限性，并系统地介绍了深度学习作为核心驱动力如何革新了该领域。 第一章：视觉感知的基础范式转移 本章详细阐述了从手工特征工程（如SIFT、HOG）到深度卷积神经网络（CNN）的范式转变。重点解析了人工神经网络的基本结构，包括感知机、多层感知机（MLP）的原理及其在处理图像数据时的固有缺陷。随后，引入了卷积层的核心概念——权值共享和局部连接，解释了其如何有效降低参数量并捕捉空间层次特征。 第二章：经典卷积网络架构的深入剖析 本章聚焦于奠定现代视觉模型的基石性网络。 LeNet-5与AlexNet的里程碑意义： 分析了它们在图像分类竞赛（ImageNet）中取得成功的关键因素，特别是ReLU激活函数和Dropout机制的应用。 VGG网络的深度探索： 阐述了“深度即是力量”的理念，通过堆叠小的卷积核（3x3）来构建深层网络，并讨论了其带来的计算开销。 GoogLeNet (Inception结构)： 详细解析了Inception模块如何通过多尺度卷积并行处理和降维操作（1x1卷积）来优化计算效率和特征提取能力。 ResNet (残差网络)： 深入讲解了残差连接（Skip Connection）的数学原理和其在解决深度网络退化（Degradation Problem）中的核心作用，这是构建极深网络成为可能的核心技术。 第三章：优化器与训练策略精要 本章不再关注具体网络结构，而是侧重于模型的训练过程。 损失函数选型： 比较了交叉熵损失、焦点损失（Focal Loss）在分类任务中的适用场景，并介绍了结构化预测中的特殊损失函数。 优化算法的演进： 从标准的随机梯度下降（SGD）出发，详细解析了Momentum、AdaGrad、RMSProp、以及目前广泛使用的Adam和AdamW的内部机制和收敛特性对比。 正则化与泛化： 探讨了Batch Normalization (BN)、Layer Normalization (LN) 等归一化技术对训练稳定性和加速收敛的贡献，并讨论了数据增强（Data Augmentation）的策略设计。 第二部分：视觉理解的核心任务与前沿模型 本部分将计算机视觉的核心任务拆解，并对应介绍当前最先进的解决方案。 第四章：目标检测的进化之路 目标检测是衡量视觉系统能力的关键指标。本章系统梳理了从两阶段到一阶段检测器的发展脉络。 两阶段检测器（Two-Stage Detectors）： 深度解析R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN），重点阐述区域候选网络（RPN）如何集成到端到端框架中。 一阶段检测器（One-Stage Detectors）： 详细介绍YOLO（You Only Look Once）系列的迭代，特别是YOLOv4/v5/v7在速度与精度的平衡上所做的工程优化，以及SSD（Single Shot Detector）中特征金字塔的应用。 Transformer在检测中的应用： 引入DETR（DEtection TRansformer）及其变体，探讨如何利用自注意力机制取代传统锚框和非极大值抑制（NMS）。 第五章：语义与实例分割的像素级精细化 本章关注如何实现对图像中每个像素点的准确分类和区分。 语义分割（Semantic Segmentation）： 剖析FCN（全卷积网络）如何实现端到端像素分类，并深入研究空洞卷积（Dilated Convolution）在扩大感受野中的作用（如DeepLab系列）。 实例分割（Instance Segmentation）： 重点讲解Mask R-CNN的工作原理，即在目标检测的基础上增加一个并行的掩模分支（Mask Branch）。并探讨了如BlendMask等更高效的实例分割方法。 第六章：生成模型与图像合成 本章探讨深度学习在图像生成、超分辨率和风格迁移中的应用。 生成对抗网络（GANs）详解： 详细介绍判别器与生成器之间的博弈过程，并剖析WGAN、CycleGAN（无监督图像到图像翻译）等关键变体。 扩散模型（Diffusion Models）： 引入当前最热门的生成技术，讲解前向加噪过程和反向去噪过程的数学基础，以及它们在高质量图像合成中的优越性。 神经渲染与NeRF： 简要介绍神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）如何利用MLP重构三维场景并生成新视角图像。 第三部分：跨模态学习与前沿架构 本部分将视角从纯视觉扩展到多模态交互，并介绍最新的通用网络架构。 第七章：视觉与语言的融合（Vision-Language） 本章聚焦于如何让模型理解图像内容并用自然语言描述。 图像描述生成（Image Captioning）： 分析基于注意力机制的Encoder-Decoder模型，如何将视觉特征映射到文本序列。 视觉问答（VQA）： 探讨多模态融合策略，如跨模态注意力机制，使模型能够根据提出的问题定位图像中的相关区域。 预训练模型： 详细介绍CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) 的对比学习范式，及其如何实现零样本（Zero-Shot）的图像分类能力。 第八章：Transformer架构的统治力扩张 本章讨论Transformer如何从自然语言处理领域渗透并最终主导计算机视觉领域。 Vision Transformer (ViT)： 阐述如何将图像分割成Patches，并将其视为Token输入到标准的Transformer Encoder中。分析其在大规模数据上的性能优势。 数据高效型Transformer变体： 探讨如Swin Transformer等如何通过引入窗口化自注意力（Shifted Window Attention）来提升计算效率并更好地捕捉局部信息。 第四部分：工程部署与实践考量 本部分关注模型从研究走向工业落地的实际挑战。 第九章：模型压缩与加速 介绍在资源受限设备（如移动端、嵌入式系统）上部署高精度模型的关键技术。 量化技术： 深入讲解训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT），从浮点数到低精度整数的转换细节。 模型剪枝（Pruning）： 讨论结构化和非结构化剪枝的方法，以及如何保持高精度下的模型稀疏性。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 介绍如何用一个大型教师模型来指导一个小型学生模型的训练，以实现高性能的轻量化。 第十章：实际项目中的数据管理与评估标准 本章强调构建可靠视觉系统的非算法因素。 数据集构建与偏见： 讨论如何构建高质量、多样化的数据集，并识别和缓解数据集中固有的偏差（Bias）。 鲁棒性评估： 介绍对抗性攻击（Adversarial Attacks）的基础原理，并讲解防御性训练策略，确保模型在真实世界的复杂、不确定环境中依然可靠。 性能指标的精确选择： 详细说明mAP、IoU、FID Score、Precision-Recall曲线等核心评估指标的计算方式及其在不同任务中的指导意义。 --- 本书特色： 深度与广度兼备： 覆盖了从基础CNN到最新的Diffusion Models和Vision Transformers的全景图。 注重实践细节： 穿插大量的数学推导、算法流程图和工程部署技巧。 紧跟前沿： 确保内容反映了过去两到三年内计算机视觉领域最活跃的研究方向。 本书适合于计算机视觉、模式识别、人工智能方向的研究生、博士生，以及在图像处理、自动驾驶、医疗影像分析等领域工作的软件工程师和算法研究人员作为参考教材和进阶读物。
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