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第十一章万维网WWW安全 Ww(万维网)已经把分布式计算提升到了一个新的水平。移动( Mobile)代码 通过 Internet移动,而且在客户的机器上运行。电子商务带来了新的商业机会。在IT (信息技术)领域安全突然变成了一个非常关注的问题。这样,你自己会再次发现过去 习惯使用的IT系统已经有了相当大的变化这些问题是显而易见的
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本文首先介绍了目前数字抠像的交互方式,然后把抠像技术分为基于颜色采样、基于像素相似性、基于能量函数以及基于机器学习的四类技术,介绍和分析了其中的典型算法和最新研究成果,并对这些算法的测试结果进行了定量和定性比较,最后总结了数字抠像技术目前的研究状况和未来的发展方向
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本文从生物视觉采样模型、神经形态视觉传感器的采样模型及类型、视觉信号处理与特征表达、视觉任务应用等视角进行了系统性的回顾与综述,展望了该领域未来研究的技术挑战与可能发展方向,同时探讨了其对未来机器视觉和人工智能领域的潜在影响
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图像增强是图像处理的基本内容之一。图像增强是指 按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时,削弱或 去除某些不需要的信息。这类处理是为了某种应用目的去 改善图像质量,处理的结果更适合于人的视觉特性或机器 识别系统。增强处理并不能增加原始图像的信息,而只能 增强对某种信息的辨识能力,并且这种处理有可能损失一 些其它信息。 图像增强技术主要包括直方图处理、图像点处理、图 像平滑处理、图像锐化处理、伪彩色技术及图像几何处理 等。 图
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一、装配的概念及装配内容 1.装配概念 按照规定的技术要求,将零件组合成组件,并进一步结合成部件以至整台机器的过程,分别称为装配。 装配工艺其基本任务就是研究在一定的生产条件下,以高生产率和低成本装配出高质量的产品
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公共基础课 《马克思主义基本原理》 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 习近平新时代中国特色社会主义思想概论 中国近现代史纲要 思想道德与法治 形势与政策 体育 大学英语 高等数学 线性代数 概率论与数理统计 人工智能基础 大学物理 大学物理实验 大学生国防教育 大学生劳动教育理论与实践 国家安全与校园安全 大学生心理健康教育 思政限选课 交通大国史话 中华民族共同体概论 中国共产党与中国道路 马克思主义哲学视野中的党史 解码交通强国 学科基础课 人工智能专业导论 电工学 电子技术实验 高级语言程序设计(C) 离散数学 数据结构与算法 专业必修课 Python 程序设计 模式识别与机器学习 深度学习 单片机原理及应用 Linux 操作系统 计算机视觉 数字信号处理 专业(方向)限选课 信号与系统 嵌入式系统开发 通信原理 高频电路 物联网技术及应用 物联网系统开发 传感器与检测技术 计算机网络 专业任选课 计算机仿真 电子设计自动化 Java 程序设计 专业英语 数据库原理与应用 创新创业必修课 大学生职业生涯规划 就业指导 创业指导 创新创业选修课 科技论文与专利撰写 人工智能前沿技术 美育必修课 音乐鉴赏 影视鉴赏 实践课 入学教育及军训实践 C 语言课程设计实践 电子技术课程设计(含电子工艺实习)实践 Python 课程设计实践 竞赛实训实践 机器学习课程设计实践 深度学习课程设计实践 嵌入式系统开发课程设计实践 物联网技术及应用课程设计实践 嵌入式人工智能项目实训实践 毕业实习(专业实训)实践 毕业设计(论文)
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人工智能特别是近几年深度学习的飞速发展,深刻的影响着军事领域,并赋予现代战争智能性、交叉性和破坏性的新特点。要想在军事对抗中取胜,不仅需要机器智能,同样需要人类智慧,能在军事作战中达到人机高度协同,是实现人与机器取长补短的重要途径,也是在愈发复杂的战争形势中取得胜利的关键。本文将军事对抗中人工智能的应用作为切入点,罗列了代表性国家在军事领域对人工智能的重视程度,从对抗策略和物联网三层架构两大角度对发展现状进行总结,同时指出在目前军事领域使用人工智能存在的不足,对人机融合智能在军事对抗中的发展趋势进行分析,并给出可能实现的技术方案,对未来的研究方向作出展望。如何实现高度的人机融合,从而获得“1+1>2”的良好效果,是人工智能在军事对抗中的下一步研究工作
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《人工智能导论》为计算机科学技术专业和软件工程专业的一门选修课,其目的是使学生初步了解人工智能的基本原理,初步学习和掌握人工智能的基本技术,以便拓宽知识面,并为进一步学习和应用奠定基础。本课程的具体要求为: 1. 了解人工智能的基本概念、分支领域及其发展概况; 2. 理解知识表示及其推理的基本原理,掌握其基本技术; 3. 理解基于搜索的问题求解基本原理,掌握其基本技术; 4. 理解机器学习、知识发现的基本原理;初步掌握其基本方法; 5. 学会一种人工智能程序语言,掌握简单的智能程序设计方法; 6. 能综合运用所学知识,设计实现一个小型专家系统。 教学重点、难点: 1. 搜索与问题求解; 2. 知识表示及其推理; 3. 机器学习与知识发现; 4. 专家系统原理与设计
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