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  • 昇腾AI处理器CANN应用与实战——基于Atlas硬件的人工智能案例开发指南
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昇腾AI处理器CANN应用与实战——基于Atlas硬件的人工智能案例开发指南

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全新正版 假一赔十 可开发票

  • 出版时间: 
  • 装帧:    平装
  • 开本:    其他
  • ISBN:  9787302577287
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    • 货号:
      1202502992
      商品描述:
      作者简介
      "苏统华博士、哈尔滨工业大学企业与服务智能计算研究中心副教授、软件学院副院长。主要研究方向为模式识别、深度学习、异构计算等。致力于自然手写体中文文本识别的研究与开拓,注重人工智能基础技术和工业应用落地。曾建立抢先发售手写中文库(HIT-MW库),先后被国内外100余家科研院所采用。自主研发大规模深度学习训练和预测平台,该平台已经成功应用到传统煤气表改造工程(数千例)、中小学试卷全自动批改(千余所学校)、手写输入法(二十余万用户)等商用领域。出版专著3本、译著9本,曾2次获得靠前手写汉字识别竞赛名。
      杜鹏博士,华为海思昇腾CANN技术专家,主要研究方向为异构计算、计算机图形学、人工智能等。曾在韩国科学技术院、新加坡南洋理工大学、杭州电子科技大学从事科研与教学工作,在SIGGRAPH、PG等靠前有名学术会议发表论文10余篇。"

      目录
      引言00

      篇目 标 检 测

      章手写汉字拍照检测与识别00

      1.1案例简介00

      1.2系统总体设计00

      1.2.1功能结构00

      1.2.2运行流程与体系结构00

      1.3系统设计与实现00

      1.3.1数据集制作00

      1.3.2字符图像预处理0

      1.3.3模型训练0

      1.3.4模型转换0

      1.3.5文字区域提取0

      1.3.6模型推理0

      1.4系统部署0

      1.5运行结果0

      1.6本章小结0

      第2章人类蛋白质图谱分类0

      2.1案例简介0

      2.2系统总体设计0

      2.2.1功能结构0

      2.2.2体系结构0

      2.3系统设计与实现0

      2.3.1数据集的下载与筛选0

      2.3.2选择性搜索算法0

      2.3.3数据集的制作0

      2.3.4模型训练0

      2.3.5模型推理0

      2.4系统部署0

      2.4.1服务器端部署0

      2.4.2客户端部署0

      2.5本章小结0

      第3章遥感图像目标检测0

      3.1案例简介0

      3.2系统总体设计0

      3.2.1功能结构0

      3.2.2系统设计流程0

      3.3系统设计与实现0

      3.3.1目标检测模型定义0

      3.3.2目标检测模型训练0

      3.3.3模型转换0

      3.3.4模型推理0

      3.3.5系统运行界面设计0

      3.4系统部署与运行结果0

      3.5本章小结0

      第二篇图 像 分 割

      第4章人像的语义分割0

      4.1案例简介0

      4.2系统总体设计0

      4.2.1功能结构0

      4.2.2运行流程与体系结构0

      4.3系统设计与实现0

      4.3.1数据集生成0

      4.3.2基于错误预测的分割网络0

      4.3.3模型训练及评估0

      4.3.4模型转换0

      4.3.5获取视频数据0

      4.3.6模型推理0

      4.3.7推理结果后处理0

      4.4系统部署0

      4.5运行结果0

      4.6本章小结0

      第5章人像分割与背景替换0

      5.1案例简介0

      5.2系统总体设计0

      5.2.1功能结构0

      5.2.2系统设计流程0

      5.3系统设计与实现0

      5.3.1构建数据集0

      5.3.2定义人像分割网络0

      5.3.3模型转换0

      5.3.4模型推理0

      5.4系统部署0

      5.5运行结果0

      5.6本章小结0

      第6章眼底视网膜血管图像分割0

      6.1案例简介0

      6.2系统总体设计0

      6.2.1功能结构0

      6.2.2体系结构0

      6.3系统设计与实现0

      6.3.1数据集制作0

      6.3.2网络训练0

      6.3.3模型部署0

      6.3.4用户交互层0

      6.4系统部署0

      6.5运行结果0

      6.6本章小结0

      第7章边缘检测0

      7.1案例简介0

      7.2系统总体设计0

      7.2.1功能结构0

      7.2.2运行流程与体系结构0

      7.3系统设计与实现0

      7.3.1数据集制作0

      7.3.2图像预处理0

      7.3.3模型训练0

      7.3.4模型评估和验证0

      7.4系统部署0

      7.4.1服务器端部署0

      7.4.2客户端部署0

      7.5运行结果0

      7.6本章小结0

      第三篇图 像 生 成

      第8章AR阴影生成0

      8.1案例简介0

      8.2系统总体设计

      8.2.1功能结构

      8.2.2运行流程

      8.3系统设计与实现

      8.3.1数据集制作

      8.3.2图像预处理

      8.3.3模型创建

      8.3.4模型转换

      8.3.5网络推理

      8.4系统部署

      8.5运行结果

      8.6本章小结

      第9章卡通图像生成

      9.1案例简介

      9.2系统总体设计

      9.2.1功能结构

      9.2.2系统设计流程

      9.3系统设计与实现

      9.3.1网络模型定义

      9.3.2算法应用

      9.3.3模型转换

      9.3.4模型推理

      9.4系统部署

      9.5运行结果

      9.6本章小结

      第四篇图 像 增 强

      0章图像去雾

      10.1案例简介

      10.2系统总体设计

      10.2.1功能结构

      10.2.2运行流程与体系结构

      10.3系统设计与实现

      10.3.1数据集介绍

      10.3.2图像预处理

      10.3.3模型训练

      10.3.4模型转换

      10.3.5模型推理

      10.4系统部署

      10.4.1服务器端部署

      10.4.2客户端部署

      10.5运行结果

      10.6本章小结

      1章雨天图像增强系统

      11.1案例简介

      11.2系统总体设计

      11.2.1功能结构

      11.2.2运行流程与体系结构

      11.3系统设计与实现

      11.3.1数据集生成

      11.3.2方向和残差感知的渐进式引导网络

      11.3.3模型训练及评估

      11.3.4模型转换

      11.3.5模型推理

      11.4系统部署

      11.5运行结果

      11.6本章小结

      2章图像的HDR效果增强系统

      12.1案例简介

      12.2系统总体设计

      12.2.1功能结构

      12.2.2系统设计流程

      12.3系统设计与实现

      12.3.1模型定义

      12.3.2模型训练、保存与转换

      12.3.3模型推理

      12.4系统部署与运行

      12.5运行结果

      12.6本章小结

      3章超分辨率图像算法

      13.1案例简介

      13.2系统总体设计

      13.2.1功能结构

      13.2.2运行流程与体系结构

      13.3系统设计与实现

      13.3.1超分辨率图像算法

      13.3.2数据集制作

      13.3.3网络结构

      13.3.4模型训练与验证

      13.3.5模型转换

      13.3.6预处理及模型推理

      13.3.7推理结果后处理

      13.4系统部署

      13.4.1超分辨率图像转换系统

      13.4.2基于Flask的Web应用

      13.5运行结果

      13.5.1实现结果

      13.5.2PSNR

      13.6本章小结

      第五篇模 式 分 类

      4章人体动作识别

      14.1案例简介

      14.2系统总体设计

      14.2.1功能结构

      14.2.2系统设计流程

      14.3系统设计与实现

      14.3.1OpenPose检测骨骼关键点与制作数据集

      14.3.2动作识别网络

      14.3.3模型转换

      14.3.4模型推理

      14.4系统部署

      14.4.1配置开发板环境

      14.4.2部署动作识别项目

      14.4.3实时传输摄像头数据

      14.5运行结果

      14.6本章小结

      5章人脸识别

      15.1案例简介

      15.2系统总体设计

      15.2.1功能结构

      15.2.2系统设计流程

      15.3系统设计与实现

      15.3.1模型定义

      15.3.2模型转换

      15.3.3人脸注册

      15.3.4摄像头输入

      15.3.5人脸检测模型

      15.3.6关键点提取模型

      15.3.7特征向量提取模型推理

      15.3.8后处理

      15.3.9展示器服务端

      15.4系统部署

      15.5运行结果

      15.6本章小结

      6章大规模视频手势识别

      16.1案例简介

      16.1.1手势识别现状概述

      16.1.2C3D模型介绍

      16.1.3基于强化学习的ResC3D大规模手势识别

      16.1.4案例迁移简介

      16.2系统设计与实现

      16.2.1系统综合设计

      16.2.2C3D模型的定义、训练与生成

      16.2.3系统设计流程

      16.2.4模型转换

      16.2.5模型推理

      16.3系统部署

      16.4运行结果

      16.5本章小结

      第六篇机器人

      7章VSLAM智能小车平台

      17.1案例简介

      17.2总体设计

      17.2.1平台硬件系统

      17.2.2VSLAM系统功能结构

      17.2.3VSLAM系统流程

      17.3系统设计与实现

      17.3.1ROS框架

      17.3.2实时跟踪定位

      17.3.3深度预测模型训练

      17.3.4地图重建

      17.4系统部署

      17.4.1ROS环境部署

      17.4.2模型转换

      17.4.3AscendCL模型推理

      17.4.4SLAM系统部署

      17.5运行结果

      17.6本章小结

      第七篇序 列 分 析

      8章中文语音识别

      18.1案例简介

      18.2系统总体设计

      18.2.1功能结构

      18.2.2系统设计流程

      18.3系统设计与实现

      18.3.1声学模型定义

      18.3.2CTC算法应用

      18.3.3语言模型训练

      18.3.4模型转换

      18.3.5模型推理

      18.4系统部署

      18.5运行结果

      18.6本章小结

      9章手写文本行识别

      19.1案例简介

      19.2系统总体设计

      19.2.1功能结构

      19.2.2CNNA模型

      19.3系统设计与实现

      19.3.1数据集创建

      19.3.2模型构建

      19.3.3训练

      19.3.4测试

      19.4系统部署与运行

      19.4.1图片预处理

      19.4.2模型推理

      19.4.3模型后处理

      19.5识别结果

      19.5.1数据集评估

      19.5.2雅可比矩阵可视化分析

      19.6本章小结

      第20章意见挖掘与情感分析

      20.1案例简介

      20.2系统总体设计

      20.2.1功能结构

      20.2.2系统设计流程

      20.3系统模型框架

      20.3.1BERT

      20.3.2LSTM

      20.4系统设计与实现

      20.4.1数据集

      20.4.2数据读取

      20.4.3词典构建

      20.4.4网络搭建

      20.4.5模型训练

      20.4.6模型转换

      20.4.7模型推理

      20.5本地部署

      20.5.1本地工程编译及运行

      20.5.2本地系统演示

      20.6本章小结

      参考文献

      内容摘要
      本书是《昇腾 AI处理器架构与编程》的续篇,专注于昇腾 AI处理器的革命性边缘计算SoC芯片,
      基于 Atlas开发者套件或 Atlas推理卡建设应用生态。全书共20章,重点剖析若干重要领域的典型案
      例,内容涵盖图像分割、图像生成、图像处理、模式分类、目标检测、智能机器人和序列模式分析等。每
      章自成体系,较为完整地给出了案例系统的应用动机、系统架构和执行流程的设计方案,并结合代码剖
      析案例系统的实现过程和实际测试结果,能够帮助读者快速把昇腾 AI处理器用于解决实际问题。
      本书是市场上本介绍昇腾 AI处理器的案例教材。本书体例完整,案例具有典型性,配套案例代
      码接近开源,实战资源丰富,可以作为高校人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、软件工程、电子
      信息工程、自动化等专业的教材,也适合从事人工智能系统开发的科研和工程技术人员作为参考用书。

      主编推荐
      "华为公司官方出品
      !华为智能计算技术丛书,20个典型案例解密昇腾CANN平台的强大功能,华为技术有限公司2012实验室总裁何庭波作序!"

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