科学技术与社会发展研究.第2辑张涛计算机与互联网书籍 pdf下载

本书是关于科学技术与社会发展研究的论文集，是文理交叉前沿研究成果。本书主要从科学技术与社会发展的交叉视角，介绍该领域的研究成果。本书聚焦国际研究热点，是中日学者近十年的研究成果。通过结合具体科技问题、实际社会问题以及国外经验，帮助读者对科学技术与社会发展研究这一领域有更加实际和深入的了解。因此，本书具有很强的性、启发性和实践性。

全括四个方面：篇为科学与技术；第二篇为步与经济发展；第三篇为发展理念与社步；第四篇为中日比较研究。

1章项目入门阶段一

1.1#初的思考

1.2研究平台架构

1.2.1系统设计需求

1.2.2系统设计方案

1.3数据采集原理

1.3.1确定取景范围

1.3.2低通采样原理

1.3.3数字信号重建

1.4开发界面设计

1.4.1基本信息获取

1.4能面板组成

1.4.3界面设计过程

1.5智能采集系统

1.5.1图形用户界面

1.5.2技术模块演示

1.6小结

参考文献

2章项目入门阶段二

2.1不的智能

2.2噪声处理算法

2.2.1均值滤波去噪

2.2.2中值滤波去噪

2.2.3小波软阈值去噪

2.2.4小波硬阈值去噪

2.2.5轮廓波阈值去噪

2.3模块化设计与调试

2.3.1技术模块布局

2.3.2技术模块演示

2.3.3核心代码

2.4小结

参考文献

3章项目入门阶段三

3.一步的思考

3.2从局部到非局部

3.2.1非局部滤波原理

3.2.2存在的不足

3.2.3算法思路

3.3应用探索和尝试

3.3.1运动目标检测

3.3.2算法设计思想

3.3.3算法设计过程

3.4实验结果与结论

3.4.1预测实验结果

3.4.2观察收集实验结果

3.4.3实验结果分析

3.5小结

参考文献

4章项目探索阶段一

4.1#初的假设 ...

一般来说，人工智能的起源可以追溯到艾伦·麦席森·图灵(Alan M.Turing)在1948年撰写但未文Intelligent Machinery及在1950年文Computing Machinery and Intelligence。17年，《福布斯》杂志整理了人工智能编年体简史，认为人工智能的起源至少可以追溯到700多年前。早在1308年，西班牙加泰罗尼亚诗人、神学家拉蒙·鲁尔(Ramon Lull)就提出了使用“逻辑机”从概念组合中创造新知识的方法，被认为是关于人工智能的早畅想。400多年后，托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes)建立了用于推理事件概率的框架，该框架被广泛应用至今。之后科学家采用无线电、机械和自动控制等手行了一些有关智能机器的尝试。1948年，神经学家威廉·格雷·沃尔特(William Grey Walter)制造了个机器人。1956年，麦卡锡、明斯基等科学家在达特斯学院探讨了一个的问题，即“如何用机器模拟人的智能”，人工智能学科才正式诞生。在过去的60多年，人工智能先后经历了“狂热”“寒冬”和“复兴”，入平稳发展阶段，无时无刻不在改变着世界，已经成为真正的“世纪机遇”。

伴随着人工智能技术的发展，市场上已经出现了一些关于人工智能理论的著作。这些著作对于全面理解智能科学与技术相关理论具有重要意义。但是，对于需要尽快完成技术转型的，更需要一本人工智能实阶指南引导类书籍。本书选择以遮挡人脸识别这一当今世界难题为例，探索人工智能技术实阶之路。采用MATLAB、Python等大众化的编程语言，以层层的方式依次探索图像智能采集、图像智能去噪、图像非局部均值滤波、图像智能分割、图像区域生长、图像智能变换、图像边缘智能检测、图像智能融合、遮挡人脸深度学挡人脸智能识别等技术。

目前，人工智能项目入门阶段常使用MATLAB和Python两种编程语言。其中，Python应用正在逐步占据更大比重，但是MATLAB丰富强大的工具箱更适合人工智能初学者入门使用。为了帮助初学者快速入门，本书介绍的十项技术中，前八项技术采用MATLA行演示，后两项技术采用Python实现。

“视觉是智能的基石”，因此，本书以遮挡人脸识别问题为主线，对机器视觉算法的数学表达、模型推导和技术实现流行较为系统的介绍和讨论。

全书共10章，大致分为3部分。第1部分（第1～3章）为人工智能项目入门阶段，以遮挡人脸图像采集、去噪滤波等技术为例，演示了项目数据的采集和预处理技术。第2部分（第4～7章）为人工智能项目探索阶段，以遮挡人脸图像分割、区域生长、智能变换及边缘提取等技术为例，重现了项目实战前的探索过程。第3部分（第8～10章）为人工智能项目实战阶段，以遮挡人脸识别技术的终实现为例一步演示了遮挡人脸智能融合、遮挡人脸深度学挡人脸智能识别等问题的分级探索、尝试及实战细节。

各章节涉及的模型、算法与代码均已提供详尽的解释，确保零基础的读者也可以快阶。

本书也记录了笔者在上海市高水平产业基地“智能感知与遮挡人脸识别协同创新平台”建设过程中对人脸有无口罩检测、口罩分割提取、遮挡人脸识别等问题的部分思考、尝试与探索。希望能对读者有所启发，并可推广到智能科学与技术涉及的其他应用领域。

本书

(1) 引导启发。本书以富有挑战性的遮挡人脸识别问题为例，引导茫然不知从何处入手的初学者探索人工智能实阶之路； 本书对人工智能的复杂学科思行了必要的梳理和凝练，帮助迫切需要向人工智能领域转型的开发人员打开“智能之门”。

(2) 循序。本书集人工智能理论、算法、代码于一体，从初级的实践探索开始，循序，帮助初学者在较短的时间内、系统地理解人工智能实战的技术原理，并且把这些技术原理应用在遮挡人脸识别中，做到原理与实战的融合与贯通。

(3) 容易上手。本书内容通俗易懂，极易上手，适合对人工智能实战应用感兴趣但缺少专业指导的读者。无论是对遮挡人脸识别技术感兴趣的大学生，还是希望向人工智能领域转型的技术人员，都可以通过本书的指引，轻松完成人工智能实阶。

致谢

本含了上海市高水平产业基地——“智能感知与遮挡人脸识别协同创新平台”建设项目、专项、国家项目可公开的部分成果。在此对及上海应用技术大的大力支持表示感谢！感谢“智能感知与遮挡人脸识别协同创新平台”负责教授的指导！感谢清华大学出版社王芳编辑贡献的时间和智慧！本书所公开的宽度学与代码已得到算法创始人、欧洲科学院外籍院士陈俊龙教授的许可，在此对陈教授深表谢意！

项目参与人（部分章节的合作作者）韩君驰、贺宇超、周奕君、张超、张桁、黄堃、李修涵、周子耀、刘韩子君、张思钰等参与代码调试，并授权笔者在书中使用其人脸数据，在此郑重感谢！

感谢家人！家人的理解和支持，一直是我们前行的勇气和力量！

由于编者水平有限，书中不妥或疏漏之处在所难免，欢迎读者批评指正。

部分代码下载

编者

21年11月