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《基于非線性融合的夜間圖像顯著目標(biāo)檢測(cè)》通過(guò)對(duì)視覺認(rèn)知的兩種模式—自底向上的顯著目標(biāo)檢測(cè)模型和自頂向下顯著目標(biāo)檢測(cè)模型的研究發(fā)現(xiàn)，底層視覺刺激可以注意資源的分配，而頂層的視覺感知和先驗(yàn)知識(shí)又能很好地指導(dǎo)視覺顯著目標(biāo)的檢測(cè)，將兩者相結(jié)合可以提高檢測(cè)效率。《基于非線性融合的夜間圖像顯著目標(biāo)檢測(cè)》采用自底向上與自頂向下相結(jié)合

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圖像成為人們對(duì)事物進(jìn)行感知和認(rèn)識(shí)的基本方式�？墒牵�日常生活中人們接觸或獲取的各類圖像一般都蘊(yùn)含較為復(fù)雜的信息。圖像處理算法尤其是自適應(yīng)圖像處理算法已成為圖像處理和人工智能領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)�！蹲赃m應(yīng)圖像處理算法及應(yīng)用研究》主要對(duì)二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?BEMD)、二維局域均值分解(BLMD)、深度學(xué)習(xí)及自適應(yīng)小波算法進(jìn)行研究

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本書是根據(jù)教育部最新制定的《高職高專教學(xué)課程教學(xué)基本要求》和《高職高專教育專業(yè)人才培養(yǎng)目標(biāo)及規(guī)格》，并結(jié)合我院各專業(yè)及生源的實(shí)際情況，由我院長(zhǎng)期從事高職數(shù)學(xué)教學(xué)的教師編寫。 本書內(nèi)容包括高等數(shù)學(xué)、積分變換、概率論三門課程的內(nèi)容。具體為函數(shù)、極限、導(dǎo)數(shù)、導(dǎo)數(shù)的應(yīng)用、不定積分、定積分、多元函數(shù)微積分、微分方程、傅立葉

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射頻識(shí)別（RFID）技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于對(duì)物品的標(biāo)識(shí)、識(shí)別、跟蹤、定位，它是物聯(lián)網(wǎng)（IOT）感知層核心基礎(chǔ)支撐技術(shù)。本書以物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需求和RFID多標(biāo)簽識(shí)別技術(shù)為背景，系統(tǒng)的介紹了基于碰撞樹的RFID多標(biāo)簽識(shí)別防碰撞技術(shù)研究的主要成果和技術(shù)方法。碰撞樹算法（CT）是該系列技術(shù)的基礎(chǔ)和代表，它首次將RFID多標(biāo)簽識(shí)別效率提高到

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