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建議一齊購買： + NT$ 284 《 数字信号处理学习指导及实验 》 + NT$ 135 《 数字信号处理实验指导 》 + NT$ 346 《 服装工业制板（宋勇） 》 內容簡介： 类脑人工智能是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人脑智能的理论、方法及应用的科学技术，将类脑人工智能技术应用于目标检测与跟踪，可大幅提升复杂背景、干扰条件下的目标检测概率及跟踪精度，具有重要的意义和广泛的应用前景。《基于类脑计算的目标检测与跟踪技术》系统地阐述了人脑视觉信息处理机制的基本原理、主要特性、数学建模及算法设计等。同时，结合深度神经网络和类脑芯片技术，给出了基于复合类脑模型的目标检测与跟踪方法以及应用示例，旨在提高读者对于类脑人工智能技术的理解、设计及实践能力，为从事类脑人工智能相关的科学研究、工程应用等工作奠定基础。 　　《基于类脑计算的目标检测与跟踪技术》可作为相关专业高年级本科生、硕士生和博士生的教材，也可为从事人工智能、智能信息处理等相关领域的研究和工程技术人员提供参考。 關於作者： 宋勇，男，北京理工大学教授，博士生导师，北京理工大学光电学院光电仪器研究所所长。国际大学生类脑计算大赛评委，国家重点研发计划／国家自然科学基金评审专家，中国仪器仪表学会／中国生物医学工程学会分会常务理事／委员，Joumal of Artificial Intelligence and Technology （JAIT）、《光学与光电技术》《兵器装备工程学报》编委，北京理工大学“智能感知工程”专业带头人。长期从事类脑信息处理、智能光电系统、生物交叉信息网络等领域的科研与教学工作。主持国家、省部级科研项目40余项，获省部级科技进步／技术发明奖各一项，发表SCI/EI论文100余篇，出版学术专著□部，授权／申请国家发明专利、软件版权50余项。 　　 　　郝群，女，北京理工大学特聘教授、光电学院院长，长春理工大学副校长（挂职）。科技部重点领域创新团队负责人，*跨世纪优秀人才，北京市教学名师，全国“巾帼建功”标兵。长期从事新型光电成像传感技术和光电精密测试技术领域教学和科研工作，主要研究方向包括新型光电成像技术、仿生光电感测技术等。主持国家自然科学基金／重点项目等国家项目多项，获得省部级技术发明一等奖□项，发表SCI论文80余篇；出版专著3部，授权国家发明专利80余项。 　　 　　李国齐，男，清华大学精密仪器系、清华大学类脑计算中心副教授，博士生导师， 《控制与决策》编委，国际期刊Frontiers in Neurosclence：Neuromorphic Engineering副主编。主要研究方向为类脑计算与类脑智能，作为负责人承担多项国家自然科学基金和科技部重点研发项目，在Nature、Proceedings of the IEEE、IEEE TPAMI等人工智能领域期刊和会议发表论文100余篇。曾获北京市自然科学基金优秀青年人才、北京市智源人工智能研究院“智源学者”称号和中国指挥与控制学会科学技术进步一等奖。 目錄： 第1章 概述 1．1 常规目标检测方法 1．1．1 基于背景建模的目标检测方法 1．1．2 基于前景建模的目标检测方法 1．2 常规目标跟踪方法 1．2．1 生成式目标跟踪方法 1．2．2 判别式目标跟踪方法 1．3 类脑计算模型及应用 1．3．1 神经工程导向的类脑模型及算法 1．3．2 计算机工程导向类脑模型及算法 小结 参考文献 第2章 人脑视觉系统的侧抑制机制及其应用 2．1 侧抑制机制及常规数学模型 2．1．1 侧抑制机制 2．1．2 常规侧抑制模型 2．2 新型侧抑制模型设计 2．2．1 自适应侧抑制模型 2．2．2 演算侧抑制模型 2．3 基于自适应侧抑制模型的目标检测算法 2．3．1 算法设计 2．3．2 算法流程 2．3．3 实验及结果分析 2．4 基于演算侧抑制模型的目标检测算法 2．4．1 算法设计 2．4．2 算法流程 2．4．3 实验及结果分析 小结 参考文献 第3章 人脑视觉系统的感受野机制及其应用 3．1 感受野机制 3．1．1 经典感受野 3．1．2 非经典感受野 3．2 自适应感受野模型 3．3 基于自适应感受野的红外目标检测方法 3．3．1 算法流程 3．3．2 实验及结果分析 小结 参考文献 第4章 基于脉冲耦合神经网络的目标检测方法 4．1 脉冲耦合神经网络 4．1．1 发展历程 4．1．2 原理及模型 4．2 新型PCNN模型设计 4．2．1 ALI-PCNN 4．2．2 Fusion SPCNN 4．3 基于ALI-PCNN的红外弱小目标检测与跟踪方法 4．3．1 算法设计 4．3．2 应用实例 4．4 基于FSPCNN的红外目标检测方法 4．4．1 算法设计 4．4．2 应用实例 小结 参考文献 第5章 人脑视觉系统的视觉注意机制及其应用 5．1 视觉注意机制及常规数学模型 5．1．1 视觉注意机制 5．1．2 常规视觉注意模型 5．2 新型视觉注意模型 5．2．1 SC视觉注意模型 …… 第6章 人脑视觉系统的记忆机制及其应用 第7章 基于卷积神经网络与人脑记忆模型的目标跟踪算法 第8章 类脑计算平台及其目标检测与跟踪应用才

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