Image Acquisition and Processing with Labview pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Relf, Christopher G.

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2003-7

价格:$ 163.79

装帧:HRD

isbn号码:9780849314803

丛书系列:

图书标签:

LabVIEW
图像采集
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机器视觉
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图像分析
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科学计算

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具体描述

"Image Acquisition and Processing With LabVIEWa" combines the general theory of image acquisition and processing, the underpinnings of LabVIEW and the NI Vision toolkit, examples of their applications, and real-world case studies in a clear, systematic, and richly illustrated presentation. Designed for LabVIEW programmers, it fills a significant gap in the technical literature by providing a general training manual for those new to National Instruments (NI) Vision application development and a reference for more experienced vision programmers.A CD-ROM packaged with the book contains libraries of the example images and code referenced in the text, additional technical white papers, a demonstration version of LabVIEW 6.0, and an NI IMAQ demonstration that guides you through its features. System Requirements: Using the code provided on the CD-ROM requires LabVIEW 6.1 or higher and LabVIEW Vision Toolkit 6.1 or higher. Some of the examples also require IMAQ Vision Builder 6.1 or higher, the IMAQ OCR toolkit, and IMAQ 1394 drivers.

深度学习模型的可解释性与可靠性分析图书名称：深度学习模型的可解释性与可靠性分析作者： [此处留空，由实际作者填写] ISBN： [此处留空，由实际出版信息填写] 出版社： [此处留空，由实际出版信息填写] 出版日期： [此处留空，由实际出版信息填写] --- 内容简介本书聚焦于现代人工智能领域的核心挑战：深度学习模型“黑箱”的透明化、可信赖性构建，以及在关键决策领域中的鲁棒性保障。随着深度学习在医疗诊断、自动驾驶、金融风控等高风险应用中占据主导地位，仅仅追求模型的高精度已远远不够。用户、监管机构以及开发人员迫切需要理解模型做出特定决策的原因，评估其在面对对抗性攻击或分布漂移时的表现，并确保其决策过程符合伦理和法规要求。本书系统性地梳理了当前解释性人工智能（XAI）和模型可靠性研究的前沿成果，旨在为读者提供一套从理论基础到实践应用的全面框架。全书内容围绕“理解、评估、增强”三大核心维度展开，深入探讨了如何揭示复杂神经网络的内部工作机制，并建立起一套严谨的度量标准来衡量其在真实世界场景下的表现。第一部分：深度学习的可解释性基础与方法论本部分首先为读者奠定理解深度学习决策过程的理论基础。我们超越了简单的“输入-输出”映射，深入探究了深度神经网络（DNNs）的特征提取层次结构和决策边界的形成机制。核心章节包括： 1. 神经网络的内在表征学习：探讨了不同网络架构（CNNs, RNNs, Transformers）在不同数据模态（图像、文本、序列数据）中如何构建抽象特征空间。重点分析了激活函数的非线性引入如何导致复杂决策模式的产生。 2. 本地可解释性技术（Local Interpretability）：详细介绍了 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 和 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 等模型无关方法，并通过大量的案例研究展示了如何针对单个预测结果生成具有人类可读性的因果解释。此外，本书还对比了基于梯度的方法（如 Grad-CAM, Integrated Gradients）在视觉任务中的应用优势与局限性。 3. 全局可解释性与模型简化：阐述了如何理解整个模型的宏观行为。内容涵盖了对权重矩阵和神经元群组的分析，讨论了利用原型（Prototypical Networks）和概念激活向量（TCAV）等技术，将高维度的模型行为映射到人类可理解的语义概念上。 4. 因果推断与解释：引入了因果视角，讨论了如何区分相关性与因果性。这对于构建真正具有洞察力的解释至关重要，旨在避免将模型决策归因于混淆变量。第二部分：模型可靠性与鲁棒性评估可解释性是可靠性的前提。本部分将焦点转向如何量化和增强深度学习模型在面对不确定性和恶意干扰时的稳定性。核心章节包括： 1. 不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）：深入探讨了模型输出中内在不确定性的来源（模型不确定性和数据不确定性）。详细介绍了贝叶斯深度学习（BDL）的基本原理，以及蒙特卡洛丢弃法（MC Dropout）等实用技术，以获取预测的置信区间，而非单一的硬性预测。 2. 对抗性攻击与防御机制：详细剖析了当前最流行的对抗性攻击范式，包括白盒攻击（FGSM, PGD）和黑盒攻击。在此基础上，本书提供了构建防御策略的实用指南，如对抗性训练、梯度掩蔽和输入净化技术，旨在提高模型对微小扰动的抵抗能力。 3. 分布漂移（Distribution Shift）的检测与适应：讨论了模型部署后可能遇到的数据分布变化问题（如领域漂移、概念漂移）。内容涵盖了基于统计距离（如MMD）的漂移检测方法，以及在线学习和持续适应（Continual Learning）的策略，以确保模型在非平稳环境下的性能衰减最小化。 4. 公平性、偏见与可审计性（Fairness, Bias, and Auditability）：这是一个日益重要的伦理和法律维度。本书探讨了如何定义和量化机器学习中的公平性（如平等机会、均等化赔率），如何通过解释性工具追踪并缓解训练数据中固有的偏见，并为模型决策流程的外部审计提供了技术路线图。第三部分：实践应用与前沿展望本书的最后一部分将理论与实践相结合，展示了解释性和可靠性工具在真实世界复杂系统中的集成应用。核心章节包括： 1. 可解释性驱动的模型调试与调试：提供了实际案例，展示如何利用解释性工具来定位模型在特定子集数据上的失败模式，从而指导数据收集或模型架构的迭代优化，实现“调试即解释，解释即调试”。 2. 可信赖的决策支持系统设计：讨论了如何设计一个“人机协作”的反馈循环，其中解释性是人机交互的关键界面。重点关注在自动化程度高的系统中，如何设计有效的警报机制和人工干预点。 3. 面向未来的研究方向：对话式解释（Conversational Explanations）、因果表征学习、以及构建具有内生可解释性的新型神经网络架构（如神经符号系统）的最新进展进行了前瞻性介绍。本书的目标读者本书面向机器学习工程师、数据科学家、人工智能研究人员、以及需要理解和监管高风险AI系统的领域专家（如金融分析师、医疗信息技术人员）。它要求读者具备一定的线性代数和概率论基础，以及对深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）的基本操作经验。本书的深度和广度使其成为一本理想的专业参考书或高级研究生课程教材。 --- (总计约1500字)