本書在普通高等教育"十一五”國家級規(guī)劃教材和國家精品課程教學成果《數(shù)字邏輯與數(shù)字系統(tǒng)》（第6版）基礎(chǔ)上，依照2019年出版的《高等學校工科基礎(chǔ)課程教學基本要求》，為適應(yīng)數(shù)字電子技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用水平的不斷提高修訂而成。全書共9章，內(nèi)容包括數(shù)字邏輯基礎(chǔ)、邏輯門電路、組合邏輯電路、鎖存器和觸發(fā)器、時序邏輯電路、半導體存儲

一群朋友來慶祝貓咪餐廳開業(yè)。 貓咪主廚上衛(wèi)生間期間，汪汪客人點了一份完美的煎蛋就離開了。 朋友們苦思冥想什么是完美的煎蛋，并嘗試從大小、形狀、烹飪時長等多個角度制作煎蛋。 等貓咪主廚從衛(wèi)生間回來，它發(fā)現(xiàn)餐廳里滿是不同的煎蛋，當場就暈倒了。就在此時，汪汪客人來取餐了…… 汪汪客人能嘗到它想要的

硬件產(chǎn)品開發(fā)是一項復雜的工程，涉及產(chǎn)品定義、成本控制、質(zhì)量管理、進度管理、研發(fā)管理、生產(chǎn)管控、供應(yīng)鏈管理和售后服務(wù)等多個環(huán)節(jié)。合理的流程可以化繁為簡，提升溝通及合作效率，降低風險，確保項目按計劃交付。 本書內(nèi)容分為10章，分別對硬件產(chǎn)品開發(fā)過程中的各個關(guān)鍵環(huán)節(jié)進行了詳細的介紹。每個環(huán)節(jié)都有相應(yīng)的模板和說明，并且通過實際

推薦系統(tǒng)一直以來是大數(shù)據(jù)決策和人工智能領(lǐng)域的一個重要研究方向。三支決策借鑒粒計算信息粒化和層次結(jié)構(gòu)的思想，采用化繁為簡和分而治之的策略，為人們處理復雜決策問題和理解決策過程提供了一種新的研究途徑。本書從時間與空間維度入手，以粒計算理論為基本出發(fā)點，以人工智能技術(shù)為指導思想，以時空特性為研究主線，以推薦系統(tǒng)為應(yīng)用場景，來

本書聚焦于鯤鵬與昇騰計算生態(tài)，旨在通過通用計算（科學計算、工程計算）及人工智能計算領(lǐng)域的10個應(yīng)用案例，介紹基于鯤鵬平臺和昇騰平臺進行應(yīng)用開發(fā)，以及如何將現(xiàn)有的計算應(yīng)用向鯤鵬平臺和昇騰平臺進行代碼移植和優(yōu)化。書中案例涵蓋鯤鵬遷移工具（如畢昇編譯器）、昇騰AI框架（如CANN和MindSpore），強調(diào)應(yīng)用性能優(yōu)化實踐。

本書歸納了計算機的經(jīng)典算法題，并按照由淺入深、循序漸進的順序講解。本書對圖論等算法中的重點內(nèi)容進行了詳細的講解，重點講解并查集、最小生成樹算法（包括Prim和Kruskal算法）和最短路徑算法（包括Dijkstra、Bellman-Ford、Floyd和A*算法），既注重理論推導，也強調(diào)代碼實現(xiàn)與調(diào)試技巧。每一章均有清

"本書是參照教育部計算機基礎(chǔ)課程的教學基本要求，主要介紹信息技術(shù)基礎(chǔ)、應(yīng)用與安全。全書包括精講和精練兩部分，精講部分用少量篇幅梳理本章的內(nèi)容要點，精練部分包括大量的基本練習題與解析、拓思題、強化練習題。全書共分四篇：第一篇（第1～3章）為信息技術(shù)基礎(chǔ)，介紹信息技術(shù)軟硬件基礎(chǔ)知識和數(shù)據(jù)的表示與存儲等；第二篇（第4、5章）

本書設(shè)計了基礎(chǔ)級驗證性實驗、模塊級分析性實驗和綜合知識運用實驗�；�礎(chǔ)級驗證性實驗包括實驗系統(tǒng)的安裝和工具軟件的使用、程序調(diào)試初步和指令系統(tǒng)基礎(chǔ)、程序轉(zhuǎn)換與指令系統(tǒng)、程序的機器級表示、程序的鏈接與加載執(zhí)行實驗；模塊級分析性實驗包括二進制程序分析與逆向工程、程序鏈接與ELF目標文件實驗；綜合知識運用實驗包括程序執(zhí)行時間分析

本書全面涵蓋了硬件安全概念，這些概念源自新型邏輯與存儲設(shè)備及其相關(guān)架構(gòu)的獨特特性。本書聚焦將設(shè)備獨有的特性(如多功能性、運行時多態(tài)性、內(nèi)在熵、非線性、異構(gòu)集成的便捷性、防篡改性等)映射到其所助力實現(xiàn)的安全基元上，這些安全基元包括靜態(tài)和動態(tài)偽裝、真隨機數(shù)生成、物理不可克隆函數(shù)、大規(guī)模安全異構(gòu)系統(tǒng)以及防篡改存儲器。

本書針對高職教育的特點，緊依據(jù)職業(yè)崗位需求設(shè)計建構(gòu)課程內(nèi)容，在覆蓋基本理論的同時，強調(diào)培養(yǎng)學生具體的實踐操作能力。本書教材內(nèi)容主要包括7個單元：計算機視覺基礎(chǔ)、圖像預處理、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Tensorflow2.0基礎(chǔ)、圖像分類、目標檢測。通過關(guān)鍵技術(shù)以及整體架構(gòu)的學習，結(jié)合案例，要求學生了解人工智能中計算