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本书从机器学习与计算机视觉处理实践出发,通过案例介绍了计算机视觉处理相关的机器学习开发技术,包括机器学习基础、图像处理基础、特征选择与降维、典型机器学习算法、深度学习与图像识别、AI开放云 平台及移动端应用等技术;详细介绍了基于机器学习的计算机视觉处理技术和算法,并以神经网络中的卷积 神经网络CNN、循环神经网络RNN、AI云平台开发为例,介绍了从网络结构搭建、网络训练到模型预测应用 的训练方法和开发过程。本书配套教学课件PPT和案例源代码,以及课后习题帮助读者进行深入学习。

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概述：随着物联网和人工智能技术的快速发展与加速融合，智能物联网（AI in IoT, AIoT）正成长为一个具有具有广泛发展前景的新兴前沿领域。物联网智能应用和服务已经逐步融入国家重大需求和民生的各个领域，如智慧城市、智能制造、无人驾驶、智慧农业、健康卫生、国防军事等。在智能物联网背景下，人（智能手机、可穿戴设备等）、机（云设备/边缘设备）、物（物联网终端）这三种基础要素正在走向协作和融合，迈向人机物融合群智计算时代。人机物融合群智计算（CrowdHMI）是指利用人/机/物感知能力的差异性、计算

内 容 简 介本书以现行条码国家标准为基础，跟踪国内外条码技术应用的最新发展，结合国内外条码技术的研究成果，全面介绍条码技术相关概念、特点和研究对象，阐述商品条码的理论知识、编码原则、条码标签的制作和检验等知识，着重介绍二维条码和GS1系统，并讲述了条码最新发展（产品电子代码）的相关知识。实训部分主要选用Label Matrix 2018和Bartender 2016条码软件制作条码标签，并利用数据库对商品进行管理，要求学生能够运用商业POS管理软件进行前台收银、商品进销存管理、客户关系管理、往