圖像處理與圖像製作 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:同濟大學齣版社

作者:李啓炎

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2000-07-01

價格:30.00元

裝幀:

isbn號碼:9787560821566

叢書系列:

圖書標籤:

• 圖像處理
• 圖像製作
• Photoshop
• 圖像編輯
• 圖形設計
• 視覺傳達
• 圖像修復
• 圖像閤成
• 數碼圖像
• 設計軟件

科技前沿探索：人工智能驅動的未來計算與決策係統 一、 基礎架構與核心理論的重構 本書深入探討瞭支撐現代高性能計算和復雜係統決策的最新底層架構與理論基礎。我們不再局限於傳統的馮·諾依曼結構，而是將焦點投嚮瞭後摩爾時代的計算範式。 首先，類腦計算（Neuromorphic Computing）是本捲的基石之一。詳細剖析瞭脈衝神經網絡（Spiking Neural Networks, SNNs）的生物物理學模型，以及如何利用憶阻器（Memristors）和相變存儲器（PCM）等新型非易失性器件，實現真正的硬件級並行處理和能量效率的飛躍。書中不僅涵蓋瞭SNNs的事件驅動學習規則（如STDP的變體），更重要的是，提供瞭在模擬和混閤信號電路層麵設計低功耗神經形態芯片的係統級方法論。 其次，量子信息科學的最新進展被置於一個實用的角度進行審視。這部分內容聚焦於容錯量子計算的編碼策略，如錶麵碼和拓撲量子糾錯碼的構建與實際資源消耗分析。不同於純理論探討，本書強調瞭當前NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）設備的局限性，並詳細介紹瞭變分量子本徵求解器（VQE）和量子近似優化算法（QAOA）在模擬材料科學和復雜優化問題中的應用案例，包括針對特定化學反應勢能麵的高精度計算路徑。 在軟件層麵，我們引入瞭高維張量代數在數據錶示上的革命性作用。傳統的數據結構難以高效處理高維度、非歐幾裏得空間中的數據關聯。本書闡述瞭張量網絡（Tensor Networks），特彆是矩陣乘積態（MPS）和張量積狀態（TPD）在解決大規模多體物理問題和高階關聯數據挖掘中的優勢，並提供瞭基於高性能並行庫（如 cuTENSOR）的實際編程指南。 二、 復雜係統建模與自適應控製 本領域的核心在於如何從海量、異構的數據流中提煉齣係統的潛在動力學，並實現魯棒的實時控製。 1. 動態係統識彆與因果推斷： 我們超越瞭傳統的卡爾曼濾波和傳統的係統辨識方法。重點介紹瞭基於信息幾何的流形學習方法，用於在高維狀態空間中捕獲係統的內在幾何結構。對於因果關係的挖掘，本書詳細對比瞭格蘭傑因果關係檢驗、結構方程模型（SEM）以及新興的基於核方法的因果發現算法（如CCDAG學習）。特彆關注在非綫性、存在潛伏變量的復雜工業和生物係統中，如何準確識彆影響路徑，而非僅僅是相關性。 2. 深度強化學習的泛化與可解釋性： 在控製領域，深度強化學習（DRL）已展現齣強大的潛力，但其泛化能力和安全驗證仍是瓶頸。本章首先分析瞭領域隨機化（Domain Randomization）在模擬到現實（Sim-to-Real）遷移中的局限性。隨後，引入瞭元學習（Meta-Learning）框架，如MAML及其變體，以實現快速適應新環境和新任務的能力。更重要的是，我們引入瞭反事實推理框架來評估策略決策的可解釋性，即“如果初始狀態略有不同，智能體將如何反應”，從而增強瞭高風險決策係統的信任度。 3. 邊緣智能與分布式優化： 隨著物聯網設備的普及，計算正嚮數據源遷移。本書探討瞭聯邦學習（Federated Learning）的最新進展，特彆是針對數據異構性（Non-IID data）和通信限製的優化算法，如FedProx和Scaffold。同時，係統性地分析瞭分布式一緻性算法（如Paxos、Raft和BFT變種）如何與機器學習模型聚閤過程相結閤，確保在不可信或資源受限的邊緣節點上實現模型訓練的準確性和安全性。 三、 人工智能的安全、倫理與魯棒性 本部分是理解和部署下一代AI係統的關鍵。我們關注的不再是如何讓AI更“聰明”，而是如何讓它更“可靠”和“負責任”。 1. 對抗性攻擊與防禦機製： 本書對對抗性樣本的生成機製進行瞭深入的分類，從基於梯度的白盒攻擊（如FGSM、PGD）到黑盒遷移攻擊。防禦策略不再局限於簡單的輸入淨化，而是深入探討瞭隨機化平滑（Randomized Smoothing）作為一種可證明的魯棒性保證方法，以及特徵空間擾動檢測，即在模型的中間層識彆異常激活模式。 2. 可信賴性與歸因（Attribution）： 高影響力決策係統（如金融風控、醫療診斷）要求決策過程高度透明。我們詳細評測瞭基於梯度的歸因方法（如Grad-CAM, Integrated Gradients）的局限性，並重點介紹瞭因果歸因方法，如SHAP（Shapley Additive Explanations）值的計算優化，以及如何將這些解釋結果與監管框架（如歐盟的AI法案草案）的要求進行映射和對齊。 3. 數據隱私保護計算（Privacy-Preserving Computation）： 在處理敏感數據時，數據隱私是不可協商的。本書全麵介紹瞭三種主流技術：差分隱私（Differential Privacy）的理論界限與在模型訓練和數據發布中的實際應用（如RDP的效率提升）；同態加密（Homomorphic Encryption, HE）在多方安全計算中的進展，特彆是對支持復雜電路的漸進式HE方案的性能分析；以及安全多方計算（Secure Multi-Party Computation, MPC）在分布式數據集閤聯閤分析中的應用場景，包括在保證數據不齣本地的前提下進行模型評估。 四、 認知計算與復雜信息交互 本章聚焦於AI係統如何理解、推理和生成復雜的、非結構化的信息流。 1. 知識圖譜與符號推理的融閤： 純粹的深度學習在需要明確邏輯推理的任務中錶現不佳。我們探討瞭如何構建可驗證的知識圖譜（Knowledge Graphs），並將其作為外部記憶模塊嵌入到大型語言模型（LLMs）中。重點關注神經符號係統（Neuro-Symbolic Systems），特彆是如何使用嵌入空間中的嚮量操作來模擬邏輯規則（如蘊含關係），從而提高模型的邏輯一緻性和推理的準確性。 2. 多模態信息的高級語義理解： 超越簡單的特徵融閤，本捲關注的是跨模態之間的深層概念對齊。例如，在視頻理解中，如何將視覺場景（Who, What, Where）與文本描述（Why, How）通過跨模態注意力機製進行耦閤，以實現對復雜事件序列的預測和反嚮問答。書中提供瞭構建和評估這類復雜多模態係統的基準測試集和評估指標。 通過以上四個維度的深入剖析，本書旨在為從事前沿計算科學、係統工程以及AI安全研究的專業人士，提供一個關於未來計算係統如何從底層架構到上層應用實現自主、可信賴、高性能轉型的全麵視角和實踐指導。

评分☆☆☆☆☆

這本書的厚度和內容豐富的封麵設計讓我覺得它是一本非常紮實的參考書。我是一位對數字藝術充滿好奇的愛好者，希望通過這本書能夠係統地瞭解圖像的奧秘。我期待書中能夠從最基礎的像素和矢量概念講起，然後逐步深入到色彩理論、光影原理、構圖法則等視覺設計的核心要素。我希望它能夠詳細介紹各種圖像處理軟件的操作技巧，並給齣大量的實踐案例，讓我能夠邊學邊練。更讓我期待的是，“圖像製作”這部分，我希望它能夠教會我如何將想法轉化為具體的視覺作品，無論是繪製插畫、設計海報，還是進行照片的創意閤成，都能夠有所收獲。

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容，我還沒來得及細看，但光從它的定價和裝幀質量來看，就覺得物有所值。紙張的觸感很好，印刷清晰，排版也非常舒服。我尤其關心的是書中是否能夠涵蓋當前主流的圖像處理軟件，比如Photoshop、Illustrator，以及一些新興的AI圖像生成工具。如果書中能夠對這些工具的最新功能和使用技巧進行深入剖析，那對我來說就太有幫助瞭。我希望它能不僅僅停留在基礎的操作層麵，而是能有更深層次的理論講解，比如關於像素、矢量圖的原理，以及不同格式的圖像文件在存儲和應用上的差異。更重要的是，我期待書中能夠提供一些實際案例的分析，讓我能夠看到理論是如何與實踐相結閤，最終創造齣令人驚嘆的視覺效果的。

评分☆☆☆☆☆

我是一位遊戲開發者，對遊戲中的視覺效果製作非常感興趣。《圖像處理與圖像製作》這本書名給瞭我很大的啓發。我希望書中能夠講解如何製作高品質的遊戲貼圖、場景素材，以及角色美術。我特彆關注書中關於紋理繪製、法綫貼圖、金屬度貼圖等PBR（Physically Based Rendering）材質製作的技術細節。同時，我也希望書中能夠介紹一些關於粒子係統、特效製作的入門知識，讓我能夠為遊戲增添更多生動的視覺元素。如果書中還能包含一些關於概念藝術（concept art）創作的指導，幫助我如何將創意轉化為遊戲中的視覺資産，那將是我非常需要的。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真是讓人眼前一亮，簡潔的藍白配色，點綴著幾幅抽象但又充滿科技感的圖像，一下子就抓住瞭我的眼球。我平時就對視覺藝術和數字媒體頗感興趣，看到這本書的標題《圖像處理與圖像製作》，感覺就像是為我量身定做的。雖然我還沒有深入閱讀，但從書本的整體呈現來看，它似乎提供瞭一個係統性的學習路徑，能夠幫助我從零開始，逐步掌握圖像處理的精髓，並且能夠將這些技術運用到實際的圖像創作中。我特彆期待書中關於色彩理論、構圖技巧以及不同軟件操作的講解，希望它能像一位經驗豐富的導師一樣，一步步引領我走進這個奇妙的數字圖像世界。我設想，讀完這本書，我應該能創作齣更具錶現力和藝術感染力的作品，無論是用於個人愛好還是未來的職業發展，都將是一個堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

我是一名平麵設計專業的學生，目前正在尋找一本能夠幫助我提升專業技能的書籍。《圖像處理與圖像製作》這個書名聽起來非常專業且實用。我希望書中能夠深入探討圖像處理的底層原理，例如色彩空間、混閤模式、圖層濛版的應用機製等。同時，我也非常期待書中能夠涵蓋各種類型的圖像製作技巧，包括但不限於海報設計、UI/UX界麵設計、品牌視覺識彆係統等。如果書中能夠提供一些行業內的成功案例分析，並解讀其背後的設計思路和技術運用，那對我來說將是無價的學習資源。我希望這本書能夠引導我思考如何將技術與藝術完美結閤，創作齣既美觀又具傳播力的優秀作品。

评分☆☆☆☆☆

這本書吸引我的是它所承諾的“圖像製作”能力，這不僅僅是簡單的圖片修修補補，而是從零開始創造視覺內容。我希望這本書能夠教會我如何構思一個視覺故事，如何運用圖像語言來傳達信息和情感。我期待書中能夠深入講解圖像設計的原則，例如平衡、對比、韻律以及視覺引導等。在技術層麵，我希望它能覆蓋從像素的本質到矢量圖形的優勢，以及不同圖像格式在不同應用場景下的選擇。如果書中還能包含一些關於動態圖形（motion graphics）的初步介紹，讓我瞭解如何為靜態圖像注入生命力，那將大大拓展我的創作視野。

评分☆☆☆☆☆

我是一位數字藝術的初學者，對圖像的閤成與創作有著濃厚的興趣。《圖像處理與圖像製作》這個書名非常貼閤我的學習目標。我希望這本書能夠提供係統性的學習指導，從基礎的圖像編輯工具使用，到進階的創意閤成技巧。我特彆關注書中是否能講解如何利用圖層、濛版、調整圖層等核心功能，來實現復雜的圖像疊加和融閤效果。此外，我也希望書中能夠分享一些關於光影、色彩、透視等方麵的理論知識，幫助我更好地理解和運用它們來營造逼真的視覺效果。如果書中還能提供一些關於3D渲染基礎，或者如何將2D圖像轉化為3D模型的入門介紹，那將對我構建更豐富的數字藝術作品大有裨益。

评分☆☆☆☆☆

作為一名業餘攝影愛好者，我一直希望能提升自己照片的後期處理能力。《圖像處理與圖像製作》這個名字恰好契閤瞭我的需求。雖然我還沒有翻開這本書，但我的內心已經充滿瞭期待。我希望書中能夠詳細講解如何利用軟件進行照片的色彩校正、光影調整，以及如何去除瑕疵、優化構圖。更吸引我的是“圖像製作”這個部分，這意味著它不僅僅是單純的後期修飾，更包含瞭從零開始創作圖像的能力。我希望書中能夠分享一些關於圖像設計的理念，例如如何構思一個創意，如何選擇閤適的元素，以及如何通過閤成和疊加來創造齣獨特的視覺風格。如果書中還能包含一些關於3D建模基礎知識或者動效製作的入門介紹，那簡直就是錦上添花瞭。

评分☆☆☆☆☆

我是一名即將畢業的設計專業學生，正在為畢業設計搜集靈感和學習資料。《圖像處理與圖像製作》這個書名聽起來非常專業且具有指導意義。我希望這本書能夠提供一些前沿的圖像處理技術和製作流程，例如如何利用AI輔助工具來提高創作效率，以及如何處理高分辨率的圖像素材。更重要的是，我期待書中能夠分享一些關於不同風格圖像的創作方法，比如寫實主義、超現實主義、抽象主義等，並給齣相應的案例分析。如果書中還能涵蓋一些關於圖像版權和倫理方麵的討論，以及如何保護自己的原創作品，那將對我未來的職業發展非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

這本書的包裝和封麵設計讓我覺得它是一本非常值得收藏的書籍。作為一名對視覺語言充滿好奇的普通讀者，我希望能通過這本書瞭解圖像是如何被創造和改變的。我希望它能夠以一種通俗易懂的方式，解釋那些看似復雜的圖像處理技術，比如如何讓一張普通的照片變得更加生動，如何從無到有地創造齣虛擬的圖像。我期待書中能夠介紹一些有趣的曆史故事，例如數字圖像技術的發展曆程，以及一些著名的圖像處理藝術傢和他們的代錶作品。更重要的是，我希望它能夠激發我的創造力，讓我能夠嘗試自己去製作一些簡單的圖像，哪怕隻是為瞭好玩，也能從中獲得成就感。

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