具體描述
《信息技術基礎實訓指導》是《信息技術基礎》的配套實訓教材。全書分為13章，主要內容是模塊實訓、選擇題庫、綜閤實訓、難點匯總。第1～2章提供瞭計算機基礎知識和信息技術基礎知識的一些選擇題。第3～10章提供瞭28個模塊實訓和若乾選擇題，包括中文Windows 2000操作係統及漢字輸入法、文字處理軟件Word 2003、電子錶格處理軟件Excel 2003、演示文稿製作軟件PowerPoint 2003、網頁製作軟件FrontPage 2003、計算機網絡基礎知識、因特網的基本應用、數據庫管理軟件Access 2003等方麵的內容。每個實訓都包括實訓目標、實訓任務和實訓步驟，部分實訓中還提供瞭實訓樣張，以便學生順利進行實訓。第11章選擇題庫由信息技術基礎習題集組成，收集匯編瞭近1200道練習題並提供瞭參考答案。第12章提供瞭20套綜閤實訓題及實訓二十的詳解。第13章對考試常見問題進行瞭匯集並給齣瞭解決方法。此外，作者還提供瞭28個模塊實訓和20個綜閤實訓的上機實訓素材，可以從http://www.tup.tsinghua.edu.cn下載。
《信息技術基礎實訓指導》可作為高職高專院校計算機基礎課程入門教材的輔助參考書，也可作為計算機初學者檢驗自己學習成果的參考讀物。
現代光學成像技術：從理論到應用 圖書簡介 本書深入剖析瞭現代光學成像領域的核心理論、關鍵技術及其在科學研究與工業應用中的廣泛實踐。全書內容編排遵循由基礎原理到前沿進展的邏輯脈絡，旨在為光學、物理學、生物醫學工程以及材料科學等領域的專業人士和高年級學生提供一本全麵、深入且具有高度可操作性的參考指南。 第一部分：光學成像基礎與成像係統設計 本部分首先係統迴顧瞭經典光學的基礎知識，包括電磁波理論在光傳播中的應用、光的波動性與粒子性、惠更斯-菲涅爾原理以及傅裏葉光學。我們詳細闡述瞭光學成像係統的基本構成，如物鏡、目鏡、光闌和場鏡的作用，並重點討論瞭成像過程中的核心概念：分辨率、對比度、畸變與像差。 分辨率極限與調製傳遞函數（MTF）： 詳細分析瞭衍射極限對成像質量的製約，並引入瞭MTF作為量化係統性能的關鍵工具。通過對不同類型光學元件的MTF進行疊加和分析，讀者將掌握如何設計齣滿足特定分辨率要求的成像係統。 幾何光學與像差校正： 涵蓋瞭薄透鏡成像方程、矩陣光學法，並深入探討瞭五大主要幾何像差（球差、彗差、像散、場麯和色差）的成因和消除方法。書中所提供的多種消色差物鏡和復式目鏡的設計實例，為實際係統搭建提供瞭寶貴的工程經驗。 成像係統布局與優化： 介紹瞭遠程成像、顯微成像和內窺鏡成像等不同應用場景下的係統布局策略。通過對光路損耗、信噪比（SNR）的量化分析，指導讀者進行係統整體性能的優化設計。 第二部分：先進光學成像技術 本部分聚焦於打破傳統衍射極限、實現超分辨成像以及利用光場信息進行深度和結構重構的前沿技術。 衍射極限的突破： 詳細介紹瞭近年來發展迅速的超分辨成像技術。受激發射調控（STED） 的原理、熒光團的激發態動力學以及時間分辨技術在抑製背景噪聲中的應用被深入解析。點擴散函數（PSF）工程，特彆是基於結構光照明的結構光照明顯微鏡（SIM），其空間頻率拓展的數學模型和實現路徑被清晰闡述。對於隨機光照成像（例如PICRIC），我們提供瞭從理論建模到實際數據重建的全套流程。 計算光學成像： 現代成像係統越來越依賴於計算算法。本章重點討論瞭計算成像的核心思想，即將光學係統設計與後處理算法緊密結閤。 光場成像（Light Field Imaging）： 闡述瞭Lytro等微透鏡陣列（MLA）如何捕獲具有空間和角度信息的四維光場數據。通過解析光場數據的傅裏葉域錶示，讀者將理解如何實現後聚焦（refocusing）、視點閤成（novel view synthesis） 以及深度信息提取。 相位恢復技術： 重點講解瞭計算全息術（Computational Holography），特彆是數字微鏡器件（DMD）在動態全息顯示和相位編碼照明中的應用。同時，對迭代相位恢復算法（如Gerchberg-Saxton算法）的收斂性和魯棒性進行瞭比較分析。 第三部分：特定應用領域的光學成像 本部分將理論與實踐相結閤，展示瞭先進光學成像技術在多個關鍵領域的具體實現。 生物醫學成像與分子探針： 詳細介紹瞭雙光子顯微鏡在深層組織成像中抑製散射和提高分辨率的優勢，並探討瞭熒光壽命成像（FLIM） 如何提供比強度信息更豐富的生物化學環境信息。對於光學相乾斷層掃描（OCT），我們不僅覆蓋瞭時域和頻域OCT，還深入探討瞭全息OCT和偏振OCT在組織各嚮異性分析中的應用。 高光譜與高多光譜成像： 闡述瞭如何通過濾光輪、AOTF（聲光可調諧濾波器）或光譜儀實現對連續光譜信息的采集。重點討論瞭高光譜圖像數據立方體（datacube） 的處理技術，包括波段選擇、去雲斑和基於機器學習的光譜解混方法。 機器視覺與工業檢測： 討論瞭工業在綫檢測中對速度和魯棒性的高要求。內容涵蓋瞭綫陣掃描成像、3D輪廓測量技術（如激光三角測量和結構光投影）的精度評估，以及如何利用偏振成像技術檢測材料錶麵的應力分布和錶麵缺陷。 第四部分：新興與交叉領域探索 本部分展望瞭光學成像的未來發展方嚮，特彆是與人工智能、量子光學技術的融閤。 深度學習在圖像復原中的應用： 探討瞭如何利用捲積神經網絡（CNN）替代傳統迭代算法進行低信噪比圖像去噪、散斑消除和模糊反捲積。提供瞭多個基於PyTorch/TensorFlow的實例代碼框架，用於訓練高性能的圖像復原模型。 量子光學成像： 簡要介紹瞭基於量子糾纏光子對的鬼成像（Ghost Imaging） 理論基礎及其在穿透強散射介質成像中的潛在優勢。 本書特色 本書不僅提供瞭嚴謹的理論推導，更輔以大量的工程實例和MATLAB/Python仿真代碼。每個關鍵技術章節後都附有“實驗驗證與參數選擇”小節，幫助讀者將理論知識迅速轉化為實際操作能力。本書結構清晰，邏輯嚴密，是進行光學成像係統設計、研發及深度學習應用的高級參考教材。
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