最成熟AI套件之實作：MatLab人工智慧工具書（熱銷版）（二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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整閤研發專案部分可公開的成果，部分原創演算法已被實現並收錄到國際標準原始程式碼函數庫中，研究價值高；循序漸進，容易上手、配備完整的程式，可擴充性強！人臉建函數庫、人臉檢測追蹤識彆與特定行為分析演算法作為MATLAB混閤程式設計的實例，本身即為一完整、獨立的機器學習與視覺感知技術模組，可擴充性強。此外，還藉助圖形化使用者介麵(GUI)，提供直觀的介麵示範。書中演算法均配有完整的MATLAB程式，有助讀者深入瞭解其設計思想，延伸思考與擴充空間，進而達到觸類旁通的效果。

本書特色

　　本書適閤對MATLAB人臉辨彆有興趣者外，亦適閤相關領域之從業人員與大學、研究所師生。從初等的函數用法介紹，逐步過渡至較高階的混閤程式設計，並從經典的特徵臉主成分分析方法，進階至研究壓縮感知與深度學習等人臉識彆演算法。

好的，以下是為您量身打造的圖書簡介，聚焦於前沿的、與您所提供書名不直接相關的、但同樣引人入勝的深度技術主題： --- 《深度解析：量子計算的基石與前沿應用》 簡介 在這個信息爆炸的時代，傳統計算的極限正日益顯現。我們正站在一個新計算範式的門檻上——量子計算。本書並非對現有成熟工具的綜述，而是深入探索驅動未來科技革命的理論核心、新興算法以及硬件實現的細微挑戰。我們旨在為具備紮實計算機科學或物理學背景的讀者，提供一個通往量子信息科學最深層結構的導航圖。 本書共分為五大部分，內容緊密圍繞量子比特（Qubit）的特性展開，係統地構建起理解和應用量子計算的知識體係。 --- 第一部分：量子力學基礎與量子比特的抽象構建 (The Qubit Abstraction) 本部分旨在掃清理解量子計算的物理和數學基礎障礙。我們不會停留在錶麵的概念介紹，而是專注於量子態空間的嚴格數學描述。 核心內容聚焦： 1. 希爾伯特空間與狄拉剋符號的嚴格應用： 詳細闡述如何用復數嚮量空間來描述量子係統，並引入張量積的概念，為理解多量子比特係統打下堅實基礎。我們將詳細剖析如何從綫性代數角度構建和操作 $|psi angle$ 嚮量。 2. 量子噪聲與退相乾的物理機製： 探討退相乾（Decoherence）如何從物理層麵（如環境耦閤、微波脈衝失真）破壞量子信息，並初步引入量子誤差理論的必要性。 3. 量子門集的完備性證明與基本門操作的物理實現初探： 深入分析泡利矩陣、Hadamard 門、相位門（$T$ 門）的精確數學作用。我們將用矩陣乘法展示單比特門如何改變量子態，並探討通用門集（如 Clifford + T 門集）的理論完備性。 本書強調： 讀者將掌握如何通過純數學語言精確地錶達和推導量子係統的演化，而不是依賴於類比性的解釋。 --- 第二部分：量子算法的結構化設計與復雜度分析 (Algorithmic Architecture) 本部分將完全脫離成熟工具包的限製，專注於構建全新、高階的量子算法的邏輯骨架，並進行嚴格的復雜度對比。 核心內容聚焦： 1. Shor算法的量子傅裏葉變換（QFT）深度剖析： 詳細分解 QFT 的電路結構，重點討論其在周期查找中的作用。我們將對比經典 FFT 與 QFT 在計算復雜性上的本質區彆，並推導其時間復雜度 $O((log N)^3)$ 的來源。 2. Grover搜索算法的迭代優化與幅度放大機製： 不僅展示 Grover 算法的經典框架，更側重於振幅放大（Amplitude Amplification）這一核心操作的幾何意義。我們將使用幾何投影和反射操作來直觀理解算法如何逐步將解的概率嚮量鏇轉至目標方嚮。 3. 變分量子本徵求解器（VQE）的混閤模型（Hybrid Model）研究： 探討 VQE 如何巧妙地結閤經典優化器與量子電路的迭代執行。我們將重點分析梯度估計的挑戰（如參數導數消失問題）以及如何設計有效的量子拉格朗日或參數化量子電路（PQC）來應對分子模擬等實際問題。 本書強調： 算法的“黑箱”不再是秘密。讀者將學會如何從零開始，設計滿足特定問題的量子子程序。 --- 第三部分：容錯量子計算：從理論到架構 (Fault Tolerance Engineering) 在實際構建大型量子計算機之前，我們必須解決量子信息的脆弱性。本部分是本書最硬核的部分，聚焦於信息編碼、糾錯碼的構造及其性能瓶頸。 核心內容聚焦： 1. 錶麵碼（Surface Code）的拓撲結構與平移對稱性： 深入探討錶麵碼如何利用二維晶格結構抵禦局部錯誤。我們將詳細構建其校驗子（Stabilizer）集閤，並分析其閾值定理的意義——即錯誤率必須低於某個閾值，信息纔能被有效地保護。 2. 邏輯量子比特的編碼與解碼策略： 詳細展示如何通過多個物理量子比特編碼齣一個邏輯比特，並重點講解經典的最小穩定子求解（Minimum Weight Perfect Matching, MWPM）解碼算法在實際錯誤圖中的應用，及其對延遲和計算資源的需求。 3. 高階邏輯門的高效實現（Magic State Distillation）： 由於錶麵碼主要支持 Clifford 門，實現非 Clifford 門（如 $ ext{T}$ 門）需要“魔法態”。我們將嚴格推導魔法態蒸餾協議，計算實現一個邏輯 $ ext{T}$ 門所需的物理資源開銷和錯誤纍積率。 本書強調： 讀者將理解構建通用容錯量子計算機所需的巨大工程代價和理論復雜性，這是通往“容錯時代”的關鍵壁壘。 --- 第四部分：新興硬件平颱的技術瓶頸與前瞻 (Hardware Frontiers) 本書避免對單一商業平颱進行指南式介紹，而是對不同物理實現路徑的技術挑戰進行橫嚮比較和深入分析。 核心內容聚焦： 1. 超導電路（Transmon Qubits）的耦閤與串擾： 分析 Transmon 架構中，如何設計耦閤器（Couplers）以實現高保真度的雙比特門（如 iSWAP 或 CZ 門），並探討高密度集成電路中，頻率擁擠和串擾如何限製可擴展性。 2. 離子阱係統（Trapped Ions）的全局控製： 聚焦於如何利用激光的拉曼過程實現Mølmer-Sørensen 門，以及如何通過將離子在“量子 CCD 陣列”中移動來實現長程的、可編程的連接性。 3. 拓撲量子計算（Topological Qubits）的理論優勢與工程難度： 探討利用準粒子（Anyons）的非阿貝爾統計特性實現內稟抗錯性的潛力。重點分析實現和操控馬約拉納零模（Majorana Zero Modes）在材料科學和低溫物理上的嚴峻挑戰。 本書強調： 理解不同硬件平颱的“天花闆”在哪裏，以及我們需要哪些物理突破纔能跨越當前的性能限製。 --- 第五部分：量子機器學習（QML）的理論局限性 (Theoretical Boundaries of QML) 本書的最後一部分審視瞭量子計算在機器學習領域的最新熱點，並批判性地分析其宣稱的“量子優勢”。 核心內容聚焦： 1. 量子特徵映射（Quantum Feature Map）的錶達能力分析： 討論 $L$-層的量子電路能錶示多大的特徵空間，並對比其與經典核方法的區彆與聯係。我們將重點討論“量子數據偏置”（Quantum Data Bias）問題。 2. 量子優勢的嚴格判定標準（BQP vs. Classifiers）： 深入探討在分類任務中，如何形式化地證明一個 QML 模型（如量子支持嚮量機）相對於最佳經典模型，具有指數級的加速，而非僅僅是多項式加速。 3. 數據加載的瓶頸——QRAM 的現實性評估： 探討量子算法的許多加速都依賴於量子隨機存取存儲器（QRAM）。我們將分析 QRAM 的物理要求（如光子存儲、高速尋址），並論證在缺乏有效 QRAM 之前，許多 QML 算法的“量子優勢”在輸入階段就已經被經典處理時間所抵消。 本書強調： 本書以嚴謹的理論視角，揭示瞭當前 QML 炒作背後的實際技術障礙，為讀者指明瞭真正有前景的研究方嚮。 --- 目標讀者： 具備紮實的微積分、綫性代數和基礎計算理論知識的研究生、高階軟件工程師，以及對量子信息科學的底層數學和物理原理有深入探索欲望的專業人士。本書要求讀者具備強大的自學能力和對抽象概念的接受度。

作者簡介    

王文峰

　　中國科學院西部之光學者、哈工大機器人 (閤肥) 國際創新研究院類腦智慧研究中心學術主任、IEEE及Springer旗下多個國際會議委員及分會場主席、國傢自然科學基金項目評審專傢，以及DLG聯閤發起人。

李大湘

　　主要研究領域為機器學習、電腦視覺與視訊影像語義分析，並且在電子訊息現場勘驗應用技術公安部重點實驗室從事刑偵視訊影像處理與分析的算法研究，以及監控視訊中的人臉檢測、識彆算法研究與係統開發。

王棟

　　美國史丹佛大學 (Stanford University) 訪問學者與特聘研究員，專注於腦機交互與類腦智慧研究。
 

Chapter  01 影像輪廓分析及人臉檢測
1.1 第1階段：入門
1.1.1 輪廓分析問題
1.1.2 輪廓分析函數
1.1.3 數學形態學運算
1.2 第2階段：進階
1.2.1 邊緣檢測運算元
1.2.2 haar-like特徵
1.3 第3 階段：實戰
1.3.1 膚色機率建模
1.3.2 人臉檢測實戰

Chapter 02 影像邊界顯示及人臉對齊
2.1 第1階段：入門
2.1.1 邊界顯示問題
2.1.2 邊界顯示函數
2.2 第2階段：進階
2.2.1 影像邊界處理
2.2.2 區域屬性度量
2.3 第3階段：實戰
2.3.1 空間幾何轉換
2.3.2 人臉對齊原理
2.3.3 人臉對齊實戰

Chapter 03 影像取樣編碼及人臉重構
3.1 第1階段：入門
3.1.1 取樣編碼問題
3.1.2 取樣編碼函數
3.2 第2階段：進階
3.2.1 人臉影像取樣
3.2.2 人臉範本産生
3.3 第3階段：實戰
3.3.1 資料庫初始化
3.3.2 遮擋區域驗證
3.3.3 人臉重構實戰

Chapter 04 視訊影像轉換及人臉追蹤
4.1 第1階段：入門
4.1.1 視訊轉換問題
4.1.2 視訊轉換函數
4.2 第2階段：進階
4.2.1 視訊壓縮感知
4.2.2 視訊壓縮追蹤
4.3 第3階段：實戰
4.3.1 混編環境設定
4.3.2 C++ 檔案編譯
4.3.3 人臉追蹤實戰

Chapter 05 類腦視覺認知及人臉識彆
5.1 第1階段：入門
5.1.1 類腦認知問題
5.1.2 類腦認知函數
5.2 第2階段：進階
5.2.1 類腦視覺認知
5.2.2 類腦特徵計算
5.2.3 類腦特徵學習
5.3 第3階段：實戰
5.3.1 深度學習實戰
5.3.2 寬度學習實戰
5.3.3 人臉識彆實戰

AppendixA 參考文獻

序

　　本書旨在介紹人臉識彆應用中的關鍵技術問題，深入淺齣、循序漸進地解析MATLAB人臉識彆中的演算法思想、識彆原理與進階程式設計技巧，力圖讓讀者具備大規模程式設計所需的技術模組設計和整閤開發能力，並能以本書所說明為基礎的MATLAB人臉識彆演算法設計思想、圖形化使用者介麵設計與偵錯等內容，更深刻地瞭解真實場景下的人臉識彆技術係統。

　　✤本書特點

　　部分演算法原創，研究價值較高

　　本書整閤瞭研發專案部分可公開的研究成果，部分原創演算法已被實現並收錄到國際標準原始程式碼函數庫中，具有較高的研究價值。

　　循序漸進，易上手，配備完整的程式，可擴充性強

　　本書從初等的函數用法講起，逐步過渡到較高階的混閤程式設計，並從經典的特徵臉主成分分析方法逐步過渡到壓縮感知和深度學習等人臉識彆演算法方麵，其中，人臉建函數庫、人臉檢測追蹤識彆和特定行為分析演算法作為MATLAB混閤程式設計的實例，本身就是一個完整、獨立的機器學習與視覺感知技術模組，可擴充性強。本書還藉助圖形化使用者介麵（GUI）提供瞭直觀的介麵示範，並且所有演算法均配有完整的MATLAB程式，有助讀者係統且深入地瞭解演算法設計思想，並延伸思考空間和擴充空間，達到觸類旁通的效果。

　　✤內容架構

　　本書共分為5章，每章都分為3個階段，以對人臉識彆從入門到進階再到實戰這3個階段的遞進為主綫，探討瞭人臉識彆的5個技術模組，引導讀者對人臉識彆演算法的認知，一步步變得成熟，也分享瞭作者在實戰過程中的一些直觀感受和認識。

　　【第1章】影像輪廓分析及人臉檢測

　　第1階段（入門）引導讀者完成對影像輪廓分析的初步瞭解，並掌握MATLAB輪廓分析函數及與之連結的數字形態學運算函數的實際用法。第2階段（進階）引導讀者進一步瞭解影像輪廓分析，並初步瞭解邊緣檢測運算元，然後結閤haar-like特徵，讓讀者初步瞭解以特徵點為基礎的人臉檢測思想。第3階段（實戰）有關膚色機率建模和人臉檢測實戰，分享瞭作者在實戰階段對人臉檢測演算法設計思想、圖形化使用者介麵（GUI）係統設計及膚色參數設定等的一些感觸和認識。實戰本階段的目標是透過以GUI方式顯示人臉檢測的使用者操作介麵，將以膚色機率模型為基礎的人臉檢測演算法整閤到圖形使用者介麵，讓讀者可以方便地完成偵錯和應用。

　　【第2章】影像邊界顯示及人臉對齊

　　第1階段（入門）引導讀者完成對影像邊界顯示的初步瞭解，並掌握MATLAB的影像邊界顯示函數及其實際用法。第2階段（進階）引導讀者進一步瞭解影像邊界顯示，並初步瞭解影像邊界處理函數，然後結閤MATLAB中的regionprops函數，初步嘗試去度量影像區域的屬性。第3階段（實戰）有關空間幾何轉換、人臉對齊原理和人臉對齊實戰等三部分，分享瞭作者在實戰階段對人臉對齊演算法設計思想、建模思想及程式設計技巧等實戰方麵的一些感觸和認識。實戰階段的目標是用GUI方式顯示人臉對齊操作使用者介麵，將人臉對齊的經典演算法整閤到圖形使用者介麵，産生讀者可自如偵錯、編輯的圖形化使用者介麵（GUI）。

　　【第3章】影像取樣編碼及人臉重構

　　第1階段（入門）引導讀者完成對影像取樣編碼問題的初步瞭解，並掌握MATLAB影像取樣編碼函數及其實際用法。第2階段（進階）引導讀者進一步瞭解影像取樣編碼，完成對人臉影像取樣函數的瞭解與實現，並結閤以主成分分析方法為基礎的人臉範本産生技術，初步嘗試瞭解MATLAB特徵臉建函數庫的基本流程。第3階段（實戰）有關資料庫初始化、遮擋區域驗證和人臉重構實戰等三部分，分享瞭作者對演算法設計思想、建模想法的一些感觸和認識，也分享瞭作者在MATLAB自訂函數設計、演算法程式實現等方麵的實戰心得。實戰階段的目標是掌握可用於處理遮擋問題的人臉重構演算法，會設計相關的MATLAB自訂函數並將其整閤到圖形化使用者介麵（GUI），具備演算法實現及相關GUI的編輯和開發能力。

　　【第4章】視訊影像轉換及人臉追蹤

　　第1階段（入門）引導讀者完成對視訊影像轉換問題的初步瞭解，並掌握MATLAB視訊影像轉換函數及其實際用法，並設計瞭一些自訂函數。第2階段（進階）引導讀者進一步瞭解視訊影像取樣，瞭解視訊壓縮感知並初步實現視訊壓縮追蹤。第3階段（實戰）有關混閤程式設計介麵、C++檔案編譯和人臉追蹤實戰等三部分，分享瞭作者在實戰階段對人臉追蹤演算法設計思想、實現過程及混編技巧等的一些感觸和認識。實戰階段的目標是設計直觀的人臉追蹤操作使用者介麵，並將視訊壓縮追蹤演算法整閤到人臉追蹤使用者介麵，産生可方便讀者編輯的GUI，並初步瞭解MATLAB混閤程式設計思想和混編原理。

　　【第5章】類彆腦視覺認知及人臉識彆

　　第1階段（入門）引導讀者完成對類彆腦視覺認知問題的初步瞭解，介紹與之連結的一些MATLAB函數及其實際用法，並初步介紹瞭一些自訂函數。第2階段（進階）引導讀者進一步瞭解類彆腦視覺認知，並初步實現類彆腦視覺認知、類彆腦特徵計算、類彆腦特徵學習。第3階段（實戰）有關深度學習實戰、寬度學習實戰和人臉識彆實戰等三部分，分彆示範瞭深度學習、寬度學習在二維人臉識彆中的效果，以及RoPS特徵在3D人臉識彆中的效果，分享瞭作者在實戰階段對人臉識彆演算法的設計思想、建模思想及程式設計技巧等的一些感觸和認識。實戰階段的目標是用圖形方式分彆顯示以深度學習、寬度學習及RoPS為基礎的人臉識彆操作使用者介麵，將人臉識彆的經典演算法整閤到圖形使用者介麵，産生讀者可自如偵錯、編輯的圖形化使用者介麵（GUI）。

　　✤繁體中文版說明

　　本書程式碼使用MatLab，為維持程式碼及作者使用圖型之完整性，本書之程式碼及書中畫麵保留簡體中文介麵，請讀者參照書中內容實作。
 

评分☆☆☆☆☆

我對AI的興趣，大部分來自於新聞媒體和科技展覽上看到的一些炫酷的應用，像是自動駕駛、人臉辨識等等。但一直以來，我都覺得這些東西離我有點遠，不知道該從何學起。這次聽說有這本《最成熟AI套件之實作：MatLab人工智慧工具書（熱銷版）（二版）》推齣，而且是用MatLab這個我比較熟悉的工程軟體來教學，我認為這提供瞭一個絕佳的學習機會。我希望這本書能夠打破AI的神秘感，用比較平易近人的方式，帶我理解AI的運作原理，並且透過實作，讓我能夠親手打造齣一些簡單的AI應用。我很期待它能提供一些不同於坊間其他AI書籍的獨特觀點或教學方法，讓我在學習過程中能夠感受到新鮮感和成就感。

评分☆☆☆☆☆

我之前在學校接觸過一些機器學習的理論，但那時候的教材總是用一些比較學術、比較基礎的例子，很多時候學完瞭理論，卻不知道該怎麼實際應用到更複雜的問題上。這本《最成熟AI套件之實作：MatLab人工智慧工具書（熱銷版）（二版）》聽說是用MatLab這個工具來教學，這對我來說是個很大的吸引點。因為MatLab本身就有很多內建的工具箱，而且在數據處理和圖像處理方麵很方便，我一直在想，如果能把AI的知識和MatLab結閤起來，那在處理一些實際的工程問題時，比如信號處理、影像辨識，或是甚至是一些控製係統的優化，都會變得更加得心應手。我很期待它能提供一些貼近真實世界的案例，讓我可以驗證所學，並且找到在我的研究領域或工作上能應用的靈感。

评分☆☆☆☆☆

說實話，市麵上AI的書籍多到爆炸，有些講得太理論，有些又太過於入門，感覺沒有一個是真正能讓我這種有點底子，但又想更深入瞭解AI「眉角」的讀者。我聽朋友說這本《最成熟AI套件之實作：MatLab人工智慧工具書（熱銷版）（二版）》很不錯，尤其是在“實作”這兩個字上下瞭功夫。我猜測它應該不會隻是羅列演算法，而是會教你怎麼用MatLab的函數和工具，把這些演算法串起來，建構齣一個可運行的AI係統。我特別希望它能包含一些進階的主題，比如深度學習的部分，或者是一些比較獨特、不那麼常見的AI應用。畢竟，現在AI的發展非常快速，光是學基礎的東西已經不夠瞭，我希望能找到一本能夠帶我進入更前沿領域的書。

评分☆☆☆☆☆

哇，看到這本《最成熟AI套件之實作：MatLab人工智慧工具書（熱銷版）（二版）》封麵，就覺得一股親切感湧上心頭。我之前就聽說過MatLab在工程和科學領域的強大，但一直覺得AI的部分有點遙不可及，總覺得需要高深的數學背景纔能駕馭。這次看到它齣瞭新版，而且還強調“實作”，就覺得是時候真正踏齣第一步瞭。我特別好奇它會怎麼引導初學者，像是那些跟我一樣，有基本的程式設計概念，但對AI演算法細節還不太清楚的讀者，能不能藉由這本書，從零開始，一步步建構齣自己的AI模型。我希望它能提供清晰易懂的步驟，而不是一堆抽象的理論。畢竟，我希望的是能夠動手做，看到結果，而不是光看公式。而且“熱銷版”這個標籤，也讓我對它的內容品質有瞭不錯的預期，總覺得會是經過市場考驗、大傢普遍認為有價值的內容。

评分☆☆☆☆☆

我一直對AI感到好奇，但礙於時間和資源，很少有機會深入學習。最近看到《最成熟AI套件之實作：MatLab人工智慧工具書（熱銷版）（二版）》這本書，聽說它評價很好，而且是熱銷版，我就想著是不是可以藉此機會來好好鑽研一下。我個人比較喜歡透過動手實作來學習，所以書名中的「實作」兩個字深深吸引瞭我。我希望這本書能夠提供非常詳盡的步驟說明，讓我能夠跟著書中的範例，一步一步地在MatLab中建立起各種AI模型，並且能夠理解每一個步驟背後的邏輯。我尤其期待書中能夠涵蓋一些比較實際的應用場景，像是數據分析、預測模型，或是影像辨識等，這樣我纔能更清楚地看到AI在實際生活中的應用價值。