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| 編輯推薦： |
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本书是一本定位清晰、针对智能系统相关内容安排合理的书籍，书中对涉及智能系统的知识点娓娓道来，体系完整、分配合理、内容丰富，是一本适合于智能系统初学者入门的书籍，同时也有助于开发者对智能系统的知识点有一个整体的把握和回顾。
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| 內容簡介： |
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本书从硬件、软件、算法和通信4方面讲述一个智能系统完整的开发内容，主要包括智能系统相关背景、智能系统芯片、编译系统、操作系统、操作系统软件框架、应用软件开发、机器学习、深度学习推理框架和智能系统应用开发，从而让读者能够全面地学习一个智能系统所涉及的各方面知识点，便于从宏观方面理解智能系统。 本书适合计算机体系和智能体系的初学者，便于他们了解相关的知识点，以方便后期展开更加深入的学习。本书也适合已学习计算机体系相关课程的读者，方便这些读者对以前所学的知识点回顾、加深和集成，从而对智能系统有全面认识。 本书可以作为高等学校计算机科学与技术、人工智能、软件工程、自动化和电子工程等专业的教材和参考书，或供相关工程技术人员参考。
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| 目錄：
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第1章智能系统概述1
1.1智能系统介绍1
1.2智能系统的组成2
1.2.1智能系统与硬件2
1.2.2智能系统与软件3
1.2.3智能系统与通信3
1.2.4智能系统与算法4
1.3智能系统发展及挑战4
第2章智能系统芯片6
2.1概述6
2.1.1芯片架构相关概念6
2.1.2智能系统涉及的芯片类型10
2.2常见芯片内核介绍11
2.2.1x86架构11
2.2.2ARM内核11
2.2.3RISCV内核12
2.2.4MIPS内核13
2.2.5PowerPC内核13
2.2.6Xtensa架构13
2.2.7Alpha架构14
2.2.8龙芯内核14
2.3智能加速器和类脑芯片介绍14
2.3.1神经网络加速器14
2.3.2GPU图形加速器18
2.3.3DSP19
2.3.4ISP19
2.3.5FPGA19
2.3.6神经网络类脑芯片20
2.4芯片接口介绍21
2.4.1基本接口电路21
2.4.2存储模块22
2.4.3常见接口23
2.5芯片种类介绍33
2.5.1通用计算机系统33
2.5.2嵌入式微控制器33
2.5.3嵌入式微处理器35
2.6具体芯片案例介绍36
2.6.1鲲鹏芯片37
2.6.2昇腾芯片40
2.6.3Hi3861芯片43
第3章编译系统44
3.1编译系统概述44
3.2编译器45
3.2.1编译器流程说明45
3.2.2连接过程说明47
3.3常见编译器48
3.3.1GCC编译器介绍48
3.3.2LLVM编译器介绍49
3.3.3TVM编译器50
3.3.4方舟编译器51
3.3.5毕昇编译器52
〖3〗智能系统及其应用目录〖3〗第4章操作系统54
4.1操作系统概述54
4.2操作系统基础54
4.2.1操作系统内核架构54
4.2.2操作系统调用POSIX标准56
4.2.3进程管理57
4.2.4内存管理58
4.2.5操作系统调度60
4.2.6进程间通信60
4.2.7进程间同步62
4.2.8中断管理65
4.2.9时钟管理66
4.2.10文件系统66
4.2.11设备管理66
4.3Linux操作系统67
4.3.1常见Linux发行版67
4.3.2openEular操作系统69
4.3.3Linux系统72
4.3.4基于BootLoader方式的Linux系统启动73
4.3.5Linux内核76
4.3.6Linux驱动程序79
4.3.7Linux根文件系统80
4.4LiteOS操作系统80
4.4.1LiteOSM操作系统81
4.4.2LiteOSA操作系统83
第5章操作系统软件框架86
5.1Android系统86
5.2鸿蒙系统90
5.2.1鸿蒙系统架构介绍90
5.2.2鸿蒙系统开发介绍96
5.3ROS系统97
5.3.1ROS的特点97
5.3.2ROS架构98
5.3.3ROS系统主要内容99
第6章应用软件开发105
6.1程序开发105
6.1.1常见开发语言105
6.1.2常见开发环境108
6.1.3代码版本管理工具109
6.2网络通信介绍111
6.2.1常见无线通信方案111
6.2.2通信方案及协议114
6.2.3常见序列化协议119
6.3软件框架及常见组件120
6.3.1后端开发121
6.3.2前端开发124
第7章机器学习126
7.1人工智能与机器学习126
7.1.1人工智能概论126
7.1.2机器学习概论127
7.1.3机器学习常用的算法127
7.1.4机器学习度量指标130
7.1.5过拟合与欠拟合132
7.2深度学习介绍132
7.2.1深度学习框架132
7.2.2卷积神经网络处理流程136
7.3深度卷积神经网络138
7.3.1卷积神经网络结构138
7.3.2经典卷积神经网络介绍141
7.4深度循环神经网络142
7.4.1RNN142
7.4.2LSTM143
7.4.3GRU143
7.5其他深度学习网络144
7.5.1深度生成模型144
7.5.2图神经网络算法145
7.5.3词向量网络146
7.5.4深度强化学习147
7.5.5元学习149
7.5.6目标检测模型149
7.5.7语义图像分割模型151
7.6深度学习网络模型生成152
7.6.1训练平台153
7.6.2数据集制作154
7.6.3训练模型155
第8章深度学习推理框架158
8.1CPU优化相关技术158
8.1.1OpenMP技术158
8.1.2单指令多数据流159
8.1.31×1标准卷积计算加速实例160
8.2深度学习推理引擎技术164
8.2.1编译器方案164
8.2.2基于芯片内核的优化方案165
8.2.3基于专用芯片的优化方案168
8.2.4深度学习算法改进方案168
8.3昇腾AI软件栈171
8.3.1昇腾AI软件栈总览172
8.3.2神经网络软件架构174
8.3.3流程编排器175
8.3.4数字视觉预处理175
8.3.5张量加速引擎176
8.3.6运行管理器177
8.3.7任务调度器178
8.3.8框架管理器179
8.4深度学习模型部署180
第9章智能系统应用开发184
9.1常见传感器系统184
9.1.1姿态传感器184
9.1.2激光传感器186
9.1.3视觉传感器189
9.1.4语音传感器198
9.2智能控制系统介绍199
9.2.1驱动控制系统199
9.2.2运动控制系统200
9.2.3任务控制系统203
9.3智能系统实例203
9.3.1数据集制作203
9.3.2目标检测模型MobileNetSSD205
9.3.3模型部署206
9.3.4控制决策206
参考文献208
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| 內容試閱：
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当今各种智能系统进入人们的生产和生活当中，从家庭经常使用的扫地机器人到自动驾驶汽车都属于智能系统的范畴。智能系统融合硬件、软件、计算和通信等多方面知识，涉及人工智能、机器学习、智能芯片、智能控制、云计算、边缘计算和边云协同等多方面的技术。
本书内容从硬件、软件、算法和通信4方面展开。
(1) 硬件主要包括芯片及体系结构、硬件接口、传感器和控制器方面的内容。
(2) 软件主要涉及系统软件、软件框架、软件库和编程语言方面的内容。
(3) 算法主要涉及机器学习、深度学习和算法部署方面的内容。
(4) 通信主要涉及通信硬件协议、协议编码等方面的内容。
本书描述了一个完整智能系统涉及的内容，适合两类读者： 一是刚入门计算机系统的初学者，通过阅读本书可以把智能系统所涉及的硬件、软件、算法和通信相关的知识点全面学习，从而为进一步学习智能系统相关知识点提供思路;二是已学习过计算机相关知识的读者，可以通过阅读本书，把以前学习过的知识点进行整理和总结，从而对智能系统的开发有深入理解。
本书涉及硬件、软件、算法和通信4方面的内容，内容知识跨度大，由于作者学术水平有限，书中难免存在表达欠妥之处，由衷希望广大读者朋友和专家学者提出宝贵的修改建议。修改建议可直接反馈至编者的电子邮箱: picy@scut.edu.cn。
作者2022年2月于广州
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