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| 編輯推薦： |
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人工智能、物联网等新兴技术的不断普及，各类智能化装置得以大量部署和应用，催生了嵌入式应用系统开发技术人才的巨大需求。但是由于嵌入式应用系统开发所涉及知识点庞杂，且具有多领域知识融会贯通的特点，这使得初学者学习嵌入式技术时不可避免地面临入门难、学习周期长等问题。NI公司针对嵌入式应用开发相关技术学习中存在的问题，推出了myRIO嵌入式开发平台，由于其使用图形化编程语言LabVIEW进行系统开发，而且板载资源丰富、简单易用、便携可靠，在国内外众多高校电子信息、自动化、测控、机电等专业的教学与创新训练中得到广泛应用。
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| 內容簡介： |
本书将LabVIEW数据采集技术和EasyDL人工智能开发技术进行有机融合，探索并实践一种AI技术赋能传统数据采集技术的新方法。全书详细介绍了LabVIEW程序设计基础、基于LabVIEW的数值、声音、图像3种类型数据采集技术、百度飞桨EasyDL中数值、声音、图像有关智能应用的快速建模及应用测试基本方法，最后将前述内容融会贯通，以数值数据预测、时间序列预测、声音分类、语音识别、图像分类、物体检测、图像分割等典型人工智能应用程序设计为目标，给出了基于LabVIEW和EasyDL的AI应用技术原型实现的详细过程。
本书可作为应用型本科及高职院校电子信息类、自动化类、机电类专业学生综合实验、课程设计、毕业设计的参考教材，也可作为相关专业学生拓展视野的参考书，还可供测试测量工作相关技术人员学习与参考。
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| 關於作者： |
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杨帆 陕西科技大学副教授。国家级一流专业（电子信息工程）负责人，主要从事电子系统设计、计算机监控与智能信息处理相关教学与科研工作。曾获陕西科技大学教学成果一等奖3次，全国电子信息类专业课程实验教学案例设计竞赛一等奖、三等奖，参与或主持完成国家级、省部级科技项目与教改研究项目多项。
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| 目錄：
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第1章LabVIEW程序设计快速入门
1.1LabVIEW开发平台简介
1.1.1图形化编程与LabVIEW
1.1.2LabVIEW 2018开发环境
1.1.3LabVIEW程序设计初步
1.1.4LabVIEW程序运行与调试
1.2LabVIEW中的数据类型
1.2.1数值类型
1.2.2布尔类型
1.2.3枚举类型
1.2.4字符串类型
1.2.5数组
1.2.6簇数据
1.3LabVIEW程序设计基础
1.3.1循环结构
1.3.2条件结构
1.3.3顺序结构
1.3.4事件结构
1.3.5子VI设计
1.3.6局部变量与全局变量
1.3.7属性节点与功能节点
第2章LabVIEW程序设计扩展技术
2.1动态链接库应用编程
2.1.1DLL简介
2.1.2创建DLL
2.1.3调用实例
2.2JSON应用编程
2.2.1基本概念
2.2.2主要节点
2.2.3应用实例
2.3HTTP协议应用编程
2.3.1基本概念
2.3.2主要节点
2.3.3应用实例
2.4文件I/O操作
2.4.1基本概念
2.4.2主要节点
2.4.3应用实例
第3章LabVIEW数据采集技术
3.1数据采集技术概论
3.1.1基本概念
3.1.2信号分类
3.1.3接线方式
3.1.4系统组成
3.1.5常用技术指标
3.2数值数据采集
3.2.1数值采集
3.2.2应用开发实例
3.3声音数据采集
3.3.1声音采集
3.3.2应用开发实例
3.4图像数据采集
3.4.1图像采集
3.4.2应用开发实例
第4章飞桨EasyDL开发平台概况
4.1EasyDL平台简介
4.1.1EasyDL快速认知
4.1.2EasyDL产品优势
4.1.3EasyDL常用概念
4.1.4EasyDL平台分类
4.2EasyDL平台AI应用建模
4.2.1一般流程
4.2.2创建模型
4.2.3上传数据
4.2.4训练与校验
4.2.5发布模型
4.2.6应用测试
第5章飞桨EasyDL结构化数据AI应用建模
5.1表格数据预测建模
5.1.1基本流程
5.1.2创建模型
5.1.3数据准备
5.1.4模型训练
5.1.5模型校验
5.1.6模型发布
5.1.7接口测试
5.2时序数据预测建模
5.2.1基本流程
5.2.2创建模型
5.2.3数据准备
5.2.4模型训练
5.2.5模型校验
5.2.6模型发布
5.2.7接口测试
第6章飞桨EasyDL语音数据AI应用建模
6.1声音分类建模
6.1.1基本流程
6.1.2创建模型
6.1.3数据准备
6.1.4模型训练
6.1.5模型校验
6.1.6模型发布
6.1.7接口测试
6.2语音识别建模
6.2.1基本流程
6.2.2创建模型
6.2.3数据准备
6.2.4模型训练
6.2.5模型发布
6.2.6接口测试
第7章飞桨EasyDL图像数据AI应用建模
7.1图像分类建模
7.1.1基本流程
7.1.2创建模型
7.1.3数据准备
7.1.4模型训练
7.1.5模型校验
7.1.6模型发布
7.1.7接口测试
7.2物体检测建模
7.2.1基本流程
7.2.2创建模型
7.2.3数据准备
7.2.4数据标注
7.2.5模型训练
7.2.6模型校验
7.2.7模型发布
7.2.8接口测试
7.3图像分割建模
7.3.1基本流程
7.3.2创建模型
7.3.3数据准备
7.3.4数据标注
7.3.5模型训练
7.3.6模型校验
7.3.7模型发布
7.3.8接口测试
第8章数值数据采集与智能应用开发
8.1表格数据预测应用开发实例
8.1.1程序设计目标
8.1.2程序总体结构
8.1.3获取服务令牌
8.1.4生成请求数据
8.1.5发出服务请求
8.1.6解析响应数据
8.1.7完整程序框图
8.1.8运行结果分析
8.2时序数据预测应用开发实例
8.2.1程序设计目标
8.2.2程序总体结构
8.2.3获取服务令牌
8.2.4生成请求数据
8.2.5发出服务请求
8.2.6解析响应数据
8.2.7完整程序框图
8.2.8运行结果分析
第9章声音数据采集与智能应用开发
9.1声音分类应用开发实例
9.1.1程序设计目标
9.1.2程序总体结构
9.1.3获取服务令牌
9.1.4生成请求数据
9.1.5发出服务请求
9.1.6解析响应数据
9.1.7完整程序框图
9.1.8运行结果分析
9.2语音识别应用开发实例
9.2.1程序设计目标
9.2.2程序总体结构
9.2.3获取服务令牌
9.2.4生成请求数据
9.2.5发出服务请求
9.2.6解析响应数据
9.2.7完整程序框图
9.2.8运行结果分析
第10章图像数据采集与智能应用开发
10.1图像分类应用开发实例
10.1.1程序设计目标
10.1.2程序总体结构
10.1.3获取服务令牌
10.1.4生成请求数据
10.1.5发出服务请求
10.1.6解析响应数据
10.1.7完整程序框图
10.1.8运行结果分析
10.2物体检测应用开发实例
10.2.1程序设计目标
10.2.2程序总体结构
10.2.3获取服务令牌
10.2.4生成请求数据
10.2.5发出服务请求
10.2.6解析响应数据
10.2.7完整程序框图
10.2.8运行结果分析
10.3图像分割应用开发实例
10.3.1程序设计目标
10.3.2程序总体结构
10.3.3获取服务令牌
10.3.4生成请求数据
10.3.5发出服务请求
10.3.6解析响应数据
10.3.7完整程序框图
10.3.8运行结果分析
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| 內容試閱：
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近年来，人工智能(Artificial Intelligence，AI)相关技术的应用和推广已成为当前最令人瞩目的热点方向之一。越来越多的企业都选择了将AI作为推动产品技术升级或创新的手段。但是在AI技术赋能传统技术的创新实践中，不可避免地面临人才成本巨大、研发投入高、落地周期长、业务场景高度定制化等问题，导致AI相关应用开发总是伴随着高成本与低适配的痛点，使得绝大部分工程技术人员不得不望而却步。
为了充分发挥AI技术对传统行业的赋能作用，消除应用开发中的痛点，国内外科技公司(Intel、Google、百度、讯飞等)也都纷纷推出了开放式AI开发平台，在提供算力服务的同时，也提供了语音识别、物体检测、自动驾驶等不同领域的解决方案。其中，百度公司推出的飞桨EasyDL基于百度在深度学习领域深厚的算法积累和全流程自动化处理机制，提供了包含数据服务、模型训练、部署应用等一站式、全流程功能，即使是零算法基础的用户也能在飞桨EasyDL引导下完成模型的训练并获得满意的结果。百度飞桨EasyDL因零门槛、专业性强、完美地化解用户痛点等优势，被众多中小企业所青睐，已在互联网、工业、农业、医疗、物流、零售、教育、交通等领域的多个行业场景得以广泛应用，成为AI技术赋能传统行业的重要技术平台之一。
众所周知，任何产品在其生命周期内，无论是原型设计、功能验证还是生产使用的任何一个环节，都存在以数据采集为核心的测试测量相关工作。通过数据采集技术的应用，用户可以获取并积累产品相关的测试测量数据，包括数值类型测量数据、声音类型测量数据、图像类型测量数据。而数据恰恰是现代AI应用开发的主要技术基础，鉴于数据在AI应用中的不可替代作用，我们有理由认为测试测量领域的数据采集技术与现代人工智能技术的集成应用，必然会成为各行各业实现智能化升级改造的主要突破点，也必然是AI赋能传统产业，促进跨领域技术创新的最佳路径。
本书将LabVIEW的数据采集优势和飞桨EasyDL的人工智能应用开发优势进行整合，在不同类型数据的高效率采集基础上，借助飞桨EasyDL深度挖掘测试测量数据的潜在应用价值，开发部署对应的AI模型，实现基于LabVIEW的高性能AI应用快速开发。这种AI应用的技术集成开发方案在不增加工程技术人员负担的前提下，赋能传统的数据采集应用，为工程技术人员进一步拓展数据采集技术应用维度，进一步扩大数据采集业务边界，建立基于AI技术解决问题的新思维习惯，提供了一种新的技术路线和实施途径。
本书遵循认知规律和开发能力逐步递进生成的基本原则，将数据采集及智能化应用系统开发所需的知识和技能分为前后衔接的10章内容。其中，第1章～第3章聚焦LabVIEW程序设计，介绍LabVIEW程序设计基础、程序设计扩展技术及数据采集技术(含数值、声音、图像3种不同类型数据的采集与存储技术)； 第4章～第7章着重于飞桨EasyDL AI建模技术，介绍飞桨EasyDL平台基本情况，针对数值、声音、图像3类数据的典型应用场景，进行AI建模、训练、部署和测试的一般方法和流程； 第8章～第10章为相关技术的综合应用，介绍基于前期采集数据，利用飞桨EasyDL训练部署的AI模型，实现人工智能应用系统的技术实现过程。读者使用本书时既可选择通读全书以便形成完整技术链的开发能力，也可选择精读部分章节以便提高某一环节的实践能力。
本书第1章、第4章由张彩丽编写，第2章、第3章由刘晋东编写，第5章由李宁编写，第6章～第10章由杨帆编写，全书由杨帆统稿。马琳泽、周成勇、兀赛、汪湘涛、王志强、马佳、谢林睿等同学参与了部分建模与程序设计的实验，并对书稿进行了初步的校对。
在本书的编写过程中，得到了陕西成和电子、北京曾益慧创科技有限公司的鼓励和大力支持，在此表示衷心的感谢！此外，本书得到了2019年产教合作协同育人项目(编号： 201901198034、201901107061)、陕西省科技厅社会发展项目(编号： 2016SF418)的支持。
为了便于读者使用，本书提供全部范例的程序代码、关键技术的微视频、AI建模训练数据集及电子课件。本书内容涉及知识面比较宽泛，限于篇幅，部分内容可能存在以点带面、不够深入的问题，也难免会出现一些错误与疏漏，不当之处，恳请读者批评指正。
编著2023年7月于西安 未央湖
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