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內(nèi)容簡介

　　本書將LabVIEW數(shù)據(jù)采集技術和EasyDL人工智能開發(fā)技術進行有機融合，探索并實踐一種AI技術賦能傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集技術的新方法。全書詳細介紹了LabVIEW程序設計基礎、基于LabVIEW的數(shù)值、聲音、圖像3種類型數(shù)據(jù)采集技術、百度飛槳EasyDL中數(shù)值、聲音、圖像有關智能應用的快速建模及應用測試基本方法，最后將前述內(nèi)容融會貫通，以數(shù)值數(shù)據(jù)預測、時間序列預測、聲音分類、語音識別、圖像分類、物體檢測、圖像分割等典型人工智能應用程序設計為目標，給出了基于LabVIEW和EasyDL的AI應用技術原型實現(xiàn)的詳細過程。本書可作為應用型本科及高職院校電子信息類、自動化類、機電類專業(yè)學生綜合實驗、課程設計、畢業(yè)設計的參考教材，也可作為相關專業(yè)學生拓展視野的參考書，還可供測試測量工作相關技術人員學習與參考。

作者簡介

　　楊帆陜西科技大學副教授。國家級一流專業(yè)（電子信息工程）負責人，主要從事電子系統(tǒng)設計、計算機監(jiān)控與智能信息處理相關教學與科研工作。曾獲陜西科技大學教學成果一等獎3次，全國電子信息類專業(yè)課程實驗教學案例設計競賽一等獎、三等獎，參與或主持完成國家級、省部級科技項目與教改研究項目多項。

圖書目錄

第1章LabVIEW程序設計快速入門
1.1LabVIEW開發(fā)平臺簡介
1.1.1圖形化編程與LabVIEW
1.1.2LabVIEW 2018開發(fā)環(huán)境
1.1.3LabVIEW程序設計初步
1.1.4LabVIEW程序運行與調(diào)試
1.2LabVIEW中的數(shù)據(jù)類型
1.2.1數(shù)值類型
1.2.2布爾類型
1.2.3枚舉類型
1.2.4字符串類型
1.2.5數(shù)組
1.2.6簇數(shù)據(jù)
1.3LabVIEW程序設計基礎
1.3.1循環(huán)結(jié)構(gòu)
1.3.2條件結(jié)構(gòu)
1.3.3順序結(jié)構(gòu)
1.3.4事件結(jié)構(gòu)
1.3.5子VI設計
1.3.6局部變量與全局變量
1.3.7屬性節(jié)點與功能節(jié)點
第2章LabVIEW程序設計擴展技術
2.1動態(tài)鏈接庫應用編程
2.1.1DLL簡介
2.1.2創(chuàng)建DLL
2.1.3調(diào)用實例
2.2JSON應用編程
2.2.1基本概念
2.2.2主要節(jié)點
2.2.3應用實例
2.3HTTP協(xié)議應用編程
2.3.1基本概念
2.3.2主要節(jié)點
2.3.3應用實例
2.4文件I/O操作
2.4.1基本概念
2.4.2主要節(jié)點
2.4.3應用實例
第3章LabVIEW數(shù)據(jù)采集技術
3.1數(shù)據(jù)采集技術概論
3.1.1基本概念
3.1.2信號分類
3.1.3接線方式
3.1.4系統(tǒng)組成
3.1.5常用技術指標
3.2數(shù)值數(shù)據(jù)采集
3.2.1數(shù)值采集
3.2.2應用開發(fā)實例
3.3聲音數(shù)據(jù)采集
3.3.1聲音采集
3.3.2應用開發(fā)實例
3.4圖像數(shù)據(jù)采集
3.4.1圖像采集
3.4.2應用開發(fā)實例
第4章飛槳EasyDL開發(fā)平臺概況
4.1EasyDL平臺簡介
4.1.1EasyDL快速認知
4.1.2EasyDL產(chǎn)品優(yōu)勢
4.1.3EasyDL常用概念
4.1.4EasyDL平臺分類
4.2EasyDL平臺AI應用建模
4.2.1一般流程
4.2.2創(chuàng)建模型
4.2.3上傳數(shù)據(jù)
4.2.4訓練與校驗
4.2.5發(fā)布模型
4.2.6應用測試
第5章飛槳EasyDL結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)AI應用建模
5.1表格數(shù)據(jù)預測建模
5.1.1基本流程
5.1.2創(chuàng)建模型
5.1.3數(shù)據(jù)準備
5.1.4模型訓練
5.1.5模型校驗
5.1.6模型發(fā)布
5.1.7接口測試
5.2時序數(shù)據(jù)預測建模
5.2.1基本流程
5.2.2創(chuàng)建模型
5.2.3數(shù)據(jù)準備
5.2.4模型訓練
5.2.5模型校驗
5.2.6模型發(fā)布
5.2.7接口測試
第6章飛槳EasyDL語音數(shù)據(jù)AI應用建模
6.1聲音分類建模
6.1.1基本流程
6.1.2創(chuàng)建模型
6.1.3數(shù)據(jù)準備
6.1.4模型訓練
6.1.5模型校驗
6.1.6模型發(fā)布
6.1.7接口測試
6.2語音識別建模
6.2.1基本流程
6.2.2創(chuàng)建模型
6.2.3數(shù)據(jù)準備
6.2.4模型訓練
6.2.5模型發(fā)布
6.2.6接口測試
第7章飛槳EasyDL圖像數(shù)據(jù)AI應用建模
7.1圖像分類建模
7.1.1基本流程
7.1.2創(chuàng)建模型
7.1.3數(shù)據(jù)準備
7.1.4模型訓練
7.1.5模型校驗
7.1.6模型發(fā)布
7.1.7接口測試
7.2物體檢測建模
7.2.1基本流程
7.2.2創(chuàng)建模型
7.2.3數(shù)據(jù)準備
7.2.4數(shù)據(jù)標注
7.2.5模型訓練
7.2.6模型校驗
7.2.7模型發(fā)布
7.2.8接口測試
7.3圖像分割建模
7.3.1基本流程
7.3.2創(chuàng)建模型
7.3.3數(shù)據(jù)準備
7.3.4數(shù)據(jù)標注
7.3.5模型訓練
7.3.6模型校驗
7.3.7模型發(fā)布
7.3.8接口測試
第8章數(shù)值數(shù)據(jù)采集與智能應用開發(fā)
8.1表格數(shù)據(jù)預測應用開發(fā)實例
8.1.1程序設計目標
8.1.2程序總體結(jié)構(gòu)
8.1.3獲取服務令牌
8.1.4生成請求數(shù)據(jù)
8.1.5發(fā)出服務請求
8.1.6解析響應數(shù)據(jù)
8.1.7完整程序框圖
8.1.8運行結(jié)果分析
8.2時序數(shù)據(jù)預測應用開發(fā)實例
8.2.1程序設計目標
8.2.2程序總體結(jié)構(gòu)
8.2.3獲取服務令牌
8.2.4生成請求數(shù)據(jù)
8.2.5發(fā)出服務請求
8.2.6解析響應數(shù)據(jù)
8.2.7完整程序框圖
8.2.8運行結(jié)果分析
第9章聲音數(shù)據(jù)采集與智能應用開發(fā)
9.1聲音分類應用開發(fā)實例
9.1.1程序設計目標
9.1.2程序總體結(jié)構(gòu)
9.1.3獲取服務令牌
9.1.4生成請求數(shù)據(jù)
9.1.5發(fā)出服務請求
9.1.6解析響應數(shù)據(jù)
9.1.7完整程序框圖
9.1.8運行結(jié)果分析
9.2語音識別應用開發(fā)實例
9.2.1程序設計目標
9.2.2程序總體結(jié)構(gòu)
9.2.3獲取服務令牌
9.2.4生成請求數(shù)據(jù)
9.2.5發(fā)出服務請求
9.2.6解析響應數(shù)據(jù)
9.2.7完整程序框圖
9.2.8運行結(jié)果分析
第10章圖像數(shù)據(jù)采集與智能應用開發(fā)
10.1圖像分類應用開發(fā)實例
10.1.1程序設計目標
10.1.2程序總體結(jié)構(gòu)
10.1.3獲取服務令牌
10.1.4生成請求數(shù)據(jù)
10.1.5發(fā)出服務請求
10.1.6解析響應數(shù)據(jù)
10.1.7完整程序框圖
10.1.8運行結(jié)果分析
10.2物體檢測應用開發(fā)實例
10.2.1程序設計目標
10.2.2程序總體結(jié)構(gòu)
10.2.3獲取服務令牌
10.2.4生成請求數(shù)據(jù)
10.2.5發(fā)出服務請求
10.2.6解析響應數(shù)據(jù)
10.2.7完整程序框圖
10.2.8運行結(jié)果分析
10.3圖像分割應用開發(fā)實例
10.3.1程序設計目標
10.3.2程序總體結(jié)構(gòu)
10.3.3獲取服務令牌
10.3.4生成請求數(shù)據(jù)
10.3.5發(fā)出服務請求
10.3.6解析響應數(shù)據(jù)
10.3.7完整程序框圖
10.3.8運行結(jié)果分析