具体描述
《信息技术基础实训指导》是《信息技术基础》的配套实训教材。全书分为13章，主要内容是模块实训、选择题库、综合实训、难点汇总。第1～2章提供了计算机基础知识和信息技术基础知识的一些选择题。第3～10章提供了28个模块实训和若干选择题，包括中文Windows 2000操作系统及汉字输入法、文字处理软件Word 2003、电子表格处理软件Excel 2003、演示文稿制作软件PowerPoint 2003、网页制作软件FrontPage 2003、计算机网络基础知识、因特网的基本应用、数据库管理软件Access 2003等方面的内容。每个实训都包括实训目标、实训任务和实训步骤，部分实训中还提供了实训样张，以便学生顺利进行实训。第11章选择题库由信息技术基础习题集组成，收集汇编了近1200道练习题并提供了参考答案。第12章提供了20套综合实训题及实训二十的详解。第13章对考试常见问题进行了汇集并给出了解决方法。此外，作者还提供了28个模块实训和20个综合实训的上机实训素材，可以从http://www.tup.tsinghua.edu.cn下载。
《信息技术基础实训指导》可作为高职高专院校计算机基础课程入门教材的辅助参考书，也可作为计算机初学者检验自己学习成果的参考读物。
现代光学成像技术：从理论到应用 图书简介 本书深入剖析了现代光学成像领域的核心理论、关键技术及其在科学研究与工业应用中的广泛实践。全书内容编排遵循由基础原理到前沿进展的逻辑脉络，旨在为光学、物理学、生物医学工程以及材料科学等领域的专业人士和高年级学生提供一本全面、深入且具有高度可操作性的参考指南。 第一部分：光学成像基础与成像系统设计 本部分首先系统回顾了经典光学的基础知识，包括电磁波理论在光传播中的应用、光的波动性与粒子性、惠更斯-菲涅尔原理以及傅里叶光学。我们详细阐述了光学成像系统的基本构成，如物镜、目镜、光阑和场镜的作用，并重点讨论了成像过程中的核心概念：分辨率、对比度、畸变与像差。 分辨率极限与调制传递函数（MTF）： 详细分析了衍射极限对成像质量的制约，并引入了MTF作为量化系统性能的关键工具。通过对不同类型光学元件的MTF进行叠加和分析，读者将掌握如何设计出满足特定分辨率要求的成像系统。 几何光学与像差校正： 涵盖了薄透镜成像方程、矩阵光学法，并深入探讨了五大主要几何像差（球差、彗差、像散、场曲和色差）的成因和消除方法。书中所提供的多种消色差物镜和复式目镜的设计实例，为实际系统搭建提供了宝贵的工程经验。 成像系统布局与优化： 介绍了远程成像、显微成像和内窥镜成像等不同应用场景下的系统布局策略。通过对光路损耗、信噪比（SNR）的量化分析，指导读者进行系统整体性能的优化设计。 第二部分：先进光学成像技术 本部分聚焦于打破传统衍射极限、实现超分辨成像以及利用光场信息进行深度和结构重构的前沿技术。 衍射极限的突破： 详细介绍了近年来发展迅速的超分辨成像技术。受激发射调控（STED） 的原理、荧光团的激发态动力学以及时间分辨技术在抑制背景噪声中的应用被深入解析。点扩散函数（PSF）工程，特别是基于结构光照明的结构光照明显微镜（SIM），其空间频率拓展的数学模型和实现路径被清晰阐述。对于随机光照成像（例如PICRIC），我们提供了从理论建模到实际数据重建的全套流程。 计算光学成像： 现代成像系统越来越依赖于计算算法。本章重点讨论了计算成像的核心思想，即将光学系统设计与后处理算法紧密结合。 光场成像（Light Field Imaging）： 阐述了Lytro等微透镜阵列（MLA）如何捕获具有空间和角度信息的四维光场数据。通过解析光场数据的傅里叶域表示，读者将理解如何实现后聚焦（refocusing）、视点合成（novel view synthesis） 以及深度信息提取。 相位恢复技术： 重点讲解了计算全息术（Computational Holography），特别是数字微镜器件（DMD）在动态全息显示和相位编码照明中的应用。同时，对迭代相位恢复算法（如Gerchberg-Saxton算法）的收敛性和鲁棒性进行了比较分析。 第三部分：特定应用领域的光学成像 本部分将理论与实践相结合，展示了先进光学成像技术在多个关键领域的具体实现。 生物医学成像与分子探针： 详细介绍了双光子显微镜在深层组织成像中抑制散射和提高分辨率的优势，并探讨了荧光寿命成像（FLIM） 如何提供比强度信息更丰富的生物化学环境信息。对于光学相干断层扫描（OCT），我们不仅覆盖了时域和频域OCT，还深入探讨了全息OCT和偏振OCT在组织各向异性分析中的应用。 高光谱与高多光谱成像： 阐述了如何通过滤光轮、AOTF（声光可调谐滤波器）或光谱仪实现对连续光谱信息的采集。重点讨论了高光谱图像数据立方体（datacube） 的处理技术，包括波段选择、去云斑和基于机器学习的光谱解混方法。 机器视觉与工业检测： 讨论了工业在线检测中对速度和鲁棒性的高要求。内容涵盖了线阵扫描成像、3D轮廓测量技术（如激光三角测量和结构光投影）的精度评估，以及如何利用偏振成像技术检测材料表面的应力分布和表面缺陷。 第四部分：新兴与交叉领域探索 本部分展望了光学成像的未来发展方向，特别是与人工智能、量子光学技术的融合。 深度学习在图像复原中的应用： 探讨了如何利用卷积神经网络（CNN）替代传统迭代算法进行低信噪比图像去噪、散斑消除和模糊反卷积。提供了多个基于PyTorch/TensorFlow的实例代码框架，用于训练高性能的图像复原模型。 量子光学成像： 简要介绍了基于量子纠缠光子对的鬼成像（Ghost Imaging） 理论基础及其在穿透强散射介质成像中的潜在优势。 本书特色 本书不仅提供了严谨的理论推导，更辅以大量的工程实例和MATLAB/Python仿真代码。每个关键技术章节后都附有“实验验证与参数选择”小节，帮助读者将理论知识迅速转化为实际操作能力。本书结构清晰，逻辑严密，是进行光学成像系统设计、研发及深度学习应用的高级参考教材。
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