本書主要介紹函數(shù)逼近理論與小波框架理論方法。全書共6章。第1章介紹求解lp（0≤p≤1）優(yōu)化模型的幾個(gè)基本核心概念，限制等距性質(zhì)（RIP）、零空間性質(zhì)（NSP）以及矩陣相互相干性（MC）條件等，也介紹作者們解決的關(guān)于RIP最優(yōu)上界的一個(gè)猜想；第2章通過(guò)給出構(gòu)造確定性測(cè)量矩陣的方法，介紹作者們解決的lo優(yōu)化模型及其求解算法中的兩個(gè)公開(kāi)問(wèn)題；第3章介紹冗余字典下的壓縮感知理論；第4章介紹壓縮采樣下的信號(hào)分離理論與重構(gòu)算法，其中包括作者們解決的一個(gè)公開(kāi)問(wèn)題；第5章介紹One-bit壓縮感知的幾個(gè)重要理
本書是作者在積累多年科研成果的基礎(chǔ)上撰寫而成的，詳細(xì)介紹風(fēng)格遷移領(lǐng)域中的一些算法設(shè)計(jì)和模型，涉及鉛筆畫風(fēng)格實(shí)現(xiàn)、圖像上色、云南重彩畫的數(shù)字模擬和合成以及云南重彩畫風(fēng)格化繪制等技術(shù)。本書包含4種不同的風(fēng)格遷移算法，模型構(gòu)建思路和實(shí)現(xiàn)步驟詳細(xì)透徹。本書立足于圖像風(fēng)格遷移這一大的研究領(lǐng)域，結(jié)合作者多年的科研工作經(jīng)驗(yàn)，本書面向?qū)︼L(fēng)格遷移這一研究方向感興趣的讀者，會(huì)起到很好的參考作用，幫助讀者了解相關(guān)風(fēng)格的遷移算法和設(shè)計(jì)思路。
本書的主要內(nèi)容是基于作者在密碼函數(shù)研究領(lǐng)域所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文撰寫而成的，主要介紹了在單輸出密碼函數(shù)、多輸出密碼函數(shù)以及密碼函數(shù)的應(yīng)用等三個(gè)方面的原創(chuàng)性研究成果。本書的第1章介紹了與密碼函數(shù)相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)；第2章和第3章側(cè)重介紹具有優(yōu)良密碼學(xué)性質(zhì)的單輸出和多輸出布爾函數(shù)的構(gòu)造，提出一系列新型密碼函數(shù)構(gòu)造方法；第4章探索了多輸出密碼函數(shù)在正交序列集設(shè)計(jì)及真隨機(jī)數(shù)生成器的校正器設(shè)計(jì)等方面的應(yīng)用。各章后的評(píng)注部分是對(duì)每章內(nèi)容的擴(kuò)展。各章后配有習(xí)題，供讀者進(jìn)一步思考和研究。
隨著以機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)的普及，無(wú)線通信與人工智能的結(jié)合愈發(fā)緊密。智能通信系統(tǒng)將在6G網(wǎng)絡(luò)中扮演至關(guān)重要的角色，為全覆蓋、高速率、低延時(shí)的通信需求提供解決方案。本書聚焦智能通信研究領(lǐng)域，對(duì)無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)空口資源配置和信號(hào)處理的泛在智能設(shè)計(jì)技術(shù)進(jìn)行介紹。全書共7章，內(nèi)容包括現(xiàn)代無(wú)線通信系統(tǒng)與人工智能方法介紹、未來(lái)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)資源的智能優(yōu)化、多維無(wú)線信道的自信息表征與智能處理、MIMO收發(fā)機(jī)的智能學(xué)習(xí)、無(wú)線設(shè)備指紋的解耦表征學(xué)習(xí)與智能認(rèn)證，以及無(wú)線邊緣網(wǎng)絡(luò)智能。第2～7章均包括了人工智能方法理論
本書介紹了5G 核心網(wǎng)與安全關(guān)鍵技術(shù)相關(guān)內(nèi)容。全書共9 章，第1 章從新架構(gòu)、新技術(shù)、新終端、新應(yīng)用四方面介紹了5G 演進(jìn)方向，并總結(jié)了安全風(fēng)險(xiǎn)、提出安全需求；第2~6 章首先從標(biāo)準(zhǔn)化角度介紹了5G 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中的安全策略，然后進(jìn)一步圍繞虛擬化安全、移動(dòng)邊緣計(jì)算安全、5G 融合應(yīng)用安全、5G 數(shù)據(jù)安全需求，探討5G 安全防護(hù)解決方案；第7 章介紹了美國(guó)、歐盟、英國(guó)、韓國(guó)、日本、俄羅斯等國(guó)家和地區(qū)的5G 安全戰(zhàn)略發(fā)展特點(diǎn)，進(jìn)一步對(duì)我國(guó)5G 安全監(jiān)管工作提出了建議；第8 章基于國(guó)內(nèi)已有的CNAS 測(cè)評(píng)
本書介紹了深度學(xué)習(xí)在圖像目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用，主要包括基于UNet的圖像去霧算法、基于特征融合GAN的圖像增強(qiáng)算法、基于ESRGAN的圖像超分辨率重建算法、基于嵌套UNet的圖像分割算法、基于對(duì)抗遷移學(xué)習(xí)的水下大壩裂縫圖像分割算法、基于改進(jìn)Faster-RCNN的海洋生物檢測(cè)算法、基于YOLOv4的目標(biāo)檢測(cè)算法、基于RetinaNet的密集目標(biāo)檢測(cè)算法、基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的視頻圖像目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)算法、基于改進(jìn)YOLOv4的嵌入式變電站儀表檢測(cè)算法等。
本書首先系統(tǒng)介紹了通信原理的基礎(chǔ)知識(shí)，然后通過(guò)開(kāi)源編程語(yǔ)言Python進(jìn)行了全面完整的仿真分析。書中提供了大量極具參考價(jià)值的仿真實(shí)例，不僅通過(guò)可視化的仿真圖形幫助讀者深入理解理論知識(shí)，還允許修改源碼，自己方便進(jìn)行個(gè)性化開(kāi)發(fā)。從而加快科研進(jìn)度。全書共分11章。第1章主要介紹了Python的基本使用及相關(guān)庫(kù)；第2章介紹了信息和信道的相關(guān)內(nèi)容；第3-5章主要介紹了信號(hào)的類型和表示。以及信號(hào)的分析方法；第6-10章介紹了各種信號(hào)的調(diào)制、解調(diào)及傳輸方法；第11章介紹了能夠提高傳輸可靠性的信道編碼
圖像先驗(yàn)的數(shù)學(xué)建模是最經(jīng)典的圖像先驗(yàn)的利用方法。它不僅反映了人們想了解事物背后原理的渴望，也是諸多對(duì)可靠性與穩(wěn)健性有高要求的實(shí)際應(yīng)用的需求。本書展示了幾種典型圖像處理與分析場(chǎng)景下的先驗(yàn)建模方法，既涉及無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)框架，也涉及有監(jiān)督學(xué)習(xí)框架，相信能夠?qū)︻I(lǐng)域的發(fā)展有一定的助力，同時(shí)也能給讀者帶來(lái)新的啟發(fā)。 本書適合數(shù)學(xué)類、計(jì)算機(jī)類專業(yè)高年級(jí)本科生和研究生閱讀，也適合具備相關(guān)數(shù)學(xué)、編程基礎(chǔ)的研究、開(kāi)發(fā)人員閱讀，亦可為數(shù)字人文領(lǐng)域的學(xué)者提供一定的參考和借鑒。
隨著通信技術(shù)的不斷進(jìn)步，越來(lái)越多的應(yīng)用開(kāi)始向HTTP3遷移，這極大地提升了互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)傳輸效率與安全性。本書深入淺出地剖析了HTTP3的網(wǎng)絡(luò)傳輸層協(xié)議QUIC，是作者在多年實(shí)踐中總結(jié)的智慧結(jié)晶。本書不僅可以幫助讀者精準(zhǔn)判斷QUIC技術(shù)的適用場(chǎng)景，還能在問(wèn)題出現(xiàn)時(shí)，迅速幫助讀者分析原因并找到解決方案。
本書首先全面分析了網(wǎng)絡(luò)測(cè)量的研究背景和意義，并梳理了該領(lǐng)域的演進(jìn)歷程和研究現(xiàn)狀。隨后針對(duì)網(wǎng)絡(luò)測(cè)量在靈活性、有效性和穩(wěn)健性等方面日益突出的關(guān)鍵需求，逐一系統(tǒng)性地設(shè)計(jì)了相應(yīng)的解決方案，并對(duì)其進(jìn)行了詳細(xì)的理論分析和性能評(píng)測(cè)。最后介紹了網(wǎng)絡(luò)測(cè)量領(lǐng)域的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)建立智能普適的網(wǎng)絡(luò)測(cè)量框架進(jìn)行展望。
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