《深入理解通信系統(tǒng)（原書第5版）》是通信系統(tǒng)方面的經(jīng)典著作，全面而深入地介紹了通信系統(tǒng)領域的核心知識，在闡述通信系統(tǒng)的基礎知識和原理時，不僅涵蓋了經(jīng)典內容，還引入了最新的概念、原理以及與之相關的新產品和新技術，這使得書籍內容更加全面、深入且富有前瞻性。中文翻譯版分為上冊和下冊，本書為上冊，采用豐富的插圖和淺顯的語言描述了通信系統(tǒng)的技術原理，主要內容包括通信基礎知識、幅度調制與解調技術、頻率調制與解調技術、數(shù)字通信技術、數(shù)字傳輸技術、多路復用、雙工和多址等。

本書分為基礎、進階、實戰(zhàn)三部分，共11章。基礎部分，包括Python環(huán)境與基礎、機器學習、圖像處理基礎、深度學習基礎與深度神經(jīng)網(wǎng)絡。進階部分，包括圖神經(jīng)網(wǎng)絡、空洞多級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、深度強化學習與深度生成對抗網(wǎng)絡。實戰(zhàn)部分，包括基礎實戰(zhàn)案例和進階實戰(zhàn)案例。本書按基礎-進階-應用的邏輯脈絡組織內容，融理論性、系統(tǒng)性、實戰(zhàn)性于一體，適合人工智能、計算機、自動化、電子與通信、大數(shù)據(jù)科學等相關專業(yè)的科學研究人員和工程技術人員閱讀，也可作為相關專業(yè)博士、碩士研究生的教學參考書。

本書系統(tǒng)介紹了DSP處理器的關鍵技術和設計方法，并以作者團隊自研的SpringCoreDSP內核為實例，全面描述了DSP處理器設計的工程實踐以及技術選擇的過程。主要內容包括數(shù)字信號處理器簡介、RISC-V架構介紹、DSP處理器體系結構設計、流水線設計、訪存架構設計、運算部件設計、異常和中斷機制介紹、調試單元設計、軟件開發(fā)環(huán)境介紹等。讀者通過學習本書，可以了解DSP處理器的主要特征和設計方法，深刻體會到基于開源RISC-V架構開展處理器設計的優(yōu)勢。

"近年來，隨著人工智能技術的發(fā)展，以ChatGPT為代表的GPT大模型展現(xiàn)了強大的內容理解和生成能力，引起了各行各業(yè)的廣泛關注，也為通信行業(yè)帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。本書以GPT發(fā)展歷程為基礎，介紹了GPT賦能通信業(yè)的具體應用，探討了“GPT+通信”融合發(fā)展的未來趨勢及所面臨的問題，最后提出了相應的發(fā)展建議。通過閱讀本書，讀者可以了解GPT大模型的相關知識，并將其應用于通信行業(yè)。本書適合信息通信專業(yè)的技術人員和管理人員閱讀，也可作為高等院校通信、電子、計算機、自動化、網(wǎng)絡空間安全等專業(yè)碩士、博士研究

本書是作者多年來從事基于多模激光器的密鑰分發(fā)研究的成果。本書介紹了基于經(jīng)典物理層密鑰分發(fā)的研究意義以及基于激光同步密鑰分發(fā)的現(xiàn)存問題，提出了利用超輻射發(fā)光二極管驅動多模半導體激光器同步的方案，并對激光器內部參數(shù)以及參數(shù)失配對同步性的影響進行了詳細研究，提出了基于多模激光器模式隨機鍵控以及驅動信號中心波長隨機鍵控的密鑰分發(fā)方案，最終利用模式隨機鍵控實驗實現(xiàn)了傳輸距離160km、傳輸速率0.75Gbit/s的密鑰分發(fā)，利用驅動信號中心波長隨機鍵控實現(xiàn)了多路隨機密鑰的并行產生，實現(xiàn)了速率的進一步提升。

"本書將GS1系統(tǒng)、GS1標準與我國產品追溯的發(fā)展現(xiàn)狀相結合，為實施產品追溯的組織機構、平臺系統(tǒng)、管理技術人員提供了一套基于GS1系統(tǒng)的追溯解決方案。全書內容主要包括：產品追溯概述與技術，GS1標準體系，GS1數(shù)據(jù)共享EPCIS，GS1全球追溯標準（GTS），GS1系統(tǒng)在肉類、生鮮果蔬、魚類海產品、醫(yī)療產品等追溯中的應用，GS1全球可追溯一致性評估，以及產品追溯發(fā)展問題及趨勢分析。 本書既可作為從事標準制定、產品追溯、監(jiān)督管理、信息技術等領域管理者和技術人員的參考書，也可作為高等學校供應鏈管理、

本書共分為十五章，介紹了數(shù)字信號處理基礎、信號與函數(shù)、信號與傅里葉級數(shù)、信號與頻譜、傅里葉級數(shù)與傅里葉變換、信號的卷積、信號的采樣、信號的調制與解調、信號的上下變頻、信號的抽取與插值、離散傅里葉變換、快速傅里葉變換、拉普拉斯變換與z變換、數(shù)字濾波器、數(shù)字信號處理的實現(xiàn)。

在網(wǎng)絡安全領域，網(wǎng)絡協(xié)議的安全性至關重要。隨著網(wǎng)絡環(huán)境日益復雜，漏洞的發(fā)現(xiàn)與防范成為關鍵�！豆�擊網(wǎng)絡協(xié)議：協(xié)議漏洞的發(fā)現(xiàn)利用保護》從攻擊者視角出發(fā)，全面且深入地剖析網(wǎng)絡協(xié)議安全，旨在讓讀者更好地理解潛在風險與應對策略�！豆�擊網(wǎng)絡協(xié)議：協(xié)議漏洞的發(fā)現(xiàn)利用保護》分為10章，先梳理了網(wǎng)絡基礎以及協(xié)議流量捕獲相關的知識，為后續(xù)深入學習筑牢根基，隨后深入探討靜態(tài)/動態(tài)協(xié)議分析、常見協(xié)議的結構、加密和協(xié)議安全等知識，最后著重講解尋找和利用漏洞的方法，還對常見的漏洞分類、模糊測試、調試和各種類型的耗盡攻擊進行

圖像處理理論近年來發(fā)展迅速，從稀疏表示理論到基于張量表示和深度學習的圖像處理方法不斷涌現(xiàn)，并且這些全新的圖像處理方法已經(jīng)應用在手機、視頻監(jiān)控、遙感數(shù)據(jù)處理中心等平臺上。本書以彩色圖像、多/高光譜遙感數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、偏振時序圖像數(shù)據(jù)為研究對象，總結以張量表示方法和深度學習方法為核心的圖像處理理論的昀新進展，并從工程應用的角度介紹如何利用張量表示方法和深度學習方法解決多/高光譜遙感數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、偏振時序圖像數(shù)據(jù)的處理問題。

本書系統(tǒng)地介紹了語音識別在大模型時代的新技術與新應用。全書共16章，原理部分涵蓋聲學特征、隱馬爾可夫模型（HMM）、高斯混合模型（GMM）、深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）、語言模型和加權有限狀態(tài)轉換器（WFST）、語音大模型，重點描述了GMM-HMM、DNN-HMM和端到端（E2E）三種語音識別框架；應用部分包含Kaldi、WeNet、FunASR和sherpa-onnx等工業(yè)應用實踐介紹，內容主要來自工程經(jīng)驗，極具實用性。