本书介绍了深度学习在图像目标检测与识别领域的应用，主要包括基于UNet的图像去雾算法、基于特征融合GAN的图像增强算法、基于ESRGAN的图像超分辨率重建算法、基于嵌套UNet的图像分割算法、基于对抗迁移学习的水下大坝裂缝图像分割算法、基于改进Faster-RCNN的海洋生物检测算法、基于YOLOv4的目标检测算法、基于RetinaNet的密集目标检测算法、基于LSTM网络的视频图像目标实时检测算法、基于改进YOLOv4的嵌入式变电站仪表检测算法等。

本书首先系统介绍了通信原理的基础知识，然后通过开源编程语言Python进行了全面完整的仿真分析。书中提供了大量极具参考价值的仿真实例，不仅通过可视化的仿真图形帮助读者深入理解理论知识，还允许修改源码，自己方便进行个性化开发。从而加快科研进度。全书共分11章。第1章主要介绍了Python的基本使用及相关库；第2章介绍了信息和信道的相关内容；第3-5章主要介绍了信号的类型和表示。以及信号的分析方法；第6-10章介绍了各种信号的调制、解调及传输方法；第11章介绍了能够提高传输可靠性的信道编码

图像先验的数学建模是最经典的图像先验的利用方法。它不仅反映了人们想了解事物背后原理的渴望，也是诸多对可靠性与稳健性有高要求的实际应用的需求。本书展示了几种典型图像处理与分析场景下的先验建模方法，既涉及无监督学习框架，也涉及有监督学习框架，相信能够对领域的发展有一定的助力，同时也能给读者带来新的启发。
本书适合数学类、计算机类专业高年级本科生和研究生阅读，也适合具备相关数学、编程基础的研究、开发人员阅读，亦可为数字人文领域的学者提供一定的参考和借鉴。

本书重点介绍模拟电路仿真器的内部工作原理，并阐述了在开发过程中出现的各种难题的解决方案。本书选择Python作为代码环境以展示算法原理。本书首先概述了数值方法，重点强调了非线性方程及其牛顿-拉夫森算法中的解；其次介绍了建模技术，以及线性情况和非线性情况的电路仿真器；然后讨论了实际场景中的仿真器，强调了一些限制因素并提出了对策；最后简要介绍了仿真器涉及的更深入的数学背景知识。本书还提供了大量的示例和练习，以确保读者更好地理解仿真器的工作原理。

本书力求从算法、芯片设计、软件开发等多个角度解读基础算法电路的设计，涵盖了溢出保护、有符号运算、浮点运算、位宽确定等运算电路基础知识，以及除法器、信号发生器、滤波器、小数分频器等常用基本算法电路的Matlab建模和RTL设计，可帮助数字IC设计者掌握常用算法设计思路、工具和流程，从根本上提高设计基本算法电路和复杂算法电路的能力。

本书是基于 PROTEUS 8.15 版软件撰写的。本书以实际操作过程为主线，通过丰富的实例讲解，系统介绍PROTEUS软件的使用方法。本书共16章，内容包括PROTEUS软件概述、PROTEUS ISIS原理图设计、PROTEUS VSM的分析设置、音频功率放大器设计实例、数字电路设计实例、单片机应用设计实例、微处理器应用设计实例、DSP应用设计实例、基于PROTEUS的Arduino 可视化设计、基于PROTEUS的IoT设计、PCB设计简介、创建元器件、元器件封装的制作、PCB设计参数设置

我们在日常生活中使用的手机、计算机都离不开射频，但我们看不到它，也触摸不到它。射频就像神奇的魔术一样，它离我们的生活很近，又离我们的生活很远。本书从什么是射频和什么是芯片两个基本问题出发，以通俗易懂的语言和生动有趣的例子，系统介绍了射频的起源与发展，重点阐述了射频芯片的演进过程及射频芯片产业链从产品到方案的转变。在满足不同层次和背景的读者阅读需求的同时，能够提高读者对射频的认知，并促进射频芯片产业的发展和进步。

本书介绍了无线感知技术，包括基本理论、关键技术和案例应用。以WiFi感知技术为例，首先探讨了其基础理论，然后介绍了数据采集、实验环境搭建和数据可视化的步骤。同时，讨论了信号处理技术，包括信号去噪、转换和提取等。进一步分析了五种无线感知理论模型，如空间统计模型、菲涅尔区模型等，并探讨了机器学习和深度学习在无线感知中的应用原理。

本书对半导体存储器技术进行了全面综合的介绍，覆盖了从底层的器件及单元结构到顶层的阵列设计，且重点介绍了近些年的工艺节点缩小趋势和最前沿的技术。本书第1部分讨论了主流的半导体存储器技术，第2部分讨论了多种新型的存储器技术，这些技术都有潜力能够改变现有的存储层级，同时也介绍了存储器技术在机器学习或深度学习中的新型应用。

本书讲解了集成电路的基础理论，阐述了集成电路设计、制备工艺、封装以及测试方法，介绍了新型材料、新型工艺、新型封装等先进知识。主要内容包括：集成电路技术概述、半导体物理、半导体器件、集成电路制造工艺技术、集成电路设计、集成电路封测技术、半导体技术发展。