本书主要介绍函数逼近理论与小波框架理论方法。全书共6章。第1章介绍求解lp（0≤p≤1）优化模型的几个基本核心概念，限制等距性质（RIP）、零空间性质（NSP）以及矩阵相互相干性（MC）条件等，也介绍作者们解决的关于RIP最优上界的一个猜想；第2章通过给出构造确定性测量矩阵的方法，介绍作者们解决的lo优化模型及其求解算法中的两个公开问题；第3章介绍冗余字典下的压缩感知理论；第4章介绍压缩采样下的信号分离理论与重构算法，其中包括作者们解决的一个公开问题；第5章介绍One-bit压缩感知的几个重要理

本书是作者在积累多年科研成果的基础上撰写而成的，详细介绍风格迁移领域中的一些算法设计和模型，涉及铅笔画风格实现、图像上色、云南重彩画的数字模拟和合成以及云南重彩画风格化绘制等技术。本书包含4种不同的风格迁移算法，模型构建思路和实现步骤详细透彻。本书立足于图像风格迁移这一大的研究领域，结合作者多年的科研工作经验，本书面向对风格迁移这一研究方向感兴趣的读者，会起到很好的参考作用，帮助读者了解相关风格的迁移算法和设计思路。

本书的主要内容是基于作者在密码函数研究领域所发表的学术论文撰写而成的，主要介绍了在单输出密码函数、多输出密码函数以及密码函数的应用等三个方面的原创性研究成果。本书的第1章介绍了与密码函数相关的基础知识；第2章和第3章侧重介绍具有优良密码学性质的单输出和多输出布尔函数的构造，提出一系列新型密码函数构造方法；第4章探索了多输出密码函数在正交序列集设计及真随机数生成器的校正器设计等方面的应用。各章后的评注部分是对每章内容的扩展。各章后配有习题，供读者进一步思考和研究。

随着以机器学习为代表的人工智能技术的普及，无线通信与人工智能的结合愈发紧密。智能通信系统将在6G网络中扮演至关重要的角色，为全覆盖、高速率、低延时的通信需求提供解决方案。本书聚焦智能通信研究领域，对无线通信网络空口资源配置和信号处理的泛在智能设计技术进行介绍。全书共7章，内容包括现代无线通信系统与人工智能方法介绍、未来无线网络资源的智能优化、多维无线信道的自信息表征与智能处理、MIMO收发机的智能学习、无线设备指纹的解耦表征学习与智能认证，以及无线边缘网络智能。第2～7章均包括了人工智能方法理论

本书介绍了5G 核心网与安全关键技术相关内容。全书共9 章，第1 章从新架构、新技术、新终端、新应用四方面介绍了5G 演进方向，并总结了安全风险、提出安全需求；第2~6 章首先从标准化角度介绍了5G 网络架构中的安全策略，然后进一步围绕虚拟化安全、移动边缘计算安全、5G 融合应用安全、5G 数据安全需求，探讨5G 安全防护解决方案；第7 章介绍了美国、欧盟、英国、韩国、日本、俄罗斯等国家和地区的5G 安全战略发展特点，进一步对我国5G 安全监管工作提出了建议；第8 章基于国内已有的CNAS 测评

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。

随着通信技术的不断进步，越来越多的应用开始向HTTP3迁移，这极大地提升了互联网的数据传输效率与安全性。本书深入浅出地剖析了HTTP3的网络传输层协议QUIC，是作者在多年实践中总结的智慧结晶。本书不仅可以帮助读者精准判断QUIC技术的适用场景，还能在问题出现时，迅速帮助读者分析原因并找到解决方案。

本书首先全面分析了网络测量的研究背景和意义，并梳理了该领域的演进历程和研究现状。随后针对网络测量在灵活性、有效性和稳健性等方面日益突出的关键需求，逐一系统性地设计了相应的解决方案，并对其进行了详细的理论分析和性能评测。最后介绍了网络测量领域的未来发展趋势，对建立智能普适的网络测量框架进行展望。