无线传输与接入技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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孙学康，刘勇 著

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店铺： 广影图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115229670

商品编码：29707769604

包装：平装

出版时间：2010-07-01

基本信息

书名:无线传输与接入技术

定价：39.80元

售价：27.1元,便宜12.7元,折扣68

作者:孙学康,刘勇

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2010-07-01

ISBN：9787115229670

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.522kg

编辑推荐

内容提要

本书包括无线传输和宽带无线接入两部分内容，共8章。内容涉及无线传输和宽带无线接入技术的基本概念、信号的调制与解调、电波传播理论、卫星通信中的多址技术、卫星通信与无线通信系统中的线路噪声分析及线路链路参数计算等。此外，本书根据国内外无线通信方面的*技术发展现状，介绍了卫星通信系统、无线局域网、WiMAX无线城域网、3G无线接入网、LTE系统以及下一代无线通信系统与网络等内容。
　　本书可作为高等院校通信工程、无线电技术及计算机通信网专业本科生的专业教材或研究生的教学参考书，也可供从事通信、计算机方面工作的工程技术人员参考。

目录

作者介绍

文摘

序言

《人工智能：原理与实践》 内容简介 《人工智能：原理与实践》是一部深入浅出、全面解析人工智能核心概念、算法模型及其在各领域应用的权威著作。本书旨在为读者构建一个坚实的人工智能知识体系，从理论的基石到实践的落地，提供一条清晰的学习路径。作者以严谨的学术态度和丰富的实践经验，将复杂的人工智能理论转化为易于理解的语言，同时穿插大量实际案例，帮助读者领略人工智能的强大魅力及其驱动社会变革的巨大潜力。 第一部分：人工智能的基石——理论探源 本书开篇即奠定坚实的基础，深入剖析人工智能的起源、发展历程以及其核心的哲学思考。我们将追溯图灵测试的诞生，理解早期符号主义的逻辑推理，并探讨连接主义在神经网络发展中的关键作用。 人工智能的定义与范畴： 明确人工智能的内涵，界定其与机器学习、深度学习的关系，并勾勒出其涵盖的广泛领域，包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、机器人学、专家系统、规划与搜索等。 核心理论与数学基础： 详细介绍支撑人工智能发展的关键数学工具，包括线性代数、概率论、统计学、微积分等，并阐述这些工具如何在算法模型中发挥作用。 搜索与问题解决： 深入讲解解决问题的基本方法，如深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、A搜索等，并探讨启发式搜索在优化搜索效率方面的应用。 逻辑推理与知识表示： 剖析基于逻辑的推理方法，如命题逻辑、一阶逻辑，以及如何有效地表示和推理知识，介绍专家系统的工作原理。 第二部分：机器学习的引擎——算法解析 机器学习是当前人工智能发展最活跃的分支，本书将系统地介绍各类主流的机器学习算法，并深入探讨其背后的原理与实现细节。 监督学习： 回归算法： 详细讲解线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等，并分析其在预测数值型变量中的应用。 分类算法： 深入剖析逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、朴素贝叶斯等算法，并介绍其在二分类和多分类问题中的应用。 集成学习： 讲解Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）等集成方法如何通过组合多个弱学习器来提升模型性能。 无监督学习： 聚类算法： 详细介绍K-Means、DBSCAN、层次聚类等算法，并探讨其在数据分组和模式发现中的应用。 降维算法： 讲解主成分分析（PCA）、t-SNE等降维技术，及其在数据可视化和特征提取中的作用。 关联规则学习： 介绍Apriori算法等，用于发现数据项之间的有趣关系，如购物篮分析。 强化学习： 基本概念： 阐述马尔可夫决策过程（MDP）、状态、动作、奖励、策略等核心概念。 主要算法： 介绍Q-Learning、SARSA、策略梯度等经典强化学习算法，并讨论其在机器人控制、游戏AI等领域的应用。 第三部分：深度学习的革新——神经网络的奥秘 深度学习以其强大的特征学习能力，在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了突破性进展。本书将详细揭示深度学习的原理与模型。 神经网络基础： 感知机与多层感知机（MLP）： 介绍神经网络的基本构成单元，激活函数的作用，以及如何通过反向传播算法进行训练。 深度学习的优势： 解释为何“深度”能够带来强大的表征能力，以及其与传统机器学习的区别。 卷积神经网络（CNN）： 核心组件： 详细讲解卷积层、池化层、全连接层等，并阐述其在图像识别、目标检测等任务中的优势。 经典模型： 介绍LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception等经典CNN架构，并分析其演进思路。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 序列数据处理： 讲解RNN如何处理序列信息，以及其在自然语言处理、语音识别等任务中的应用。 解决长距离依赖问题： 深入分析LSTM和GRU如何克服RNN的梯度消失问题，实现对长序列的有效建模。 Transformer模型与注意力机制： 自注意力机制： 详细解释Transformer模型的核心——自注意力机制，以及它如何实现并行化计算和捕捉全局依赖。 NLP领域的革命： 探讨Transformer模型在机器翻译、文本生成、问答系统等任务中的巨大成功，以及BERT、GPT等预训练模型的意义。 生成对抗网络（GAN）： 模型架构： 讲解生成器和判别器如何相互博弈，生成逼真数据。 应用场景： 介绍GAN在图像生成、风格迁移、超分辨率等领域的创新应用。 第四部分：人工智能的应用实践——赋能千行百业 本书的最后部分将聚焦于人工智能在各个实际领域的应用，通过鲜活的案例，展现人工智能如何驱动社会进步与产业升级。 自然语言处理（NLP）： 文本分类与情感分析： 讲解如何运用NLP技术对文本进行分类，识别文本中的情感倾向。 机器翻译与问答系统： 介绍现代机器翻译的实现原理，以及智能问答系统的构建方法。 文本生成与摘要： 探讨如何让机器理解并生成流畅自然的文本，以及自动提取文本关键信息。 计算机视觉（CV）： 图像识别与分类： 详细阐述如何让计算机“看懂”图像，识别其中的物体和场景。 目标检测与分割： 介绍如何在图像中定位并识别多个目标，以及对图像进行精细的像素级分割。 人脸识别与行为分析： 探讨人脸识别技术在安全、身份验证等领域的应用，以及对人类行为的分析。 智能推荐系统： 协同过滤与内容推荐： 讲解主流推荐算法的设计思路，以及如何为用户提供个性化的内容推荐。 深度学习在推荐中的应用： 介绍如何利用深度学习模型提升推荐的准确性和多样性。 智能语音技术： 语音识别（ASR）： 介绍如何将人类语音转化为文本。 语音合成（TTS）： 讲解如何让计算机发出自然流畅的人声。 智能助手与对话系统： 探讨如何构建能够理解并响应用户指令的智能语音助手。 机器人与自动驾驶： 机器人感知与导航： 介绍机器人如何感知环境、规划路径并进行自主导航。 自动驾驶技术： 深入分析自动驾驶汽车的感知、决策、控制等关键技术，以及面临的挑战。 医疗健康、金融科技、教育等领域的AI应用： AI辅助诊断： 介绍AI在医学影像分析、疾病预测中的应用。 智能风控与反欺诈： 探讨AI在金融领域的风险评估和欺诈检测。 个性化教育与智能辅导： 分析AI如何为学生提供定制化的学习方案和智能辅导。 第五部分：伦理、挑战与未来展望 在掌握了人工智能的原理与实践之后，本书将引导读者思考人工智能带来的伦理问题、面临的挑战以及未来的发展趋势。 人工智能的伦理与社会影响： 深入讨论数据隐私、算法偏见、就业冲击、AI的自主性等重要议题，并探讨负责任的AI开发与应用策略。 当前面临的挑战： 分析数据不足、模型可解释性差、计算资源限制等人工智能发展中的瓶颈。 前沿研究方向： 展望如可解释AI（XAI）、联邦学习、边缘AI、通用人工智能（AGI）等未来研究热点。 人工智能的未来： 描绘人工智能与人类社会协同发展的蓝图，探讨其在解决全球性挑战中的潜力。 《人工智能：原理与实践》不仅是一本技术手册，更是一次思想的启迪。它将带领读者穿越人工智能的过去、现在与未来，使其能够深刻理解这项颠覆性技术，并为未来的创新与发展做好准备。无论您是初学者、学生、研究人员，还是希望将AI应用于实践的行业专家，本书都将为您提供宝贵的知识和深刻的洞见。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，《流体动力学与数值模拟：CFD的现代方法》这本书，彻底颠覆了我对传统有限体积法的理解。我本来以为它会是一本枯燥的教科书，充斥着复杂的偏微分方程推导，没想到作者的叙事方式极其引人入胜。它从基础的Navier-Stokes方程出发，却很快过渡到了高阶的谱方法和无网格法（Meshless Methods）的比较分析。书中对离散化误差和稳定性分析的部分处理得非常精妙，特别是引入了基于信息熵的稳定性判据，这在主流教材中是很少见的。我尤其喜欢它关于湍流模型——从RANS到LES再到DNS的演进路线图的梳理，逻辑清晰，脉络分明。对于工程实践者来说，书中附带的OpenFOAM案例和Python脚本简直是无价之宝，它们不是那种为了展示而展示的“花架子”，而是真正能解决实际工程问题的范例。读完这本书，我感觉自己对模拟复杂流动，比如超燃冲压发动机内部流动，都有了全新的、更深刻的认识。这本书的深度和广度，绝对值得专业人士珍藏。

评分☆☆☆☆☆

这本《无线传输与接入技术》的姊妹篇——《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》绝对是NLP爱好者的福音。我前阵子刚好在研究Transformer模型在低资源语言上的迁移学习，这本书简直就是为我量身定做的。它没有那种陈词滥调的基础介绍，而是直奔主题，详细剖析了BERT、GPT系列模型在中文、西班牙语等多种语言环境中微调的最佳实践。尤其是关于注意力机制的计算复杂度和优化策略那几章，作者用非常直观的图示和代码片段，把原本晦涩的数学公式讲得清晰透彻。我最欣赏的是它对“可解释性AI（XAI）”的探讨，书中提供了一套完整的框架，用于分析模型决策背后的逻辑，这对于我们构建高可靠性的工业级应用至关重要。书中提及的几个最新发表的论文引用也相当及时，看得出作者的知识体系是紧跟学术前沿的。如果你正在为你的下一个NLP项目寻找理论支撑和实战技巧，这本书绝对能为你节省大量的摸索时间。它不仅仅是工具书，更像是一位经验丰富的导师在耳边低语，指引你避开常见的陷阱。

评分☆☆☆☆☆

《高效能团队协作与远程管理实战指南》这本书，对我这个刚刚转型做跨国远程项目经理的人来说，简直是及时雨。它的实用性远远超过了那些空谈管理哲学的书籍。作者基于他在硅谷和亚洲多个快速成长期团队的经验，总结出了一套非常具体的操作流程。比如，关于异步沟通的策略，书中详细对比了邮件、Slack频道和项目管理工具（Jira/Asana）在不同情境下的最佳用途和回复时限建议，甚至给出了“非紧急信息”的模板。关于“虚拟团建”那部分也极具创意，提供了好几个低成本、高参与度的线上互动方案，成功地解决了远程团队常见的凝聚力下降问题。最让我受益的是它对“数字足迹”和“工作负荷可视化”的强调。它教会我如何通过项目管理软件的数据看板，而非仅仅依赖会议和汇报，来精确地评估每个成员的真实工作压力，从而实现更公平的资源分配。这本书的语言简洁明了，没有一句废话，每提出一个观点，后面立刻跟上可执行的步骤和具体的工具推荐，非常适合在压力下需要快速找到解决方案的职场人士。

评分☆☆☆☆☆

关于《人工智能伦理与治理框架的构建》，这本书的视角极其宏大且具有前瞻性。它跳出了单纯的技术讨论，而是聚焦于技术进步与社会结构、法律体系之间的复杂博弈。作者并未给出简单的“是”或“否”的答案，而是构建了一个多维度的评估模型，用于衡量不同AI应用场景下的潜在风险，比如算法歧视、数据主权和决策透明度。书中对欧盟的《人工智能法案》、中国的监管尝试以及美国的行业自律进行了详尽的对比分析，这种跨文化、跨法律体系的比较，让读者能够更全面地理解全球治理的趋势。我印象最深的是关于“责任主体认定”的章节，作者以自动驾驶事故为例，深入探讨了软件开发者、传感器制造商、车主甚至决策算法本身在法律上的责任划分问题，观点独到且论证严密。这本书的价值在于它提供了一种结构化的思维方式，帮助政策制定者和企业高管在追求技术创新的同时，建立起坚实的伦理护栏。读完后，你会对AI的未来多一份敬畏，少一份盲目乐观。

评分☆☆☆☆☆

《古典音乐鉴赏入门：从巴赫到德彪西》这本书，简直是为我这样想深入了解古典乐却又怕被专业术语吓跑的“小白”量身打造的。它的叙述风格非常亲切，就像邻家学识渊博的大哥哥在跟你聊天一样。作者没有上来就堆砌复杂的对位法或和声学理论，而是从最容易入耳的旋律切入，比如莫扎特的《G大调弦乐小夜曲》，然后巧妙地引出那个时代（比如古典主义时期）的音乐特点。书中对不同作曲家及其代表作的“背景故事”挖掘得很到位，比如贝多芬耳聋后的挣扎如何影响了他的晚期作品，这种人性化的解读，让音乐不再是抽象的音符组合，而是有了鲜活的情感和生命力。我特别喜欢它在介绍浪漫主义时期时，对“标题音乐”的分析，它教会我如何去听懂音乐中的“画面感”。书后的附录中附带的几个推荐播放列表，质量也非常高，覆盖了从巴洛克到印象派的精华片段。这不仅仅是一本入门书，更是一把开启美妙音乐世界的钥匙。