無綫傳輸與接入技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

孫學康，劉勇 著

圖書標籤:

• 無綫通信
• 無綫接入
• 移動通信
• 無綫網絡
• 通信工程
• 信號處理
• 無綫電技術
• 物聯網
• 5G
• 6G

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115229670

商品編碼：29707769604

包裝：平裝

齣版時間：2010-07-01

基本信息

書名:無綫傳輸與接入技術

定價：39.80元

售價：27.1元,便宜12.7元,摺扣68

作者:孫學康,劉勇

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2010-07-01

ISBN：9787115229670

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.522kg

編輯推薦

內容提要

本書包括無綫傳輸和寬帶無綫接入兩部分內容，共8章。內容涉及無綫傳輸和寬帶無綫接入技術的基本概念、信號的調製與解調、電波傳播理論、衛星通信中的多址技術、衛星通信與無綫通信係統中的綫路噪聲分析及綫路鏈路參數計算等。此外，本書根據國內外無綫通信方麵的*技術發展現狀，介紹瞭衛星通信係統、無綫局域網、WiMAX無綫城域網、3G無綫接入網、LTE係統以及下一代無綫通信係統與網絡等內容。
　　本書可作為高等院校通信工程、無綫電技術及計算機通信網專業本科生的專業教材或研究生的教學參考書，也可供從事通信、計算機方麵工作的工程技術人員參考。

目錄

作者介紹

文摘

序言

《人工智能：原理與實踐》 內容簡介 《人工智能：原理與實踐》是一部深入淺齣、全麵解析人工智能核心概念、算法模型及其在各領域應用的權威著作。本書旨在為讀者構建一個堅實的人工智能知識體係，從理論的基石到實踐的落地，提供一條清晰的學習路徑。作者以嚴謹的學術態度和豐富的實踐經驗，將復雜的人工智能理論轉化為易於理解的語言，同時穿插大量實際案例，幫助讀者領略人工智能的強大魅力及其驅動社會變革的巨大潛力。 第一部分：人工智能的基石——理論探源 本書開篇即奠定堅實的基礎，深入剖析人工智能的起源、發展曆程以及其核心的哲學思考。我們將追溯圖靈測試的誕生，理解早期符號主義的邏輯推理，並探討連接主義在神經網絡發展中的關鍵作用。 人工智能的定義與範疇： 明確人工智能的內涵，界定其與機器學習、深度學習的關係，並勾勒齣其涵蓋的廣泛領域，包括但不限於自然語言處理、計算機視覺、機器人學、專傢係統、規劃與搜索等。 核心理論與數學基礎： 詳細介紹支撐人工智能發展的關鍵數學工具，包括綫性代數、概率論、統計學、微積分等，並闡述這些工具如何在算法模型中發揮作用。 搜索與問題解決： 深入講解解決問題的基本方法，如深度優先搜索（DFS）、廣度優先搜索（BFS）、A搜索等，並探討啓發式搜索在優化搜索效率方麵的應用。 邏輯推理與知識錶示： 剖析基於邏輯的推理方法，如命題邏輯、一階邏輯，以及如何有效地錶示和推理知識，介紹專傢係統的工作原理。 第二部分：機器學習的引擎——算法解析 機器學習是當前人工智能發展最活躍的分支，本書將係統地介紹各類主流的機器學習算法，並深入探討其背後的原理與實現細節。 監督學習： 迴歸算法： 詳細講解綫性迴歸、多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸等，並分析其在預測數值型變量中的應用。 分類算法： 深入剖析邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、樸素貝葉斯等算法，並介紹其在二分類和多分類問題中的應用。 集成學習： 講解Bagging（如隨機森林）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）等集成方法如何通過組閤多個弱學習器來提升模型性能。 無監督學習： 聚類算法： 詳細介紹K-Means、DBSCAN、層次聚類等算法，並探討其在數據分組和模式發現中的應用。 降維算法： 講解主成分分析（PCA）、t-SNE等降維技術，及其在數據可視化和特徵提取中的作用。 關聯規則學習： 介紹Apriori算法等，用於發現數據項之間的有趣關係，如購物籃分析。 強化學習： 基本概念： 闡述馬爾可夫決策過程（MDP）、狀態、動作、奬勵、策略等核心概念。 主要算法： 介紹Q-Learning、SARSA、策略梯度等經典強化學習算法，並討論其在機器人控製、遊戲AI等領域的應用。 第三部分：深度學習的革新——神經網絡的奧秘 深度學習以其強大的特徵學習能力，在計算機視覺、自然語言處理等領域取得瞭突破性進展。本書將詳細揭示深度學習的原理與模型。 神經網絡基礎： 感知機與多層感知機（MLP）： 介紹神經網絡的基本構成單元，激活函數的作用，以及如何通過反嚮傳播算法進行訓練。 深度學習的優勢： 解釋為何“深度”能夠帶來強大的錶徵能力，以及其與傳統機器學習的區彆。 捲積神經網絡（CNN）： 核心組件： 詳細講解捲積層、池化層、全連接層等，並闡述其在圖像識彆、目標檢測等任務中的優勢。 經典模型： 介紹LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception等經典CNN架構，並分析其演進思路。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 序列數據處理： 講解RNN如何處理序列信息，以及其在自然語言處理、語音識彆等任務中的應用。 解決長距離依賴問題： 深入分析LSTM和GRU如何剋服RNN的梯度消失問題，實現對長序列的有效建模。 Transformer模型與注意力機製： 自注意力機製： 詳細解釋Transformer模型的核心——自注意力機製，以及它如何實現並行化計算和捕捉全局依賴。 NLP領域的革命： 探討Transformer模型在機器翻譯、文本生成、問答係統等任務中的巨大成功，以及BERT、GPT等預訓練模型的意義。 生成對抗網絡（GAN）： 模型架構： 講解生成器和判彆器如何相互博弈，生成逼真數據。 應用場景： 介紹GAN在圖像生成、風格遷移、超分辨率等領域的創新應用。 第四部分：人工智能的應用實踐——賦能韆行百業 本書的最後部分將聚焦於人工智能在各個實際領域的應用，通過鮮活的案例，展現人工智能如何驅動社會進步與産業升級。 自然語言處理（NLP）： 文本分類與情感分析： 講解如何運用NLP技術對文本進行分類，識彆文本中的情感傾嚮。 機器翻譯與問答係統： 介紹現代機器翻譯的實現原理，以及智能問答係統的構建方法。 文本生成與摘要： 探討如何讓機器理解並生成流暢自然的文本，以及自動提取文本關鍵信息。 計算機視覺（CV）： 圖像識彆與分類： 詳細闡述如何讓計算機“看懂”圖像，識彆其中的物體和場景。 目標檢測與分割： 介紹如何在圖像中定位並識彆多個目標，以及對圖像進行精細的像素級分割。 人臉識彆與行為分析： 探討人臉識彆技術在安全、身份驗證等領域的應用，以及對人類行為的分析。 智能推薦係統： 協同過濾與內容推薦： 講解主流推薦算法的設計思路，以及如何為用戶提供個性化的內容推薦。 深度學習在推薦中的應用： 介紹如何利用深度學習模型提升推薦的準確性和多樣性。 智能語音技術： 語音識彆（ASR）： 介紹如何將人類語音轉化為文本。 語音閤成（TTS）： 講解如何讓計算機發齣自然流暢的人聲。 智能助手與對話係統： 探討如何構建能夠理解並響應用戶指令的智能語音助手。 機器人與自動駕駛： 機器人感知與導航： 介紹機器人如何感知環境、規劃路徑並進行自主導航。 自動駕駛技術： 深入分析自動駕駛汽車的感知、決策、控製等關鍵技術，以及麵臨的挑戰。 醫療健康、金融科技、教育等領域的AI應用： AI輔助診斷： 介紹AI在醫學影像分析、疾病預測中的應用。 智能風控與反欺詐： 探討AI在金融領域的風險評估和欺詐檢測。 個性化教育與智能輔導： 分析AI如何為學生提供定製化的學習方案和智能輔導。 第五部分：倫理、挑戰與未來展望 在掌握瞭人工智能的原理與實踐之後，本書將引導讀者思考人工智能帶來的倫理問題、麵臨的挑戰以及未來的發展趨勢。 人工智能的倫理與社會影響： 深入討論數據隱私、算法偏見、就業衝擊、AI的自主性等重要議題，並探討負責任的AI開發與應用策略。 當前麵臨的挑戰： 分析數據不足、模型可解釋性差、計算資源限製等人工智能發展中的瓶頸。 前沿研究方嚮： 展望如可解釋AI（XAI）、聯邦學習、邊緣AI、通用人工智能（AGI）等未來研究熱點。 人工智能的未來： 描繪人工智能與人類社會協同發展的藍圖，探討其在解決全球性挑戰中的潛力。 《人工智能：原理與實踐》不僅是一本技術手冊，更是一次思想的啓迪。它將帶領讀者穿越人工智能的過去、現在與未來，使其能夠深刻理解這項顛覆性技術，並為未來的創新與發展做好準備。無論您是初學者、學生、研究人員，還是希望將AI應用於實踐的行業專傢，本書都將為您提供寶貴的知識和深刻的洞見。

評分☆☆☆☆☆

我不得不說，《流體動力學與數值模擬：CFD的現代方法》這本書，徹底顛覆瞭我對傳統有限體積法的理解。我本來以為它會是一本枯燥的教科書，充斥著復雜的偏微分方程推導，沒想到作者的敘事方式極其引人入勝。它從基礎的Navier-Stokes方程齣發，卻很快過渡到瞭高階的譜方法和無網格法（Meshless Methods）的比較分析。書中對離散化誤差和穩定性分析的部分處理得非常精妙，特彆是引入瞭基於信息熵的穩定性判據，這在主流教材中是很少見的。我尤其喜歡它關於湍流模型——從RANS到LES再到DNS的演進路綫圖的梳理，邏輯清晰，脈絡分明。對於工程實踐者來說，書中附帶的OpenFOAM案例和Python腳本簡直是無價之寶，它們不是那種為瞭展示而展示的“花架子”，而是真正能解決實際工程問題的範例。讀完這本書，我感覺自己對模擬復雜流動，比如超燃衝壓發動機內部流動，都有瞭全新的、更深刻的認識。這本書的深度和廣度，絕對值得專業人士珍藏。

評分☆☆☆☆☆

關於《人工智能倫理與治理框架的構建》，這本書的視角極其宏大且具有前瞻性。它跳齣瞭單純的技術討論，而是聚焦於技術進步與社會結構、法律體係之間的復雜博弈。作者並未給齣簡單的“是”或“否”的答案，而是構建瞭一個多維度的評估模型，用於衡量不同AI應用場景下的潛在風險，比如算法歧視、數據主權和決策透明度。書中對歐盟的《人工智能法案》、中國的監管嘗試以及美國的行業自律進行瞭詳盡的對比分析，這種跨文化、跨法律體係的比較，讓讀者能夠更全麵地理解全球治理的趨勢。我印象最深的是關於“責任主體認定”的章節，作者以自動駕駛事故為例，深入探討瞭軟件開發者、傳感器製造商、車主甚至決策算法本身在法律上的責任劃分問題，觀點獨到且論證嚴密。這本書的價值在於它提供瞭一種結構化的思維方式，幫助政策製定者和企業高管在追求技術創新的同時，建立起堅實的倫理護欄。讀完後，你會對AI的未來多一份敬畏，少一份盲目樂觀。

評分☆☆☆☆☆

這本《無綫傳輸與接入技術》的姊妹篇——《深度學習在自然語言處理中的前沿應用》絕對是NLP愛好者的福音。我前陣子剛好在研究Transformer模型在低資源語言上的遷移學習，這本書簡直就是為我量身定做的。它沒有那種陳詞濫調的基礎介紹，而是直奔主題，詳細剖析瞭BERT、GPT係列模型在中文、西班牙語等多種語言環境中微調的最佳實踐。尤其是關於注意力機製的計算復雜度和優化策略那幾章，作者用非常直觀的圖示和代碼片段，把原本晦澀的數學公式講得清晰透徹。我最欣賞的是它對“可解釋性AI（XAI）”的探討，書中提供瞭一套完整的框架，用於分析模型決策背後的邏輯，這對於我們構建高可靠性的工業級應用至關重要。書中提及的幾個最新發錶的論文引用也相當及時，看得齣作者的知識體係是緊跟學術前沿的。如果你正在為你的下一個NLP項目尋找理論支撐和實戰技巧，這本書絕對能為你節省大量的摸索時間。它不僅僅是工具書，更像是一位經驗豐富的導師在耳邊低語，指引你避開常見的陷阱。

評分☆☆☆☆☆

《古典音樂鑒賞入門：從巴赫到德彪西》這本書，簡直是為我這樣想深入瞭解古典樂卻又怕被專業術語嚇跑的“小白”量身打造的。它的敘述風格非常親切，就像鄰傢學識淵博的大哥哥在跟你聊天一樣。作者沒有上來就堆砌復雜的對位法或和聲學理論，而是從最容易入耳的鏇律切入，比如莫紮特的《G大調弦樂小夜麯》，然後巧妙地引齣那個時代（比如古典主義時期）的音樂特點。書中對不同作麯傢及其代錶作的“背景故事”挖掘得很到位，比如貝多芬耳聾後的掙紮如何影響瞭他的晚期作品，這種人性化的解讀，讓音樂不再是抽象的音符組閤，而是有瞭鮮活的情感和生命力。我特彆喜歡它在介紹浪漫主義時期時，對“標題音樂”的分析，它教會我如何去聽懂音樂中的“畫麵感”。書後的附錄中附帶的幾個推薦播放列錶，質量也非常高，覆蓋瞭從巴洛剋到印象派的精華片段。這不僅僅是一本入門書，更是一把開啓美妙音樂世界的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

《高效能團隊協作與遠程管理實戰指南》這本書，對我這個剛剛轉型做跨國遠程項目經理的人來說，簡直是及時雨。它的實用性遠遠超過瞭那些空談管理哲學的書籍。作者基於他在矽榖和亞洲多個快速成長期團隊的經驗，總結齣瞭一套非常具體的操作流程。比如，關於異步溝通的策略，書中詳細對比瞭郵件、Slack頻道和項目管理工具（Jira/Asana）在不同情境下的最佳用途和迴復時限建議，甚至給齣瞭“非緊急信息”的模闆。關於“虛擬團建”那部分也極具創意，提供瞭好幾個低成本、高參與度的綫上互動方案，成功地解決瞭遠程團隊常見的凝聚力下降問題。最讓我受益的是它對“數字足跡”和“工作負荷可視化”的強調。它教會我如何通過項目管理軟件的數據看闆，而非僅僅依賴會議和匯報，來精確地評估每個成員的真實工作壓力，從而實現更公平的資源分配。這本書的語言簡潔明瞭，沒有一句廢話，每提齣一個觀點，後麵立刻跟上可執行的步驟和具體的工具推薦，非常適閤在壓力下需要快速找到解決方案的職場人士。