本书内容涵盖深度学习模型结构的设计与优化、自监督学习在无标注数据场景下的高效表征学习、语义图像生成技术的原理与实践以及提高模型泛化能力的领域泛化方法等多个方面，具体包括以下9章：深度学习基础、基于级联语义引导的曲线物体分割模型、基于颜色不变性特征学习的曲线物体分类模型、基于多尺度嵌入学习的小物体分割模型、基于高分辨率特

在量子计算技术迅猛发展的今天，传统公钥密码体系（如RSA、ECC）正面临前所未有的威胁。本书系统地探讨后量子密码学（Post-QuantumCryptography,PQC）的密码学基础、前沿理论及最新的主流算法，包括ML-KEM、ML-DSA、SLH-DSA等NIST标准化算，旨在为密码领域研究人员构建抵御量子攻击的

本书从传统方法和深度学习方法两个角度出发，研究图像修复、图像去模糊及目标检测的关键技术方法。主要内容包括：绪论、基于自适应调节算子的图像修复方法、基于特征优先的块匹配图像修复方法等。

本书围绕稀疏阵列信号处理这一前沿热点领域，从“广义联合阵列”的定义和性质出发，对稀疏阵列测向中的基础理论及推广应用进行深入探讨。本书主要阐述稀疏阵列基本概念、稀疏阵列优化设计及波达方向估计、稀疏阵列MIMO雷达优化设计及稳健测向等内容，并探讨该方向的未来发展趋势。着力解决虚拟连续阵元与互耦的内在矛盾、广义信号模型先验信

图像分割作为自动驾驶、医疗诊断等关键领域的基础技术，其性能常受数据中不平衡分布的制约。本书聚焦图像分割领域的数据不平衡问题，针对数据不平衡固有的内涵问题及在语义分割、长尾实例分割、实时实例分割和显著性实例分割等领域的外延问题开展多视角下的、层次化的平衡策略研究。本书提出的各类方法在公开数据集与自建数据集中均展现出优异性

本书立足高等教育数智化转型背景，是国家级线上线下混合式一流本科课程的配套教材，入选了第二批河南省"十四五"普通高等教育规划教材。全书以系统性、逻辑性、易读性为特色，内容结构紧凑、阐述清晰，配套资源丰富，便于读者开展自主学习。全书共9章，主要内容包括绪论、随机信号分析、信、模拟调制、模拟信号数字化、数字基带传输系统、数字

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本书共四部分。第一部分认知觉醒篇，讲解社会工程学基本概念与历史沿革、人性弱点与安全漏洞的关联性分析、数字化时代的新型社会工程学威胁。第二部分攻击解密篇，讲解社会工程学攻击的心理武器库、线上攻击手法全解析(钓鱼、伪基站、恶意软件等)、线下攻击实战剖析(尾随、冒充、偷窥等)。第三部分防御实战篇，讲解个人数字安全防护体系构建

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本书介绍了在数字教育、数字社会、数字经济等领域应用异构图挖掘技术的探索。本书立足于作者发表于计算机国际顶级会议(SIGIR、WWW、ACL、EMNLP)的多篇论文，并进行了补充，代表了目前在研究领域的最前沿的应用探索。