本书是北京邮电大学出版社出版的教材《通信网理论基础》的配套参考书。本书分为两部分：第1部分针对教材《通信网理论基础》的前6章给出了多样化的例题及其求解方法；第2部分给出了7套期末试题及其参考答案。本书内容丰富，有助于提高读者对通信网理论基础知识的理解和运用能力，培养读者的网络综合分析能力与数学计算思维。本书可作为高等院校信息与通信工程相关专业本科生的参考书。

《信息超材料》由东南大学毫米波全国重点实验室崔铁军院士团队成员合作编写，涵盖了该团队近年来在信息超材料领域的众多研究成果。《信息超材料》系统地阐述了信息超材料的基本原理和设计方法，包括数字编码超材料、现场可编程超材料、时间/时空编码超材料和信息超材料的信息理论等方面的*新进展；同时也介绍了信息超材料在无线通信、微波/雷达成像和智能可编程系统中的重要应用。

《稀土在半导体光催化材料中的应用》总结了作者近年来关于轻稀土在半导体光催化材料应用方面的研究工作，同时对近年来国内外在二氧化钛光催化及稀土在光催化材料中的应用研究现状进行了综述。全书内容共8 章，分别介绍了稀土掺杂、稀土-稀土共掺杂、稀土-非金属共掺杂对光催化材料——二氧化钛结构及性能的影响规律、工艺条件调控，进一步研究了材料的性能提高机制、粉末型光催化材料的回收再利用等。本书可供科研院所材料科学与工程、冶金工程、化学类专业等相关领域的科研工作者和工程技术人员以及高等院校相关专业师生参考。

地面无人系统火力控制技术的发展状况和技术体系变化情况，阐述了火控技术的数学模型和基本原理，分光电控制、武器控制、信息处理、人机交互、威胁评估与打击规划等方面，结合典型系统论述了通用技术原理与工程实现方法。

本书从数字孪生提出的背景及其概念入手，介绍支撑数字孪生的七大关键技术以及主要应用场景，总结梳理全球关于数字孪生的政策和应用情况。在此基础上，通过思想、技术、应用等多维度的比较，阐述了数字孪生技术为平行系统的一种特殊形式，进而介绍了平行系统的技术体系、关键技术及其在交通、医疗、军事等方面的应用，最后简要探讨了数字孪生的国内外学术研究进展、展望了数字孪生和平行系统技术的未来发展趋势。

本书以分布式光纤传感器为主要对象，介绍了分布式光纤振动传感器的传感机理、振动信号定位及检测方法，包括基于波分复用的分布式光纤振动传感及定位原理、基于时延估计的分布式光纤振动传感及定位原理、并进行了定位试验研究；结合作者近年来相关的研究与应用实践，阐述了分布式光纤传感的振动信号处理方法、基于经验模态分解的光纤振动信号特征提取方法、基于多维特征的光纤振动信号识别方法、基于Self-AM-BiLSTM的光纤传感振动信号识别方法。本书可为电子信息工程、光纤传感信息处理等相关专业的研究生、高年级本科生及科研人员、工程技术人员提供参考。

全书主要介绍了集成电路中与等离子体设备相关的内容，具体包括集成电路简史、分类和发展方向以及面临的挑战，气体放电的基本原理和典型应用、等离子体刻蚀工艺与设备、等离子体表面处理技术与设备、物理气相沉积设备与工艺、等离子体增强化学气相沉积工艺与设备、高密度等离子体化学气相沉积工艺与设备、炉管设备与工艺等。

本专著归纳总结了作者团队围绕智能网联车辆（CAVs）系统的分析与设计，在轨迹规划、车辆协作控制以及车间通信等领域取得的重要研究成果。本专著考虑了车间通信限制以及传感器/执行器故障影响下的车辆协作控制技术，并利用不同的建模方法及控制策略，解决了车辆协作控制中的轨迹优化，跟踪控制及车间通信冲突问题。本专著包含14章，分成3个部分，其中第1～5章是第1部分，讨论了网联车辆协作控制与通信的协同设计问题；第6～9章是第2部分，考虑了执行器故障下的保性能控制问题；第10～14章是第3部分，关注了CAVs系统的轨迹跟踪控制问题和速度规划问题。本专著详尽介绍了CAVs系统分析与设计的公式、算法及其在数值仿真、实验中的应用。每章都给出相关的参考文献，可帮助读者系统学习该领域相关的知识。本专著可作为学习网联车辆的建模及控制算法的教程，也有助于本领域研究人员及工程师将相关的建模和算法应用于理论研究及技术创新中。

《硅后验证与调试》系统阐述硅后验证和SoC调试中所面临的关键挑战、前沿技术与*新研究进展，旨在显著提升验证效率并降低调试成本。《硅后验证与调试》汇集了硅后验证和调试专家的研究成果：第1章概述SoC设计方法学，并强调硅后验证和调试所面临的挑战；第2～6章描述设计调试架构的有效技术，包括片上设备和信号选择；第7～10章介绍生成测试和断言的有效技术；第11～15章提供自动化方法，用于定位、检测和修复硅后错误；第16～17章描述两个案例研究（NoC和IBM POWER8处理器）；第18章讨论设计调试与安全漏洞之间的内在冲突；第19章展望硅后验证与调试的未来发展趋势和潜在突破方向。

机器翻译是由计算机自动将一种自然语言翻译成另一种自然语言的过程。随着语言资源规模的持续增长和计算机硬件技术的大幅提高，数据驱动的机器翻译方法逐渐获得了研究者的青睐，翻译效果取得了显著的提升。本书梳理了机器翻译的基础理论和研究进展，指出了数据驱动的机器翻译方法所面临的问题，详细介绍了具有代表性的改进方法。这些方法既包括对句法语义、词形和零代词、翻译记忆等先验知识的建模及融合，也涉及深度神经网络、无监督树学习、生成对抗训练、联合学习、因果推断等前沿技术，可供希望深入了解机器翻译研究进展的读者参考。本书的 后对数据驱动的机器翻译技术进行了总结，并对未来的研究方向进行了展望。