网络与数据通信
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语音信号识别技术与实践姜囡 著《语音信号识别技术与实践》内容分为8章。第1章为语音识别技术概述,介绍了语音识别技术的原理和发展与应用。第2章为语音信号处理基本技术,包括数字化预处理、短时时域处理和频域处理的内容。第3章是语音信号的端点检测和分割,介绍了端点检测的原理和常规检测方法,提出了基于复杂背景条件下的端点检测算法,包括算法流程和实验方法。第4章是语音分割聚类,研究了如何获取一段多人对话语音中说话人身份变动的信息,以及如何确定哪些语音段是由同一个人发出来的。详细介绍了三种方法,包括基于混合特征的分割聚类方法、基于改进双门限端点检测的分割法、基于自组织神经网络的改进K-means聚类算法。第5章为基于神经网络的语音识别,详述了基于自适应免疫克隆神经网络的语音识别算法原理、流程和实验方法。第6章是伪装语音识别,探讨了在语音被采用伪装手段(如在耳语、假声、模仿他人讲话、捏鼻子讲话以及用手绢或口罩等物品捂嘴讲话等)情况下,如何正确进行语音鉴定的问题。提出了基于GFCC与共振峰的声纹提取方法和基于深度置信网络模型的声纹提取方法。第7章是基于语音信号的心理压力分级与识别,探讨了反映心理压力的生理信号和分级实验方法,以及基于语音信号的心理压力识别方法。第8章是不同情感的语音声学特征分析,通过对生气、害怕、高兴、中性、惊讶、悲伤六种情感语音的共振峰频率特征、共振峰走向特征、音节间的过渡特征、音节内的过渡特征、基频曲线特征以及振幅曲线特征进行语音声学特征分析,探索了同一个人的语音在不同情感下表现的特征差异。《语音信号识别技术与实践》较全面地总结了课题组近年来关于语音识别、语音与心理压力等级识别、语音与情感分析方面的研究内容。主要章节均以理论介绍、算法流程、实验步骤、结果分析为脉络撰写,内容详尽,循序渐进,适合语音识别及语音情感分析的初学者,希望为在此领域有求知欲的学子打开一扇探索之门。
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无线通信智能处理及干扰消除技术骆忠强,李成杰 著无线通信中频谱资源缺乏与频带拥挤的问题日益突出,研究智能信号与信息处理满足人们不断增长的通信需求已经成为现今的趋势和热门。依托人工智能背景,《无线通信智能处理及干扰消除技术》主要讲述无监督学习机制盲源分离在无线通信中实现自适应接收处理和干扰消除的理论与方法,主要结合卫星通信系统和地面移动通信系统,如扩频和跳频通信系统、正交频分复用系统和多输入多输出系统中的关键技术,研究其中的智能处理接收技术。
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电子实训与LED灯具场景控制梁季彝,唐幸儿 编《电子实训与LED灯具场景控制》共分为四章:第1章主要是基本电子电路设计,由9个项目构成;第2章是基于单片机的电子电路设计,包括LED流水灯设计和倒计时电子线路设计2个项目;第3章介绍LED照明系统的浪涌解决方案;第4章介绍D1ALux照度模拟软件使用。《电子实训与LED灯具场景控制》体系新颖、内容丰富、图文并茂、实用性突出,可作为高等职业本、专科院校自动化类、电子信息类等专业的教材,也可作为开放大学、成人教育、自学考试、中职学校和培训班的教材,以及工程技术人员的参考工具书。
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量子计算数论(英)颜松远《量子计算数论》全面介绍了针对整数分解问题、离散对数问题及椭圆曲线离散对数问题的经典及量子算法。同时对经典计算和量子计算中的基本概念及结论进行了介绍,并简单讨论了一些针对其他数论问题和代数问题的量子算法,完备地描述相关数论问题及其密码应用,简明扼要地讨论了对应经典算法。在量子算法的描述过程中,系统性强、实例清晰、深入浅出。
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Spark大数据编程实用教程文艾本书是一本讲解Spark基础应用及编程的实用教程,基于 Spark 2.3 版本,内容包括 Spark 与大数据、构建 Spark 运行环境、开发一个Spark 程序、深入理解 Spark 程序代码、RDD 编程、Spark SQL 结构化数据处理、Spark Streaming、Structured Streaming、SparkR和GraphX。本书总结了Spark 学习的关键点;提出了 Spark 快速学习路线图;提供配套的 Spark前置课程学习资源链接,包括虚拟机、Linux 和 Shell 免费高清视频、《零基础快速入门Scala》免费电子书等,帮助零基础读者迅速夯实Spark基础。 本书配以大量的示例、源代码和注释,可以帮助读者快速、全面而又深入地掌握Spark编程技能。 本书既可作为高等院校大数据、云计算和人工智能相关专业的教材,也可以作为Spark学习者和大数据研发人员的技术参考书。
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AWS解决方案架构师学习指南[美] 本·派伯(Ben Piper) 著,王晓海,王颖,吴桐 译涵盖AWS认证解决方案架构师-助理级考试的考试目标: ● 设计弹性架构 ● 定义性能架构 ● 指定安全应用程序 ● 设计成本优化架构 ● 定义卓越的运营架构 ● 理解良好架构框架 ● 应用优良设计五大支柱
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微服务之道范亚敏,傅健 著本书由架构师撰写,系统介绍级微服务设计与实现方法,融入了作者多年架构设计的经验。主要内容包括:第1章介绍微服务理论与原则,包括微服务概念、协议、特点等;第2章微服务实践方法,包括设计要点、应对变化、测试驱动的开发等;第3章通过案例讲解微服务实现的过程,包括一个完整实例;第4章介绍持续改进的方法,包括度量驱动的改进方法,用缓存提高性能,用NoSQL提高扩展性等;第5章介绍持续交付的方法,包括用脚本驱动开发方法,部署流水线等。
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股票大数据挖掘实战洪志令,吴梅红 著《股票大数据挖掘实战——股票分析篇(新经济书库)》内容围绕股票大数据分析技术展开,主要介绍从不同角度对股票数据进行深度分析并用于实战的方法。《股票大数据挖掘实战——股票分析篇(新经济书库)》首先介绍股票的基本知识以及传统的基本面和技术面分析方法;之后在每章中结合不同的数据源,从不同角度对股票进行深度分析,介绍相关的数据挖掘算法;针对数据的特点,提出新的分析思路和计算方法;结合新方法在股票挖掘平台上的实现对股票的操作进行实战解析。具体内容包括:基于技术分析指标的买卖点计算方法;股票时间序列的特征表示方法;聚类算法与资金流向及主力控盘分析;筹码分布与筹码分析技术;财务数据分析与股票的新估值策略;券商研报评级及其有效性分析;新闻文本分类和股吧情感分析;行为金融学与股票行为数据分析;股票交易决策模型与股票挖掘平台。
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Python大数据分析算法与实例邓立国 著大数据时代,大数据分析是关键技术。Python是一款优秀的大数据分析软件,《Python大数据分析算法与实例》以Python 3结合第三方开源工具进行大数据分析,以小的代价编程实现数据的提取、处理、分析和可视化。 全书分为8章,首先介绍大数据分析的背景和行业应用,给出了数据特征算法分析;然后基于Python 3介绍常用典型第三方大数据分析工具的场景应用;最后比较翔实地阐述大数据分析算法与经典实例应用。 《Python大数据分析算法与实例》适合从事大数据分析的研究人员、计算机或数学等相关专业的从业者参考学习,也可以作为计算机或数学等专业本科高年级或研究生的专业用书。
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云原生开发Boris Scholl,Trent Swanson,Peter ... 著开发者在一次接触云计算的时候往往感到非常困难。既需要学习分布式系统,熟悉诸如容器和函数之类的技术,还得知道如何将这些东西组合在一起,过程实在令人生畏。通过这本实用的指导书,你将了解构建云原生应用程序的模式以及消息传递、事件处理和DevOps等常见任务的实践。作者Boris Scholl、Trent Swanson和Peter Jausovec为你阐述了现代云原生应用程序的架构模块。你将了解如何使用微服务、容器、无服务器计算、存储类型、可移植性和函数。你还将探索云原生应用程序的基础知识,包括如何设计、开发和操作它们。