现实中的大数据具有时序多频、尖峰厚尾等特点，导致构建亿级时序图谱分析与应用平台时，存在图谱构建质量低、查询分析代价高及推理挖掘解释难等问题。为此，本书将介绍一种新一代知识图谱管理系统一一图立方，以及基于图立方的金融风险防控综合技术解决方案。本书共分为10章，其中，第1章为绪论，主要介绍图立方的提出背景、基本概念和基本功能；第2章介绍图立方的表达、图立方的数据划分算法和图立方的多版本存储技术；第3章介绍图立方的抽取与融合，主要包含基于语义增强的超关系抽取模型、基于多任务的时序关系抽取技术、基于实体

本书是一本专为工程师、研究人员和学生而写的指南，旨在帮助他们掌握信号处理和仿真技术，以及将其应用于解决现实世界的问题。本书提供了详细的内容，涵盖从信号处理理论到MWORKS和Julia编程的基础知识，以及如何使用Syslab信号处理工具箱进行实际应用；还提供了MWORKS实验案例，以帮助读者将理论知识应用到实际研究中。本书旨在帮助读者在信号处理领域取得实际成就，通过MWORKS和Julia编程掌握关键技能，并将其应用于各种实验案例。对于对信号处理和仿真感兴趣的专业人士，以及正在学习这一领域知识的

本书全面介绍了信号与系统的基本理论和基本分析方法。全书共9章。主要内容包括：信号与系统概述、连续信号与系统的时域分析、连续信号的频域分析、连续系统的频域分析、连续系统的复频域分析、离散信号的时频域分析、离散时间系统的时域分析、离散系统的复频域分析、系统的状态变量分析法。本书选材精练、结构新颖、系统性强，既有完整的理论体系，也注意到了与相关专业实际应用的结合。

本书系统深入地论述信息论和编码的基本原理和方法，内容包括：信息的度量、离散信源与连续信源、离散信道与连续信道、无失真信源编码、信息率失真理论、香农信道编码定理、近世代数基础、线性分组码，循环码、卷积码等。本书将严密的数学推导、清晰的物理解释与丰富的举例相结合，将经典理论的介绍和信息论的最新研究成果相结合。

本书以通信、电信领域的具体应用为背景，以卷积模型为主线，借助信号分解全面分析了信号与系统的频率特性，借助S变换、Z变换系统讲述了线性系统的分析方法。本书内容简单明了，物理概念的讲述通俗易懂，问题分析逻辑性强，实例针对性强。相应章节增加了关键知识点的Python仿真，实现了卷积、系统求解、傅里叶变换等核心算法及其应用，将理论与实际紧密结合起来;书中还详细讲述了矩阵运算，并对程序做了详细注释，Pvhon零基础人员也可读懂仿真程序并进行编程。
本书可作为高校工科电信、通信等专业中信号与系

本书系统地讲解了数字图像处理的基础和进阶知识，涵盖基础概念、系统构建、算法及其应用，辅以丰富的教学和科研案例，详细介绍了如何利用C++和Python语言，结合OpenCV库进行图像处理算法的编程实现。同时，本书介绍了深度学习在数字图像处理中的应用前沿技术，如GoogleNet、ResNet、Transformer、YOLOv10等，具备较强的实用性和参考价值。
本书为读者提供了理论与实践相结合的学习平台，帮助其深入理解并应用数字图像处理技术解决实际问题。适合作为高等院校计算机科学与技术、电

信号与系统是许多专业的必修基础课程，该课程能够让学生建立起信号分析与处理，以及系统分析与处理的基本知识架构，具备信号处理和系统分析的初步能力。随着新的专业培养方案出台，本科阶段总体学时数呈下降趋势，但对能力的要求在不断提高，特别是对学生应用基础知识解决工程实际问题的能力有更高的要求。本书的出版正是在这一背景下，结合大学课程体系改革，围绕在有限学习时间内达到掌握知识、具备技能的总体目标，打通了基础知识和实际应用间的间隙，删减了不必要的理论推演环节，结合领域发展的最新前沿和动态，增强了知识的可用性，

本书作为本科教材《信号与系统》的姐妹篇，系统介绍了数字信号处理的基本原理、方法和实现，全书共分八章。本书既可以承接《信号与系统》课程的学习，而又方便独立学习需要，首先简要介绍离散时间信号和系统的基本理论，包括离散时间信号，线性时不变（LTI）离散时间系统，z变换，冲激响应，系统函数和频率响应，随后重点介绍信号频谱分析的重要理论离散傅立叶变换（DFT）及其快速算法（FFT），在此基础上，研究了信号谱分析方法，开拓了"数字信号处理”的应用，接着详细介绍数字滤波器的基本理论、结构和设计方法，最后简要分

本书是数字信号处理的英文版教材，介绍了数字信号处理的基础理论和基本方法，并引入了应用实例，结合实验加强学生对基本知识的理解，强化学生的工程应用能力。本书概述了数字信号、数字信号处理的基本知识，以及结合MATLAB 的信号系统分析方法，详细讨论了傅里叶变换与分析，快速傅里叶变换及其应用，数字滤波器的基本结构、基本理论及设计方法。全书分为7 章，各章之间既独立又相互联系。为了把知识点和相互联系清晰地表示出来，章首给出了思维导图。

本书共分为9章，主要内容包括数字图像与机器视觉概述、数字图像工具与软件实现、图像与视觉基础知识、机器视觉系统硬件、图像变换与图像运算、图像增强与复原、图像分割、图像识别与神经网络及数字图像与机器视觉应用实例等内容。本书中部分示例来源于实际工业、农业数字图像及机器视觉应用领域，其技术手段先进、适用范围广。本书既可作为高等学校机械电子、机器人工程、智能制造工程、自动化、计算机、电子信息、测控等专业的教材，也可作为相关科研和工程技术人员参考书籍。