内容简介：

       本书分为上、下两册。上册包含第1章至第9章，主要介绍各种遥感卫星任务分析及技术指标论证等总体设计方法，从用户提出的任务目标与需求(使命任务、功能性能等)出发，通过任务分析与设计，转化为遥感卫星系统总体设计要求和约束，如卫星轨道、载荷配置、系统构成等；下册包含第10章至第20章，主要介绍遥感卫星系统构建、控制推进、热控、数据处理、微振动抑制等各分系统总体设计，最后通过梳理未来航天遥感技术的发展，给出了未来航天遥感系统发展趋势。

内容简介：

       本书在介绍未来网络体系发展背景、基本概念和演进路线的基础上，通过对比分析现有国内外典型网络体系结构，总结提炼和详细阐述了未来网络体系结构和核心技术，并讨论了未来网络试验床。基于对未来网络的体系结构、运行机理和笔者所从事工作的实践经验，本书结尾给出了一种可重构可演进的网络功能创新平台开发实例。

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     《基于虚拟化技术的云计算架构的技术与实践探究》对虚拟化技术与云计算进行分析，首先通过分析云计算的起源与发展，从而了解云计算再分析研究特征模型及云计算机制作为与云计算密切相关的虚拟化技术。通过对服务器虚拟化、储存虚拟化、网络虚拟化以及桌面虚拟化的理论与实践分析，结合虚拟化与云计算安全研究，从而对绿色云计算有一定的了解。结合Google云计算和虚拟化技术的实践，探索云计算的应用前景。

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    《遥感图像融合方法研究》主要针对多光谱图像与全色图像融合过程中出现的空间结构损失与光谱信息失真等问题，提出了基于非负矩阵分解、稀疏表征以及核学习等遥感图像融合方法。主要内容包含如下几个方面：以学习数据的有效表示为主题，通过挖掘数据本身固有的结构信息，有效地对遥感图像进行融合；将线性模型扩展到非线性模型，利用深层网络结构较好的特征学习能力，提出基于深度支撑值学习网络的遥感图像融合方法。

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       本书在介绍网络安全传输与管控概念和背景的基础上，对网络安全基础、网络安全传输、网络管控以及网络路由抗毁与自愈的研究现状进行了全面系统的介绍。结合作者对网络安全传输与管控的理解和所从事工作的实践经验，本书给出了网络安全管控系统的开发实例。

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      本书介绍了基于云计算的大数据处理技术，重点介绍了一款高效的、实时分析处理海量数据的强有力工具—数据立方。数据立方是针对大数据处理的分布式数据库，能够可靠地对大数据进行实时处理，具有即时响应多用户并发请求的能力。 本书通过对当前主流的大数据处理系统进行深入剖析，阐述了数据立方产生的背景，介绍了数据立方的整体架构以及安装和详细开发流程，并给出了4个完整的数据立方综合应用实例。所有实例都经过验证并附有详细的步骤说明，无论是对于云计算的初学者还是想进一步深入学习大数据处理技术的研究和开发人员都有很好的参考价值。读者也可从本书配套网站中国云计算和中国大数据获取更多资料或求解疑难问题。

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      本书主要描述Linux系统的总体框架和设计思想，包含很多可以直接操作的实例，目的是希望读者对Linux系统背后的逻辑有一个全面的了解。本书力求贴近实际的工作使用，在比较核心且常用的技术有更加深的解释，对实际使用Linux系统工作大有裨益。

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      本书重点介绍国防科技大学并行与分布计算课题组一个时期内在分布计算技术领域的研究成果，在某种意义上，也从一个视角反映该领域的技术发展。全书以课题组多年来培养的部分博士生毕业论文为基础，并进行必要的删减整编而成，内容既有网络、操作系统等传统方向，也涉及事务内存、量子计算等新兴方向。

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       本书对近年来量子计算智能领域常见理论及技术进行较为全面的阐述和总结，并结合作者多年的研究成果，对相关理论及技术在应用领域的实践情况进行展示和报告。全书从优化和学习两个方面展开，主要内容包含：量子计算物理基础、量子搜索与优化、量子学习、量子进化组播路由、量子粒子群优化、量子进化聚类、基于核熵成分分析的量子聚类、量子粒子群数据分类、量子进化聚类图像分割、量子免疫克隆聚类SAR图像分割与变化检测、量子粒子群医学图像分割和量子聚类社区检测等。

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       本书在介绍智慧网络协同组织机理概念和背景的基础上，对智慧网络协同组织结构、智慧网络标识映射技术、智慧网络路由与交换技术、智慧网络可编程技术、智慧网络虚拟化技术的研究现状进行了全面、系统的介绍。 本书取材新颖，内容翔实，实用性强，反映了国内外智慧网络架构及相关技术研究的现状与未来，适合于从事新型网络体系结构研究的广大工程技术人员阅读，也可作为大专院校通信、计算机等专业和相关培训班的教学参考书。

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       本书对LTE R13 NB-IoT的整体协议做了比较详尽和全面系统的描述，涉及网络架构、物理层的各类信道、空口控制面、空口用户面、关键过程、射频指标和后续演进。不仅讲述协议中涉及的关键技术，而且对重要的、但未被采纳的候选技术也进行了对比，呈现部分标准化的过程。书中还配有大量的性能分析。

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       高分辨遥感影像学习与感知是近年来遥感应用领域的研究热点。本书分析了高分辨率遥感影像处理的特点和面临的挑战，总结和归纳了国内外已有的研究工作，结合近年来机器学习和人工智能领域中的热点方法，如稀疏表示、多核学习、模糊聚类、多目标优化等，着重从高空间分辨率SAR遥感影像相干斑抑制、SAR地物目标分类和高光谱分辨率遥感影像混合像元分解、维数约简、地物目标分类等方面进行研究，提供了新颖的解决思路和方法。本书侧重于新算法的描述与实例的分析，反映近年来高分辨遥感影像学习与感知的最新发展概况，为该领域的深入研究提供借鉴。