编辑说

每月新书三月辑为大家介绍的图书内容包括：深度学习卓越泛化能力的奥秘，车联网数据全生命周期关键阶段的数据感知、计算与分发技术，现有频域非线性特征（模态参数，频响函数，输出频谱和传递函数）的最新研究成果和进展。欢迎扫描以下二维码阅读详细内容。

Computer Science

01 Foundations of Deep Learning

深度学习的基础

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Fengxiang He, Dacheng  Tao

爱丁堡大学, 南洋理工大学

本书深入剖析深度学习卓越泛化能力的奥秘。书中详细介绍了如何利用随机梯度方法对学习到的假设进行建模，揭示了过度参数化为损失函数带来的良好性质。此外，书中还探讨了泛化性与伦理/安全问题之间的关系，如隐私保护和对抗鲁棒性，以及它们之间的相互作用。

编辑荐语：

深度学习有效地重塑了图像处理、自然语言处理和音频处理等多种对于实际应用有直接价值的技术。然而，深度学习卓越的泛化性对传统基于复杂度的学习理论而言，犹如一片“乌云”：很多现有的统计学习工具都无法合理的分析过度参数化的深度学习。这种不协调性极大地削弱了对安全性比较重视的领域来部署深度学习的信心，比如，自动驾驶和医疗诊断等等。这是因为，在这些领域，算法的微小错误可能会导致致命的灾难。我们期望读者能够对当前深度学习理论有一个全面的了解，理解深度学习理论如何指导新算法的设计，并通过此书可以思考未来的研究方向和发展趋势。

——Celine Chang 常兰兰

计算机科学 编辑总监

Engineering

02 Secure Data Sensing, Computing, and Dissemination in Vehicular Ad Hoc Networks

车联网安全数据感知、计算和分发

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Yingjie Xia, Xuejiao Liu, Huihui Wu and Qichang Li

浙江大学、杭州师范大学、杭州电子科技大学

本书聚焦于车联网（VANETs）安全领域，系统梳理和凝练了车联网数据全生命周期关键阶段的数据感知、计算与分发技术，为解决复杂车联网安全问题提供了创新思路。本书通过丰富的图表直观呈现复杂的技术流程与算法逻辑，并辅以实验验证，帮助读者深入理解理论与技术细节。本书适合供科研人员、高校师生及产业从业者系统学习车联网安全理论时参考使用。

编辑荐语：

本书与浙江大学出版社联合出版，作为中国科技进展丛书(Advanced Topics in Science and Technology in China)的一卷。作者是杭州电子科技大学/浙江大学的夏莹杰、杭州师范大学的刘雪娇、杭州电子科技大学的吴慧慧和李其昌四位专家。本书可作为相关专业研究生和高年级本科生教材，也可作为相关领域科学家和从业人员的参考书。

   ——Mengchu Huang 黄梦初

应用科学执行编辑

03 Frequency Domain Nonlinear Vibration Features for Fault Diagnosis in Complex Structures

应用频域非线性特征诊断复杂结构故障

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作者：李全坤，景兴建

机构：西北工业大学；香港城市大学

针对复杂结构中典型的螺栓松动等故障，本书介绍了现有频域非线性特征（模态参数，频响函数，输出频谱和传递函数）的最新研究成果和进展。通过理论分析和实验测试，详细介绍了基于二阶/倍频输出频谱的传递函数的概念和性质，通过梁形结构，环形结构，网形结构和转子结构动力学模型，分析了故障载荷与两类传递函数的关系，提出了故障的识别和定位新方法。

编辑荐语：

本书全面地介绍了现有频域非线性特征（模态参数，频响函数，输出频谱和传递函数）的最新研究成果和进展；本书通过详细的理论分析，数值算例和实验案例介绍了基于二阶/倍频输出频谱的传递函数的概念，原理，优缺点和应用。本书可用作复杂结构故障诊断领域和相关方向研究生，博士后和工程师的教材或参考用书。

   ——Ella Zhang 张楠

机械工程 编辑

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