本书共六章，内容包括：数据通信技术概述、无线数据通信技术、光纤通信技术、云计算与数据通信、安全与隐私保护技术、大数据与数据通信。

本书就数字图像处理以及图像的分析与识别方面的最新技术开展了研究与实践。重点关注高层次特征提取技术，还涉及与图像获取、采样理论、点运算和不同层次特征提取相关的问题和技术，构成了一个明确连贯的知识体系。还重点开展了图像识别方面最前沿领域的研究，不仅开展了静态的图像识别，还开展了视频理解方面的研究与实践，采用机器学习、深度学习等方法，突出了人工智能技术在图像理解方面的应用。研究了采用基于嵌入式平台系统的深度学习，用最快的深度检测、跟踪算法，减少运算量和检测空间。

本书共9章，按照科学的学方法对整个学习过程进行引导，分为基础理论、技术实践两个部分。基础理论部分包括第1章至第3章，对数通基础概念如以太网、IP编址、CSMAV/CD进行详细介绍，以及计算机网络的通信协议0SI和TCP/IP的工作原理以及实际常用的协议族。技术实践部分包括第4章至第9章，主要提供自治系统网络中主要技术原理和部署实践方法，如生成树协议、链路聚合、VLAN、路由协议(OSPF、IS-IS、RIP等)、ACL、NAT、P6等技术应用。

本书为使隔行扫描成像适于动态测量,分析其成像机理,构建了单场图像的数学模型,提出了傅里叶变换去隔行算法和单场傅里叶变换轮廓术;解决了成像模糊和测量误差大的问题。提出隔行扫描成像的彩色条纹相位测量轮廓术,实现了高精度的动态三维面形测量。提出基于单帧条纹的三维运动矢量的检测方法,实现了运动物体的三维矢量检测;提出并实现运动物体单帧图像的二维矢量测量。基于隔行扫描成像的动态测量,不但保持传统方法的测量精度,还提高了时间分辨率;在动态三维面形及运动矢量测量中提供一定的理论支撑和应用参考。

本书是根据通信类高职高专教育的培养目标和教学需要编写的。本书从基本网络设备的认知和操作入手，由浅入深地介绍了数据通信网络基础、网络设备的认知与配置、局域网的认知与组建、网络互连技术、网络扩展技术、数据网络应用配置等内容。全书共5个项目、15个任务。每个项目均设有习题与拓展案例，“拓展案例”部分对任务相关知识进行了更深层次的介绍，可以增强读者对任务相关知识的了解，扩展读者的知识面。通过对本书的学习，校学生、工程技术人员和广大社会学习者可获得对数据网络设备互连的全面理解，了解数据网络在5G、4G等网