本書在兩類經典混頻數據模型的基礎上，結合協整理論構建半參數單變量混頻誤差修正模型和半參數混頻向量誤差修正模型，按照單變量模型—多變量模型及理論分析—模型設定—參數估計—數量分析的研究思路，研究了半參數單變量混頻誤差修正模型及估計、混頻模型函數形式的一致性檢驗、半參數單變量混頻誤差修正模型以及半參數混頻向量誤差修正模型對中國主要的宏觀經濟指標——消費價格指數、國內生產總值、固定資產投資、產業(yè)結構和人民幣匯率等的預測。

互聯網的外部性特征以及技術性風險，改變著金融系統的風險特征，研究互聯網金融的系統性風險問題具有重要價值。本書結合大數據、機器學習發(fā)展，運用復雜網絡和超網絡等網絡模型，研究互聯網金融發(fā)展下的我國互聯網金融風險以及由此帶來的整個金融系統風險問題，從而為金融監(jiān)管部門制定相關監(jiān)管政策、促進金融系統穩(wěn)定可持續(xù)發(fā)展提供理論支撐。本書特色是從網絡科學視角，建立風險模型，量化研究互聯網金融的系統風險。

Fullprof是一種用于晶體結構分析和精修的軟件工具，被廣泛應用于材料科學和固體物理領域。它能夠擬合實驗數據和理論模型，從而確定晶體結構的精確參數。在晶體分析中，Fullprof的應用對于研究工作具有重要意義。它可以幫助研究人員確定晶體結構的空間群和晶胞參數，提供準確的晶胞參數和晶體結構信息，從而幫助研究人員理解晶體的結構和性質。此外，它還可以用于精修晶體結構，通過最小二乘法優(yōu)化晶體結構的參數，提高結構的精度和準確性，為后續(xù)的研究工作奠定基礎。它在晶體分析中的應用對于推動材料科學和固體物理領域

晶體結構精修主要基于Rietveld方法，該方法通過在給定的晶體結構模型上，利用最小二乘法對晶體結構信息和峰形參數進行擬合，使計算圖譜與實際衍射圖譜盡可能一致。這種方法能夠充分利用全譜衍射數據，有效解析出晶胞參數、原子位置等關鍵信息，對于材料科學、物理、化學等領域的研究具有重要意義。

針對水驅油藏進入特高含水開發(fā)期后的動態(tài)特征，在Buckley-Leverett方程的基礎上，提出水驅和聚合物驅前緣推進與剩余油飽和度預測的φ函數方法，以此為基礎建立特高含水油藏無效低效循環(huán)水精細快速識別方法，提出控制無效水循環(huán)、增加油井產量和提高油藏采收率的關鍵技術。根據分子動力學基本原理，提出聚合物溶液黏彈性是聚合物分子與原油分子摩擦力和撞擊力的宏觀表現。通過對比取心井巖心剩余油飽和度密度分布曲線，研究聚合物驅較水驅減低油層殘余油飽和度的規(guī)律，提出聚合物交互降黏控水增油提高聚合物驅采收率的方法

本書介紹了自噬的生物學機制及其在藥物研發(fā)方面的進展。自噬是細胞內一種自我降解和再利用的過程，對維持細胞內穩(wěn)態(tài)和健康至關重要。本書不僅概述了自噬的基本原理，還探討了自噬與疾病的關系，尤其是其在神經退行性變性疾病、癌癥和感染性疾病中的作用及目前的臨床研究進展。此外，本書還重點關注了自噬靶向性藥物的設計與開發(fā)新技術，為藥物研發(fā)人員提供了寶貴的理論和實踐指導。

本書開展巖體非連續(xù)性與多裂縫擾動壓裂縫網偏轉的數值方法、模型與模擬研究，主要包括以下內容：（1）基于統計建模和分形表征的致密儲層巖體水力裂縫遇顆粒和天然裂縫動態(tài)交匯與偏轉，（2）水力裂縫遇不同幾何構型和力學屬性層理和顆粒偏轉與分形形態(tài)，（3）基于雙重雙線性內聚力模型的巖體沖擊載荷下拉伸與剪切裂縫動態(tài)擴展，（4）不同交叉天然裂縫和流體注入速率下水力壓裂縫網中心型與邊緣型交匯擴展，（5）交叉射孔簇多井水力壓裂誘發(fā)井間連接與超長裂縫，（6）平行和交叉射孔簇多井水力壓裂縫網偏轉與產氣評估，（7）含天然裂

主要內容包括：向量代數，線性方程組，矩陣代數，行列式及特征值與特征向量及實對稱矩陣與二次型等內容；每章開始給出與本章內容相關的歷史發(fā)展進程，針對相應知識點給出幾何及工程實際應用案例，其中工程實際應用案例主要以不同應用領域的具體問題為驅動，利用相關基本知識進行建模與分析，提供應用線性代數知識解決實際問題的思想，并對重點問題給出具體python算例；習題部分設置一定數量的實際應用問題，可以擴展和加深線性代數知識的理解與應用。

本書通過剖析“互聯網+”環(huán)境下生鮮農產品供應鏈運營管理的典型案例，提出了提升生鮮農產品市場現代化水平與強化供應鏈管理效能的運營模式及其關鍵技術，主要包括盒馬鮮生的倉店合一、百果園的全渠道轉型、本來生活的“互聯網+”營銷管理、域農網的產銷對接、彩食鮮的一站式食材定制等代表性模式，支持生鮮供應鏈實現全產業(yè)鏈發(fā)展的蒲江模式，以及社區(qū)生鮮電商運營模式的團長管理策略與三級倉配體系等內容。

本書綜述了基于機器學習的材料設計的最新研究進展，介紹了材料機器學習算法、開源軟件和自主研發(fā)的材料數據挖掘在線計算平臺在合金材料、鈣鈦礦材料和太陽能電池材料設計上的成功應用案例。本書的特色是“機器學習算法深入淺出，上機練習案例學以致用”，附錄中的計算平臺和算法代碼具有智能機器學習建模、虛擬材料的高通量篩選和需求驅動的材料逆向設計等功能，為機器學習加快新材料設計和優(yōu)化提供了行之有效的工具。