本書(shū)全面貫徹黨的教育方針，落實(shí)立德樹(shù)人根本任務(wù)，有機(jī)融入黨的二十大精神，根據(jù)職業(yè)本科教育的特點(diǎn)，在研究高等職業(yè)教育化工技術(shù)類(lèi)專(zhuān)業(yè)特征和教學(xué)計(jì)劃、總結(jié)教學(xué)改革經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上編寫(xiě)而成。全書(shū)包括化工設(shè)備材料及其選擇、力學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)、常用傳動(dòng)與連接、壓力容器基礎(chǔ)、塔設(shè)備、換熱器、反應(yīng)設(shè)備、泵、化工管道與閥門(mén)等內(nèi)容，各模塊后有小結(jié)、

《建筑制圖》是根據(jù)教育部高等學(xué)校工程圖學(xué)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)指定的《普通高等學(xué)校工程圖學(xué)課程教學(xué)基本要求》、全新國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，在總結(jié)多年來(lái)教學(xué)和教改實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上編寫(xiě)而成的。全書(shū)共10章，主要內(nèi)容包括制圖的基本知識(shí)，點(diǎn)、直線和平面的投影，立體及其表面交線，軸測(cè)投影圖，組合體及構(gòu)型設(shè)計(jì)，工程形體的表達(dá)方法，陰影、透視投影，

本書(shū)系統(tǒng)介紹國(guó)產(chǎn)高分定量遙感產(chǎn)品的反演和信息提取技術(shù)，內(nèi)容涵蓋多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。本書(shū)首先詳細(xì)介紹定量遙感參數(shù)反演技術(shù)，包括基于高分?jǐn)?shù)據(jù)的植被覆蓋度、潛熱通量和地表反照率產(chǎn)品的反演方法。之后，探討典型要素提取的研究方法，包括多源土地覆被產(chǎn)品的一致性分析與評(píng)價(jià)、遙感影像分割尺度的優(yōu)化與應(yīng)用研究、多源信息協(xié)同的城鎮(zhèn)用地提取、城市

本書(shū)以統(tǒng)一而較簡(jiǎn)明的方式介紹人工智能算法在數(shù)值求解復(fù)雜系統(tǒng)中的基本方法及最新進(jìn)展。首先從人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)算法開(kāi)始講解，從最基礎(chǔ)的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開(kāi)始，介紹一些經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)及其原理。然后從一階常微分方程初值問(wèn)題引入，分別介紹了常微分方程、偏微分方程以及積分微分方程數(shù)值求解的經(jīng)典算法。隨后分別研究了

本書(shū)重點(diǎn)介紹了人工智能在地震相分類(lèi)、油藏屬性預(yù)測(cè)和井間連通性等核心問(wèn)題中的應(yīng)用，闡述了特征抽取、特征選擇、聚類(lèi)、分類(lèi)、回歸、時(shí)間序列和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等不同類(lèi)型的人工智能算法在石油勘探中的應(yīng)用。首先，介紹了石油勘探的歷史以及數(shù)據(jù)的采集過(guò)程和意義。其次，詳細(xì)說(shuō)明了不同算法的原理和具體應(yīng)用。最后，簡(jiǎn)要介紹了作者開(kāi)發(fā)的SeisAI平

本書(shū)探索人工智能技術(shù)與未來(lái)6G通信融合的方向，深入分析人工智能如何內(nèi)嵌于現(xiàn)代通信網(wǎng)絡(luò)，推動(dòng)通信技術(shù)的進(jìn)步并塑造未來(lái)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。全書(shū)共5章，從6G的基本架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)，到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的端到端通信系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)，再到基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)和大模型輔助的語(yǔ)義通信，同時(shí)提供全面的技術(shù)分析和豐富的實(shí)例研究。本書(shū)旨在為讀者揭示智能

本書(shū)是一本關(guān)于智慧燈桿理念與實(shí)踐的指導(dǎo)書(shū)，本書(shū)一共十個(gè)章節(jié)，前半部分從應(yīng)用場(chǎng)景、產(chǎn)業(yè)鏈、運(yùn)營(yíng)模式、設(shè)計(jì)要求等方面進(jìn)行闡述，內(nèi)容詳實(shí)、條理清晰的介紹了智慧燈桿的技術(shù)理念和系統(tǒng)架構(gòu)；后半部分是智慧燈桿的經(jīng)典案例解讀，其中包括道路、城區(qū)、園區(qū)、公路等大量真實(shí)案例，涵蓋項(xiàng)目現(xiàn)狀、需求分析、項(xiàng)目設(shè)計(jì)、后期運(yùn)營(yíng)等方面，方便讀者參考

本書(shū)以當(dāng)前AI繪畫(huà)領(lǐng)域熱門(mén)的AI繪畫(huà)工具StableDiffusion和Midjourney為例，全面系統(tǒng)地講述了它們的應(yīng)用方法、繪畫(huà)技巧，以及在游戲美術(shù)設(shè)計(jì)領(lǐng)域中的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。 全書(shū)共分11章，第1～4章介紹了游戲美術(shù)設(shè)計(jì)和AI工具原理方面的基礎(chǔ)知識(shí)；第5～9章介紹了StableDiffusion和Midjourney

本書(shū)全面介紹TensorFlow2.x框架及其在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，內(nèi)容包括TensorFlow簡(jiǎn)介、Python語(yǔ)言基礎(chǔ)、環(huán)境搭建與入門(mén)、TensorBoard可視化、多層感知機(jī)實(shí)現(xiàn)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和GPU并行計(jì)算等。

本書(shū)基于軟件測(cè)試過(guò)程模型，構(gòu)建軟件測(cè)試價(jià)值模型、能力模型及基于能力戰(zhàn)略的軟件測(cè)試策略框架，討論軟件測(cè)試終止、測(cè)試預(yù)言、測(cè)試生成問(wèn)題�；�于圖結(jié)構(gòu)、圖元素及軟件失效行為，介紹邏輯驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、剖面驅(qū)動(dòng)的基礎(chǔ)理論、基礎(chǔ)技術(shù)及實(shí)踐者方法�；�于技術(shù)創(chuàng)新及軟件測(cè)試發(fā)展需求，構(gòu)建面向服務(wù)、大數(shù)據(jù)及應(yīng)用、軟硬件一體化測(cè)試的技術(shù)框架，