本书是关于多源不确定信息推理技术理论及应用的一部专著，是作者对国内外近十余年来该领域研究进展和自身研究成果的总结。本书由7章组成，包括概述、多源不确定信息推理技术的数学基础、基于多源不确定信息推理的雷达融合识别、DSmT-DS多源不确定信息推理方法、基于证据聚类和凸函数分析的DSmT多源不确定信息推理方法、基于条件证据网络的多源不确定信息推理方法、多源不确定信息推理技术展望。本书可供从事信息融合、推理决策、模式识别、人工智能、信息处理、指挥控制等专业的科技人员阅读和参考，也可作为上述专业的本科生

"本教材以提高学生实际动手操作能力、解决问题能力和未来就业竞争力为出发点，理论与实践相结合，科学合理、深入浅出地设置教材内容，本书以项目式任务贯穿整个教学过程，共分为9个项目，每个教学模块都有针对性地设计任务，根据项目需求进行知识讲解，由浅入深地逐步补充和完善程序设计。主要内容包括C语言基础、数据描述与算法、顺序结构程序设计、选择结构程序设计、循环结构程序设计、数组程序设计、函数程序设计、指针程序设计、结构体和其他结构类型、文件等。书中特别设置了计算机等级考试二级C语言的考试真题、重难点解析。

本书讲解了经典的高级机器学习算法原理与知识，包括常见的监督学习、无监督学习、概率图模型、核方法、深度神经网络，以及强化学习等内容，同时更强调动手实践。所有算法均利用PyTorch计算框架进行实现，并且在各章节配备实战环节，内容涵盖点击率预估、异常检测、概率图模型变分推断、高斯过程超参数优化、深度强化学习智能体训练等内容。
本书附赠所有案例的源代码及各类学习资料来源，适合具有一定编程基础的人工智能爱好者学习，也是相关从业者和研究人员的学习指南。

本书通过理论与实例相结合的方式循序渐进、深入浅出地介绍了LabVIEW的使用方法和使用技巧。
全书共12章，包括绪论，图形化编程语言LabVIEW，前面板与程序框图，创建、编辑和调试VI，程序结构，变量、数组、簇与波形数据，波形显示，文件I/O，信号分析与处理，数据采集，网络与通信，VI性能的提高等知识。每章都配有相应的实例，目的在于让读者能够结合实例更加快捷地掌握LabVIEW的使用方法。
本书主要面向LabVIEW的初、中级用户，可作为大、中专院校相关专业师生的教学和参考用书，也

本书是作者开展基于工业大数据分析的故障诊断算法设计及其应用研究成果的总结。全书主要内容包括基于统计特征提取的故障检测方法设计、知识导引的统计特征抽取和故障诊断方法设计、基于深度学习的频率类故障诊断、基于多源异构数据融合的深度学习故障诊断算法设计、基于分级深层神经网络的多模态故障诊断算法设计、基于全局优化GAN的非均衡数据故障诊断方法设计等。

当前，大数据不仅是推进网络强国建设的重要领域，更是新时代加快实体经济质量变革、效率变革、动力变革的战略依托。《BR》　　本书首先简要阐述了大数据的概念、特征和主要发展阶段，并对我国的国家和地方大数据产业政策进行了详细的梳理。在大数据技术章节，按照数据的生命周期对数据采集、存储、计算、管理、应用和安全技术进行了简要的介绍。针对大数据产业，重点从产业发展现状和相关产业主体进行分析。在大数据应用领域，简要介绍了大数据在数字经济、通信、政务、金融、工业等领域的融合应用情况。最后就数据资产、数据要素和大数

本书旨在分析国内外操作系统领域的前沿发展情况，重点阐述近几年操作系统领域的重要突破和标志性成果，集中展现我国在相关方向的新进展、新特点和新趋势，为我国科技人员准确把握操作系统领域的发展态势提供参考，为我国制定操作系统方面的发展战略提供支撑。本书分为五个部分，对操作系统领域的关键概念技术、全球发展态势、我国发展现状、我国热点亮点、未来发展展望等方面展开具体探讨。同时包含了科技前沿技术研究成果、部分产业发展现状及其趋势研究。

在本书之中会从零开始为读者详细地进行Spring开发框架的原理分析，并且通过一系列的案例讲解Spring开发应用的基础模型，并基于此模型进行不断的应用结构扩展，除了核心的IoC&DI、AOP技术之外，还讲解Spring JDBC、事务处理框架、Spring Data JPA、Spring Cache以及常见的RabbitMQ消息组件于Spring AMQP服务整合。
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本书深入浅出地讲解了如何利用Python实现高效办公，包含Python编程的基础知识，以及Python在办公自动化方面的应用。 本书内容分2篇，共12章。第一篇介绍Python编程的基础知识，涉及Python编程的基本语法、流程控制、数据模型、函数式编程、程序调试与异常处理、面向对象编程等。第二篇介绍Python在办公自动化领域的应用，分为文件批处理、使用正则表达式对文本内容进行批处理、Excel数据分析自动化、图片批处理、爬取互联网数据、PDF文档处理自动化，基本涵盖了文件处理和数据分析方面的

本书图文并茂、示例丰富，结合136段代码和213幅图表，直观易懂地介绍了算法与数据结构的基础知识，包括数组、查找、栈和队列、递归算法、排序、字符串查找、线性列表、树结构和二分查找树等。本书并非单纯地对算法与数据结构进行介绍，而是致力于让读者掌握编写实用程序的技术。为此，本书提供的示例代码都是实际可运行的程序，理解这些示例程序之后，相信读者的Python编程能力也会有很大的提升。本书各章节末设置有练习题，并在书末给出了答案，据此读者可检测自己对知识的掌握情况，加深理解。