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"本书以自主智能无人系统为主线，全面系统地介绍了其核心原理、基础知识以及智能算法，主要内 容包括无人系统经典模型、无人系统运动控制、机器学习和深度神经网络、智能控制、传感器滤波与智 能融合、即时定位与建图、态势智能评估、自主任务分配与行为规划、智能路径规划与轨迹规划、多智 能体系统协同控制、多智能体系统协同优化与决策等。 本书可以作为自动化、人工智能、机器人等相关专业的本科生或研究生的教科书，也适合作为自主 智能无人系统研究领域科研工作者的参考书。 "

本书主要介绍了数字相干光通信中的各种先进技术，对相干光通信系统的概念、实现技术以及技术难点进行重点阐述。同时介绍了单载波、多载波调制及其在相干光通信系统中的具体实现技术，并详细介绍了无载波幅相调制和脉冲幅度调制的数字信号处理探测技术，最后对近年来较先进的光通信系统的数字信号处理算法、方法和应用进行了讨论。

"《基于深度学习的非相干无透镜成像技术研究》围绕非相干无透镜成像技术中图像重建质量和计算效率提升两个核心问题，开展了基于深度学习的菲涅耳孔径编码和无透镜光纤束成像技术研究。 1.提出了单帧菲涅耳孔径编码成像无孪生像重建方法；构建了无需校准的无透镜相机样机；建立了基于部分采样的编码掩膜成像模型；设计了基于交替方向乘子法的压缩重建算法。 2.提出了基于深度学习的菲涅耳孔径编码成像方法；提出宽带光源照明下编码掩膜成像系统的点扩散函数计算方法；基于U-Net和图像超分辨网络设计了端到端的网络模型。 3.

本课程内容共分为五个章节，涵盖两个主要部分。前四个章节侧重于专业知识的讲解与实操，第五个章节则专注于版式设计课程的题库设计。前四章依次介绍了版式设计概述、版式设计的类型与原则、版式设计的构成，以及版式编排与形式技巧。通过这四个章节，学生将从基础到深入地逐步学习版式设计的专业知识，逐步培养进行版式设计的意识与能力。最后一章为实训部分，学生将通过前期课程中所学的理论知识与实践经验，参与专业赛事，并将其融入课程设计中，进行更加深入和专业的练习。此部分将着重于不同版式设计类型的实际设计与制作，旨在提升学

"本书以某招聘网站中的大数据职位招聘信息为数据源，系统地介绍了使用 Hadoop 生态系统进行大数据离线分析的方法和步骤。全书共6章，分别讲解项目需求、项目架构、项目实现流程、Hadoop集群环境搭建、使用Flume实现数据采集、使用MapReduce实现数据预处理、使用Hive实现数据分析和使用FineBI实现数据可视化。 本书附有配套视频、教学PPT、教学设计等资源。同时，为了帮助初学者更好地学习本书中的内容，还提供了在线答疑，欢迎读者关注。 本书适合作为高等学校的数据科学与大数据技术及相关

"本书按照《全国硕士研究生招生考试计算机学科专业基础综合考试大纲》(以下简称《考试大纲》)组织教材结构，涵盖《考试大纲》全部考查内容。本书主要介绍数据结构、算法以及抽象数据类型的概念，线性表、栈和队列、多维数组、树和二叉树、图等基本数据结构及实现方法，讨论常用查找技术和排序技术。本书兼顾概念层和实现层，既强调数据结构的基本概念和原理方法，又注重数据结构的程序实现和实际运用，在提炼基础知识的同时，进行了适当的扩展和提高。 本书内容丰富，层次清晰，深入浅出，结合实例，可作为计算机及相关专业数据结构课

本书依据浙江省职业院校汽车运用与维修专业中高职一体化汽车发动机构造与拆装课程标准相关内容要求进行编写，通过一总体，两机构，四系统（即发动机总体结构、配气机构、曲柄连杆机构、冷却系统、润滑系统、燃料供给系统、排放系统）7个模块介绍汽车发动机的基本结构和常见典型工作仸务。本书基于PGSD职业能力分析标准和中高职一体化教学标准，结合岗课赛证综合育人要求和中等职业学校学生认知特点，从企业常见典型工作仸务入手，结合职业技能等级证书考核标准，融合中高职一体化改革发展思路，利用理实一体化教学手段，全方位

本书以智能车辆为背景，层层递进引入智能车辆设计与控制的技术背景及设计细节。讲述的技术均为目前最新技术，相关方案均为主流车企使用的主流方案。具体来说，本书介绍了智能车辆的概念、发展历程、应用场景以及相关软硬件基础。在此基础上，本书沿着智能车辆设计的技术路线，全面系统的介绍了智能车辆关键技术，重点阐述了感知系统设计、决策系统设计、控制系统设计、智能座舱设计、车辆安全设计以及测试和评价等内容。此外，本书还介绍了上述设计及测试所用的工具以及实际应用案例，帮助读者进行实践。 本书能够帮助读者快速掌握

本书属于战略性新兴领域十四五高等教育系列教材，针对新工科背景下产业对高端技术人才在信息化、智能化技术应用方面的培养需求，结合当前材料科学与人工智能技术交叉融合的最新发展趋势，并融入编者对材料智能设计与制造领域教学与科研的实践经验编写而成。本书共6章，系统阐述了材料智能设计与制造的基本原理、关键方法以及实际应用案例。本书内容包括第一性原理计算及材料数据库、材料的机器学习建模方法、材料智能设计与优化方法、基于高通量实验的材料筛选方法、材料智能设计与制造的前沿应用案例和材料智能设计与制造的发展趋