本書以項目化教學為主要方法，以提升學生職業(yè)技能為目標，以理論與實踐并行的方式編寫。教材中以茶學基礎(chǔ)知識、茶葉品鑒、沖泡技法、茶事服務(wù)、茶館運營等為主線，分解為8大教學項目、30項學習任務(wù)、100多個知識點，理論與實踐有機結(jié)合。本教材不僅能打牢學生茶學知識理論基礎(chǔ)，更能鍛煉學生的評茶能力與茶事服務(wù)技能。與本教材配套的微課

本書共計18章，對創(chuàng)新藥領(lǐng)域進行了全方位、深層次的剖析與解讀。第一章聚焦于藥品基本信息，不僅對藥品的定義、特征、分類、標準等基礎(chǔ)內(nèi)容進行了精準闡釋，還對藥品的包裝、標簽與說明書等細節(jié)部分展開了詳細說明，為社會大眾揭開創(chuàng)新藥行業(yè)的神秘面紗，有效提升大眾對該行業(yè)的認知程度。第二章至第七章深入探討了創(chuàng)新藥的研發(fā)過程，對臨床試

本書基于作者團隊多年從事人體工學科學研究、辦公座椅研發(fā)設(shè)計經(jīng)驗，參考國際上頂級學術(shù)機構(gòu)的研究和企業(yè)的產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗，提出了健康人體工學座椅理念、基于研究的創(chuàng)新設(shè)計驅(qū)動發(fā)展模式、各構(gòu)成要素，并將理論與產(chǎn)業(yè)實踐相結(jié)合，對產(chǎn)業(yè)研發(fā)設(shè)計和座椅挑選具有指導意義。書中主要內(nèi)容涵蓋從利益工作到利益健康，人體工學座椅的歷史與文化，人體工學座

本書的定位是基于計算機應(yīng)用基礎(chǔ)、拓展計算機文化、啟發(fā)計算思維，以理論為主體，以實踐為重點，以調(diào)整學生的知識結(jié)構(gòu)和提高學生的能力素質(zhì)為目的，體現(xiàn)計算機基礎(chǔ)教育的目標和要求，服務(wù)于高等院�！按髮W計算機基礎(chǔ)”課程的教學。本書充分考慮學生掌握Office2016高級應(yīng)用技能和參加全國計算機等級考試(MicrosoftOffic

本書系統(tǒng)講解自動機器學習工具與方法。讓機器學習與自動化兩大概念合理的結(jié)合起來，進而讓讀者精準理解自動化機器學習的必要性。從技術(shù)原理剖析其在自動化機器學習中的角色和內(nèi)涵，通過案例掌握自動化機器學習的關(guān)鍵知識點和技術(shù)原理。自動機器學習可以將部分機器學習過程自動化，減輕數(shù)據(jù)科學從業(yè)者的工作負擔。本書介紹自動機器學習模塊的理論

本書針對目前電力電子裝備狀態(tài)氣體光譜檢測，從物理電子學的角度，通過原理、增強方法和分析儀器全面闡述了氣體吸收、光聲、光熱、拉曼等光譜檢測技術(shù)。全書分為6章：第1章詳細介紹了電力電子裝備狀態(tài)特征氣體檢測的目的與意義；第2-5章詳細介紹了基于吸收效應(yīng)的吸收光譜、傅里葉變換紅外光譜、光聲光譜、光熱光譜基本原理、增強方法及分析

本書共分8章，主要通過分析我國特厚煤層、薄煤層、急傾斜煤層等復雜難采煤層面臨的技術(shù)難題，探究復雜難采煤層開采中的科學問題，較為系統(tǒng)地闡述了采場三維采動應(yīng)力動態(tài)演化與規(guī)律、頂板變形與破斷特征、覆巖運動與地表沉陷規(guī)律、煤壁破壞前兆信息識別與柔性加固技術(shù)等復雜難采煤層巖層控制方面所取得的科研成果和生產(chǎn)實踐經(jīng)驗。本書的研究結(jié)論

本書主要介紹Python語言的誕生和發(fā)展、特點、編程環(huán)境，分析Python程序的組成、基礎(chǔ)性語法包括基本數(shù)據(jù)類型、運算符、變量定義與使用、標識符與保留字。在此基礎(chǔ)上，討論Python程序的流程控制方法，闡述Python涉及的列表、元組、字典、集合、字符串、函數(shù)的定義與使用技巧。本書也補充和加強對面向?qū)ο蟮母拍畹睦斫�，�?/p>

本書共13章。第1章和第2章介紹邊緣計算模式的相關(guān)概念和發(fā)展現(xiàn)狀。第3章-第5章闡述邊緣計算的新型框架，包括邊緣聯(lián)盟計算架構(gòu)、混合邊緣計算架構(gòu)、移動節(jié)點輔助的邊緣計算架構(gòu)。第6章-第9章系統(tǒng)論述邊緣存儲理論與方法，包括數(shù)據(jù)協(xié)同存儲和訪問服務(wù)、數(shù)據(jù)緩存高效索引機制、跨層混合數(shù)據(jù)共享機制、安全可信的邊緣存儲架構(gòu)。第10章-

隨著工業(yè)自動化的發(fā)展，分散控制系統(tǒng)(DCS)在工業(yè)生產(chǎn)中的核心作用愈發(fā)重要。傳統(tǒng)的DCS硬件模塊內(nèi)測試(BIT)方法存在虛警率較高、檢測覆蓋不足、故障診斷不及時等問題，難以滿足對高可靠性和智能化的需求。本書主要探討DCS中五種典型硬件模塊的智能BIT設(shè)計方法，采用數(shù)據(jù)、知識、模型驅(qū)動等技術(shù)，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)挖掘、機理知識