本書重點(diǎn)介紹了人工智能在地震相分類、油藏屬性預(yù)測(cè)和井間連通性等核心問題中的應(yīng)用，闡述了特征抽取、特征選擇、聚類、分類、回歸、時(shí)間序列和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等不同類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)的采集過程和意義。其次，詳細(xì)說明了不同算法的原理和具體應(yīng)用。最后，簡(jiǎn)要介紹了作者開發(fā)的SeisAI平

本書探索人工智能技術(shù)與未來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)步并塑造未來的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。全書共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。本書旨在為讀者揭示智能

本書是一本關(guān)于智慧燈桿理念與實(shí)踐的指導(dǎo)書，本書一共十個(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

本書圖文并茂、通俗易懂，詳細(xì)講解常用的算法知識(shí)，又融入了大量的競(jìng)賽實(shí)例和解題技巧，可幫助讀者熟練應(yīng)用各種算法解決實(shí)際問題。本書總計(jì)9章。第1章講解C++基礎(chǔ)知識(shí)，涉及語(yǔ)法、數(shù)組、字符串、結(jié)構(gòu)體和指針；第2章帶讀者感受算法之美，涉及算法復(fù)雜度、函數(shù)和遞歸；第3章講解線性表的應(yīng)用，涉及順序表、鏈表、棧和隊(duì)列，以及STL中的

本書主要介紹基于國(guó)產(chǎn)微波射頻電路全流程設(shè)計(jì)平臺(tái)AetherMW進(jìn)行微波射頻電路設(shè)計(jì)與仿真的方法。本書將基本概念、模塊設(shè)計(jì)與系統(tǒng)設(shè)計(jì)相結(jié)合，內(nèi)容涉及微波射頻系統(tǒng)概述、阻抗匹配電路設(shè)計(jì)、功率分配器設(shè)計(jì)、定向耦合器設(shè)計(jì)、射頻濾波器設(shè)計(jì)、射頻放大器設(shè)計(jì)、混頻器設(shè)計(jì)、雷達(dá)射頻前端設(shè)計(jì)與仿真、常用測(cè)量?jī)x器及AetherMW等。書中

本書系統(tǒng)地介紹了面向工業(yè)軟件的數(shù)字工程（DE）與基于模型的系統(tǒng)工程（MBSE）的理論體系、方法論、核心技術(shù)和工程應(yīng)用，討論了SysML建模工具的實(shí)現(xiàn)技術(shù)，內(nèi)容涵蓋需求模型開發(fā)、MBSE工具開發(fā)、執(zhí)行模型與行為仿真、規(guī)則定義與自動(dòng)語(yǔ)法校驗(yàn)等多個(gè)方面，詳細(xì)闡釋了支撐MBSE的關(guān)鍵技術(shù)，通過理論描述與工程案例的結(jié)合，幫助讀者

當(dāng)前，國(guó)家、區(qū)域、產(chǎn)業(yè)等尺度內(nèi)部及尺度之間的經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)日趨復(fù)雜，引發(fā)越來越多“看不見”的水資源流轉(zhuǎn)其中。本書提出了一整套水資源多尺度核算分析理論框架，對(duì)不同尺度經(jīng)濟(jì)和工程中“看得見”和“看不見”的水資源使用進(jìn)行了深入分析。本書提出了體現(xiàn)水投入產(chǎn)出模擬方法，以世界經(jīng)濟(jì)、中國(guó)經(jīng)濟(jì)和北京經(jīng)濟(jì)為例探討了如何辨析國(guó)際貿(mào)易、國(guó)內(nèi)貿(mào)易

機(jī)器學(xué)習(xí)雖然在改進(jìn)產(chǎn)品性能、產(chǎn)品流程和推進(jìn)研究方面有很大的潛力，但仍面臨一大障礙——計(jì)算機(jī)無法解釋其預(yù)測(cè)結(jié)果。因此，本書旨在闡明如何使機(jī)器學(xué)習(xí)模型及其決策具有可解釋性。本書探索了可解釋性的概念，介紹了許多簡(jiǎn)單的可解釋模型，包括決策樹、決策規(guī)則和線性回歸等。本書的重點(diǎn)是模型不可知方法，用于解釋黑盒模型（如特征重要性和累積

從集成電路產(chǎn)業(yè)鏈來看，設(shè)計(jì)與制造是最核心的兩大環(huán)節(jié)。PDK技術(shù)正是將這兩大環(huán)節(jié)連結(jié)在一起的橋梁，同時(shí)也是EDA環(huán)境中最核心的內(nèi)容，它使最尖端的制造技術(shù)可以應(yīng)用到最先進(jìn)的設(shè)計(jì)過程中。長(zhǎng)期以來，PDK技術(shù)被國(guó)外所壟斷，使得我們?cè)陔娐吩O(shè)計(jì)過程中不得不依賴于國(guó)外的EDA環(huán)境，給我們國(guó)家的集成電路產(chǎn)業(yè)帶來"卡脖子”的風(fēng)險(xiǎn)。本書立

顯示技術(shù)是利用電子技術(shù)提供變換的視覺信息的技術(shù)。在生產(chǎn)和生活中，人們需要利用大量的視覺信息，顯示技術(shù)是人機(jī)交互的主要紐帶，有著廣闊的發(fā)展空間和應(yīng)用前景。我國(guó)是顯示產(chǎn)業(yè)大國(guó)，本課程結(jié)合領(lǐng)域現(xiàn)狀，為學(xué)生讀者拓寬視野，系統(tǒng)性介紹各種顯示屏幕技術(shù)，包括當(dāng)前主流的液晶顯示（LCD）、發(fā)光二極管（LED）和有機(jī)發(fā)光二極管（OLED