本书介绍了自组织增量学习神经网络及其在人工智能领域的应用。神经网络是一种模拟生物神经系统的人工智能技术，具有强大的数据处理能力和学习能力。自组织增量学习神经网络是一种具有高度自组织结构和增量学习能力的神经网络。与传统机器学习方法相比，自组织增量学习神经网络有更强的灵活性和适应性，能够更好地适应动态环境和解决复杂的问题。自组织增量学习神经网络在多个领域有着广泛的应用，包括机器人智能系统、人脸识别、图像处理、场景理解、语音识别、姿势识别、股票预测等。使用自组织增量学习神经网络，这些应用能够实现更高效

本书在内容编排上，全书体现了理论联系实际、聚焦行业技术发展、深入浅出的特点。本书的编写从满足经济发展对高素质劳动者和技能型人才的需求出发，在课程结构、教学内容和教学方法等方面进行了新的探索与改革创新，以使学生更好地掌握本课程的内容，以及提高学生对理论知识的掌握程度和实际操作技能。本书从项目入手，以项目背景、项目要求、项目实施、项目验收、项目评价为导线，逐步引导读者完成实际项目，从中体会计算机网络的理论知识是如何在实际工程项目中进行应用的。整个课程根据内容分为八个项目，通过对本课程的学习，读者可以

本书主要介绍适合初学者使用的AT89S51单片机的基础知识及应用，并包含部分思政元素。本书的主要内容包括AT89S51单片机的基本结构、AT89S51单片机的存储系统、AT89S51单片机的并行I/O端口、51单片机最小系统、Keil μVision开发环境的搭建、Proteus仿真环境的建立、51单片机的中断系统、51单片机的通信功能、A/D转换与D/A转换，以及实训内容：流水灯的制作、51单片机的输入设备、数码管的使用、LCD1602的应用、LCD12864的应用、点阵的应用。 本书根据岗位

本书首先对物联网技术的标准发展背景、业务模型和应用场景、所涉及的关键技术及物联网技术的标准化过程进行了介绍；然后对5G时代的主要物联网技术进行了详细介绍；最后对典型的5G物联网应用案例进行了介绍。 本书内容全面、由浅入深、案例丰富、理论结合实践，适合初学者学习。 本书可作为等院校通信工程、物联网、计算机、电子信息类等专业的教材，也可作为5G物联网技术的学习者、从事5G物联网技术的研发人员和工作者及对5G物联网技术感兴趣的读者的参考用书。

本书以STM32G4系列32位Flash MCU为例，以“蓝桥杯”嵌入式设计与开发竞赛实训平台CT117E-M4（V1.2）为硬件平台，以“一切从简单开始”为宗旨，介绍嵌入式系统的设计与开发。全书分为12章，第1章简单介绍STM32 MCU和Cortex-M4，第2章介绍软件开发环境与工具，第3～10章介绍GPIO、USART、SPI、I2C、ADC、TIM、NVIC和DMA的配置、HAL和LL库函数及设计实例，第11章介绍扩展板模块的设计，第12章对2020—2023年省赛和国赛试题进行设计和

PSPAD是一款电力系统电磁暂态仿真软件，广泛应用于电力系统分析。其仿真模型直观，元件模块库丰富，主要进行一般的交流电力系统电磁暂态研究，进行简单和复杂电力系统的故障建模及故障仿真，分析电力系统故障电磁暂态过程。本书以PSCAD V46为基础，详细讲解了PSCAD软件的主要设置和基本操作，对主元件库的元件进行了详细介绍，并且详细介绍自定义元件的方法，且在此基础上重点介绍数据与程序接口、多重运行和并行计算等中高级操作。为方便读者加深对该软件应用的理解结合当前研究热点给出了太阳能发电、风力发电、高压

《计算机控制技术》以反馈控制理论为基础，从s域到z域的信号转换出发，详细阐述了计算机控制系统的模型分析、控制器设计及工程应用的理论和方法。《计算机控制技术》理论联系实际，既注重计算机控制的基础理论和基本方法，也涵盖预测、模糊与神经网络等先进控制技术，并进行了“本研贯通”模块化设计。为便于读者对知识的理解、掌握和运用，特别设置了对重要知识点的视频讲解和程序设计,同时依托爱课程(中国大学MOOC)平台共享国家精品在线开放课程资源。

本书对先进材料加工技术进行了系统的介绍。全书共有9章，第1章介绍了材料及加工技术的基本概念、油气田材料及常用的材料加工技术；第2～9章分别介绍了各种先进材料加工技术，包括快速凝固、定向凝固、半固态金属加工技术、连续铸轧与连续挤压、复合铸造及塑性加工复合、先进连接技术、增材制造与智能制造、表面改性技术。本书的编写力求理论联系实际，突出实际应用，因此，特别介绍了先进材料加工技术在油气装备领域的应用前景。
本书可作为高等院校材料科学与工程、材料加工工程、材料物理、材料化学、材料与化工等专业本科生

本书以初学者的角度详细介绍Spark架构的核心技术，主要围绕Spark的架构、Spark的开发语言、Spark模块的主要功能展开；以IDEA为主要开发工具，CentOS为运行环境，采用理实一体化授课模式。本书内容包括Spark导论，Spark环境搭建与使用，Scala语言，Spark弹性分布式数据集，Spark SQL、DataFrame和DataSet，Kafka分布式发布-订阅消息系统，Spark Streaming实时计算框架，Spark MLlib 机器学习算法库，Redis数据库

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