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工程科技颠覆性技术展望(2024)
『简体书』 作者:中国工程院工程科技颠覆性技术战略研究项目组 著, 出版:国防工业出版社 日期:2025-03-01 本书是一部较为系统的颠覆性技术战略研究著作,通过“拥抱变革,颠覆性技术浪潮下的技术创新”“换道自强,重塑未来的重大颠覆性技术方向”“行稳致远,抢抓颠覆性技术创新浪潮的政策建议”三篇,力争从理论和实践、全局和领域、技术发展和国家需求等几个维度系统介绍工程科技颠覆性技术战略研究的成果。首先,深入认识经济 ... |
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电力电缆附件安装技能图册
『简体书』 作者:EPTC电力电缆及附件专家工作委员会,赵健康,赵玉谦 出版:水利水电出版社 日期:2020-11-01 本书是结合我国目前电力电缆生产工作实际进行编写的,着重对各类型电缆附件的标准化作业流程与要求、各类型产品之间的细节性差异与特点、各作业环节中常见的问题与处置方法等内容做出系统的整合和整理,旨在为电力电缆附件安装相关从业人员职业成长提供指导,让相关从业人员掌握电力电缆附件安装标准和操作工艺,为电力电缆 ... |
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电气设备油中溶解气体光声光谱检测技术
『简体书』 作者:陈伟根等 出版:科学出版社 日期:2024-06-01 发展基于光声光谱技术的油中溶解气体在线监测装置对提高电气设备运行安全具有重要意义。《电气设备油中溶解气体光声光谱检测技术》围绕各类光声光谱技术构成、主要特点进行深入分析与探讨,从微弱气体光声信号的产生及损耗等基本过程、石英增强光声光谱、法珀(法布里-珀罗)干涉解调、悬臂梁全光解调及电气设备油中溶解气 ... |
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污染地块绿色修复工程小试和中试技术与案例
『简体书』 作者:梅丹兵 出版:中国环境出版社 日期:2025-05-01 在当今世界,土壤污染已成为一个不容忽视的环境问题,不仅威胁着生态平衡,更直接关系到人类的健康与生存。本章深入探讨了我国土壤污染的严峻形势,从首次全国土壤污染状况调查的结果出发,详细分析了耕地、工业用地、矿山和河道等不同土地利用类型存在的污染问题,并着重指出了无机污染物,尤其是镉、汞、类金属砷等重金属 ... |
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农村人居环境改善提升技术指南
『简体书』 作者:浙江省产品与工程标准化协会 出版:中国建筑工业出版社 日期:2023-05-01 为贯彻落实国家乡村振兴战略,落实《农村人居环境整治提升五年行动方案(2021-2025年)》 ,实施以“推进厕所革命”、“生活污水治理”、“生活垃圾处理”、“村容村貌提升”为重点的农村人居环境整治行动,依据国家、行业、地方有关法规规范和技术标准,参考浙江省美丽乡村建设、未来乡村建设、城乡风貌整治、村 ... |
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机器学习原理及应用
『简体书』 作者:殷丽凤 郑广海 出版:机械工业出版社 日期:2025-02-01 机器学习是人工智能领域的重要组成部分,其深度和广度都在持续扩展。《机器学习原理及应用》不仅对机器学习基础知识进行了全面介绍,而且深入讨论了各种经典和常用的机器学习方法。通过理论与实践相结合的方式,帮助读者理解机器学习的基本原理,掌握常用的方法,并能够在实际问题中应用这些技术。《机器学习原理及应用》共 ... |
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“十二五”职业教育国家规划教材 经全国职业教育教材审定委员会审定--景区服务与管理(第三版)
『简体书』 作者:周国忠 出版:中国旅游出版社 日期:2023-09-01 本书立足于景区的基础性服务与游客管理的视角,通过案例及其分析,使学习者能够掌握景区服务和管理的基本知识,提高景区服务及管理工作中分析问题和解决问题的能力,体现“贴近一线工作”的理念。本课程具有较强的应用性,课程知识将直接应用于景区服务与管理的实践之中。因此课程内容的安排尽量与实际的服务和管理工作挂钩 ... |
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水肥一体化提单产技术手册
『简体书』 作者:农业农村部种植业管理司,全国农业技术推广服务中心 编著 出版:中国农业出版社有限公司 日期:2025-04-01 本书由全国农业技术推广服务中心组织编写,全书收集整理我国北方玉米、小麦、马铃薯、大豆及其他油料等作物水肥一体化技术要点,主要涵盖技术主要概述、设施设备选型、系统设计及配套措施等内容,形成主要区域主要作物水肥一体化技术模式,全书图文并茂、语言科学严谨,内容实用性强,全彩印刷,可读性强,可作为各级农业技 ... |
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机器学习及其应用
『简体书』 作者:刘佳琦 出版:电子工业出版社 日期:2025-07-01 机器学习作为人工智能的一个分支,它涵盖了利用技术使计算机能够从数据中识别问题并将其应用于人工智能程序的方法。本书是机器学习领域的入门教材,系统、详细地讲述机器学习的主要方法与理论,阐明算法的运行过程,并紧密结合企业实践与应用,根据企业实际需求设计算法案例。本书共11章,分别介绍机器学习基本概念、决策 ... |
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中国宝武钢铁集团有限公司年鉴2020
『简体书』 作者:中国宝武钢铁集团有限公司史志编纂委员会 编 出版:上海人民出版社 日期:2020-11-01 《中国宝武钢铁集团有限公司年鉴》由中国宝武钢铁集团有限公司(简称中国宝武)史志编纂委员会主办,是系统记述中国宝武各方面情况的年度资料性文献。编辑部设在中国宝武史志办公室。本年鉴是中国宝武的部年鉴,由中国宝武总部各部门和子公司供稿。记载的时间跨度,除特别说明外均为2019年1月1日—12 月31日。本 ... |
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中国宝武钢铁集团有限公司年鉴2021
『简体书』 作者:中国宝武钢铁集团有限公司史志编纂委员会 出版:上海人民出版社 日期:2021-12-01 《中国宝武钢铁集团有限公司年鉴》由中国宝武钢铁集团有限公司(简称中国宝武)史志编纂委员会主办,是系统记述中国宝武各方面情况的年度资料性文献。编辑部设在中国宝武史志办公室。本年鉴是中国宝武的部年鉴,由中国宝武总部各部门和子公司供稿。记载的时间跨度,除特别说明外均为2020年1月1日—12月31日。本年 ... |
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图像处理与机器视觉
『简体书』 作者:刘坤 陈海永 出版:机械工业出版社 日期:2025-02-01 图像处理与机器视觉主要研究如何从图像中进行视觉感知、分析和理解。大数据时代的到来、人工智能算法的进步、硬件技术的发展以及前沿应用的牵引,正推动着图像处理与机器视觉技术的飞速发展。本书从底层视觉中的数字图像处理方法、中层视觉中的图像特征提取与匹配、高层视觉中的立体视觉与图像理解等角度出发,以二维图像分 ... |
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统计方法与机器学习
『简体书』 作者:郭贵冰,姜琳颖 出版:科学出版社 日期:2025-02-01 《统计方法与机器学习》旨在深入浅出地介绍统计方法与机器学习的核心概念和算法应用。它不仅涵盖了传统统计方法的基础知识,还深入探讨了机器学习领域的关键技术。《统计方法与机器学习》*先从机器学习中的数学基础入手,包括数据的描述存储、线性变换和特征分解、概率的基本思想、概率论和统计方法在机器学习中的应用等。 ... |
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机器学习原理及应用
『简体书』 作者:毋建军 姜波 郭舒 出版:机械工业出版社 日期:2025-01-01 《机器学习原理及应用》从机器学习原理和应用出发,结合案例介绍了机器学习的基础技术和典型模型算法,包括机器学习的基础、特征选择与降维、典型学习算法、深度学习与神经网络、集成学习与迁移学习、强化学习、计算机视觉与语音识别等技术;详细介绍了机器学习典型模型算法及神经网络学习、计算机视觉和语音识别技术应用, ... |
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工程伦理教育理论研究与教学实践探索——2023年全国工程伦理研究生教育教学交流研讨会征文
『简体书』 作者:全国工程专业学位研究生教育指导委员会秘书处 出版:清华大学出版社 日期:2023-05-01 论文集主要包括以下主题:全球工程伦理教育的特点与走向;中国特色工程伦理教育改革与影响力研究;工程类博士专业学位研究生的工程伦理教育研究;工程类硕士专业学位研究生的特色工程伦理教育研究(聚焦某类别领域、地区行业等);工程伦理教学模式的创新研究(含案例教学、融合式教学等);工程伦理课程思政教学创新研 ... |
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六干教材·推进和拓展中国式现代化案例选 教育·科技·人才篇(第六批全国干部学习培训教材)
『简体书』 作者:全国干部培训 教材编审指导委员会组织编写 出版:党建读物出版社 日期:2024-03-01 ... |
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六干教材·推进和拓展中国式现代化案例选 生态文明·国家安全篇 (第六批全国干部学习培训教材)
『简体书』 作者:全国干部培训 教材编审指导委员会组织编写 出版:党建读物出版社 日期:2024-03-01 ... |
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中国宝武钢铁集团有限公司年鉴2022
『简体书』 作者:中国宝武钢铁集团有限公司史志编纂委员会 编 出版:上海人民出版社 日期:2022-12-01 本年鉴是中国宝武的部年鉴,由中国宝武总部各部门和子公司供稿。记载的时间跨度,除特别说明外均为2021年1月1日—12月31日,主体内容以条目为记述的基本形式。本年鉴设总述、特载、要闻大事、企业管理、科技研发、节能环保、财务审计、武钢集团、钢铁主业、服务业、产业金融业、城市新产业、综合管理、党群工作、 ... |
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机器视觉系统应用
『简体书』 作者:殷慧 出版:机械工业出版社 日期:2025-08-01 本书内容共9 章:第1 章对机器视觉技术的定义和应用进行介绍,让学习者了解到机器视觉技术的重要性,以及学习此项技术的意义;第2 章对机器视觉系统进行介绍,让学习者掌握机器视觉系统的工作原理;第3 章对机器视觉系统中的核心器件进行介绍,让学习者掌握系统硬件的组成并且可以自主搭建硬件系统;第4 章对机器 ... |
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机器学习原理及应用
『简体书』 作者:安俊秀 靳宇倡 陈宏松陶全桧 马振明 等 出版:人民邮电出版社 日期:2024-07-01 本书全面介绍了机器学习的基础知识和主要技术以及其应用,全书共 10 章,首先对机器学习进行概述,并介绍机器学习的相关算法,如回归算法、分类算法、结构化学习、无监督学习;接着对机器学习聚类算法、深度学习、强化学习等算法原理及实现过程进行了简要介绍,以便于实际应用分析;最后介绍自然语言处理、推荐系统原理 ... |
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