本書根據(jù)教育部高等學(xué)校力學(xué)教學(xué)指導(dǎo)委員會制定的“材料力學(xué)課程教學(xué)基本要求”編寫而成。全書共14章，包括材料力學(xué)基本知識，材料的力學(xué)性能，軸向拉伸和壓縮，剪切，扭轉(zhuǎn)，彎曲內(nèi)力，彎曲應(yīng)力，梁彎曲時的位移，簡單的超靜定問題，應(yīng)力狀態(tài)分析與強(qiáng)度理論，組合變形，壓桿穩(wěn)定，能量法，動載荷和疲勞等。附錄列出靜力學(xué)平衡問題、截面的幾何

本書共8章。其中，第1章介紹濾波器的發(fā)展史，著重分析射頻濾波器的種類及體聲波濾波器的研發(fā)進(jìn)展。第2、3章從體聲波濾波器的物理基礎(chǔ)出發(fā)，基于聲波的傳輸理論與材料的壓電理論推導(dǎo)出器件仿真模型，并以兩款體聲波濾波器的設(shè)計案例介紹設(shè)計方法的應(yīng)用，展現(xiàn)關(guān)鍵影響因素在設(shè)計過程中的調(diào)整規(guī)律。第4-6章依次介紹了AIN薄膜制備與表征方

南方濕潤地區(qū)土石壩安全評價理論是一門新興學(xué)科，在國內(nèi)外專家、學(xué)者的共同努力下，利用多種手段和方法進(jìn)行了廣泛的探索，取得了眾多成果。但是受限于南方濕潤地區(qū)較大的水文變化、復(fù)雜的地質(zhì)條件及土石壩本身具有系統(tǒng)復(fù)雜性等眾多因素，南方濕潤地區(qū)土石壩運(yùn)維安全評價在理論方法及工程實踐上都不可避免存在不足之處。因此，本書綜合筆者近10

本書對煤焦油的組成結(jié)構(gòu)性質(zhì)及其在多種加工過程中的反應(yīng)機(jī)制進(jìn)行系統(tǒng)地闡述。首先，對煤焦油的分子組成性質(zhì)，結(jié)構(gòu)特征及分離分析方法等多方面前沿研究進(jìn)展進(jìn)行了論述。其次，詳細(xì)地分析了煤焦油的多種反應(yīng)機(jī)制，如加氫反應(yīng)、熱反應(yīng)等，并詳細(xì)說明了這些反應(yīng)在實際生產(chǎn)中的應(yīng)用。最后，對目前煤焦油加工利用方面的前沿科學(xué)技術(shù)進(jìn)行介紹，為讀者展

本書針對多源多維數(shù)據(jù)的匯聚融合、數(shù)據(jù)安全體系以及征信體系闡述了相關(guān)研究成果，主要包括：原位虛擬大數(shù)據(jù)中心平臺體系、大數(shù)據(jù)感知與勘探技術(shù)、多源多維數(shù)據(jù)融合計算技術(shù)、基于多模型融合的信用評估技術(shù)、全生命周期的數(shù)據(jù)安全體系架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)、數(shù)據(jù)安全體系架構(gòu)的測試與評估技術(shù)，以及基于信用評估的金融交易風(fēng)險防控系統(tǒng)和多源多維大數(shù)據(jù)

本書主要包含以下內(nèi)如：最優(yōu)化問題的簡介，凸分析基礎(chǔ)，無約束優(yōu)化的理論及線搜索算法框架，信賴域算法，線搜索收斂性分析及收斂速度分析，半光滑牛頓算法，共軛梯度算法，約束優(yōu)化理論及延伸理論，罰方法，增廣拉格朗日算法及算法在實際問題(支持向量機(jī)模型、超圖匹配)中的應(yīng)用。本書對知識點(diǎn)的分析緊密結(jié)合當(dāng)前研究前沿問題，并通過對應(yīng)用問

在這本烈酒主題的著作中，作者使用酒精飲料作為鏡頭，通過它來更深入地了解自然歷史。本書在進(jìn)化、生態(tài)學(xué)、歷史、生物學(xué)、化學(xué)等的背景下考察了高度烈酒的成分、歷史、文化、蒸餾過程及影響。還組織了一個專家團(tuán)隊撰寫有關(guān)白蘭地、伏特加、龍舌蘭酒、威士忌、杜松子酒、朗姆酒、生命之水、白酒、格拉巴酒、茴香酒和卡沙薩酒的章節(jié)。本書涵蓋了來

本書共分8章，主要內(nèi)容如下： 第1章介紹數(shù)據(jù)的認(rèn)知與研究任務(wù)，大數(shù)據(jù)概念特征及技術(shù)挑戰(zhàn)等。 第2章介紹大數(shù)據(jù)內(nèi)容、知識和結(jié)果表達(dá)概念，以及元數(shù)據(jù)和知識圖譜技術(shù)。 第3章介紹數(shù)據(jù)存儲基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)存儲要求以及應(yīng)對技術(shù)和典型系統(tǒng)。 第4章介紹數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)，新型數(shù)據(jù)管理模型及其相應(yīng)大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。 第5章介紹數(shù)據(jù)計算基礎(chǔ)，大數(shù)

本書聚焦食品科學(xué)技術(shù)未來發(fā)展需求，將機(jī)器學(xué)習(xí)算法與食品科學(xué)技術(shù)緊密融合。以Python作為主要編程語言，依托NumPy、Matplotlib和Pandas等數(shù)據(jù)庫，詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、樸素貝葉斯、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林、決策樹、線性回歸、K最近鄰等核心算法。同時，以茶葉、水產(chǎn)品、食用菌、咖啡、掛面、魔芋葡甘聚糖水凝膠

本書系統(tǒng)闡述了現(xiàn)有的目標(biāo)函數(shù)分離ADMM算法，在此基礎(chǔ)上發(fā)展了約束集分離與簡約ADMM算法，解決實際應(yīng)用中更難以應(yīng)付的復(fù)雜約束優(yōu)化問題，并用于求解復(fù)雜的信號處理優(yōu)化問題。全書共12章，主要包括雷達(dá)波形設(shè)計、陣列方向圖綜合及魯棒波束形成、以及分布式MIMO雷達(dá)定位問題，具體包括包含譜的雷達(dá)波形設(shè)計、低旁瓣集中式MIMO雷