本書概述了直流輸電技術(shù)的發(fā)展演變、柔性直流電網(wǎng)的組網(wǎng)與關(guān)鍵裝備以及柔性直流線路的故障分析和處理方式，重點(diǎn)分析并闡述了柔性直流電網(wǎng)直流線路故障快速處理涉及的關(guān)鍵理論與技術(shù)。本書的核心理論以柔性直流線路故障后各元件的反應(yīng)時(shí)序?yàn)橹骶�，闡述了一系列故障限流方法；提出了多種單端量與雙端量保護(hù)原理以及雷擊干擾識別方法；設(shè)計(jì)了一系列多端口、多功能的直流斷路器拓?fù)浼捌淇刂撇呗�；提出了柔性直流線路故障性質(zhì)的識別方法，在快速隔離故障后可實(shí)現(xiàn)直流斷路器的自適應(yīng)重合閘功能；介紹了研發(fā)的柔性直流線路單/雙端量保護(hù)原型樣機(jī)
全書詳細(xì)闡述真實(shí)擴(kuò)展海場景下雷達(dá)電磁成像仿真及目標(biāo)智能感知領(lǐng)域所涉及的核心理論及關(guān)鍵技術(shù)，主要包括基于毛細(xì)波相位修正的海面高分辨電磁散射模型、三維時(shí)空相關(guān)海雜波的統(tǒng)計(jì)建模與模擬器實(shí)現(xiàn)、海面目標(biāo)復(fù)合場景優(yōu)化面元電磁散射模型、海場景高分辨雷達(dá)圖像的頻域?qū)拵Х抡婕夹g(shù)、海上目標(biāo)微多普勒特征仿真技術(shù)、箔條和角反射器無源干擾背景下海場景雷達(dá)圖像仿真及目標(biāo)智能識別技術(shù)等。
頁巖油氣藏賦存方式多樣、孔隙結(jié)構(gòu)復(fù)雜，常規(guī)的油氣滲流理論已不再適用。分子模擬和孔隙尺度流動模擬是揭示頁巖油氣流動的有效手段。本書從分子模擬、解析模型、數(shù)字巖心和孔隙網(wǎng)絡(luò)模型等方面論述頁巖油氣藏微觀滲流理論和數(shù)值模擬方法等的研究進(jìn)展，充分考慮頁巖油氣的納米受限效應(yīng)、吸附/解吸、多流動模態(tài)等機(jī)制，揭示了頁巖油氣在納微米尺度上的流動機(jī)理，為理解頁巖油氣藏的開發(fā)和生產(chǎn)提供了重要的理論基礎(chǔ)。
藥用輔料是藥物制劑成形和發(fā)揮遞藥功能的物質(zhì)基礎(chǔ)，服務(wù)于藥物創(chuàng)新和制劑創(chuàng)新。藥用輔料的選擇不僅影響制劑的質(zhì)量屬性，還調(diào)控藥物在體內(nèi)的吸收、代謝、分布、排泄等過程。因此，有必要對藥用輔料進(jìn)行充分的了解及評估。本書重點(diǎn)闡述了藥用輔料的分類及來源、國內(nèi)外藥用輔料的監(jiān)管，詳細(xì)介紹了藥用輔料的評價(jià)方法與新技術(shù)，系統(tǒng)、全面地介紹了當(dāng)前新型制劑研發(fā)所運(yùn)用的藥用輔料。全書系統(tǒng)地闡述了藥用輔料在先進(jìn)制劑開發(fā)與新藥成藥性研究中的具體開發(fā)和運(yùn)用，介紹輔料在藥品開發(fā)中的關(guān)鍵基礎(chǔ)作用。
本書闡述數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)過程監(jiān)控與故障診斷的理論與應(yīng)用方法，主要內(nèi)容包括：過程監(jiān)控必要的基礎(chǔ)知識、常見測量方法、檢測指標(biāo)、控制限設(shè)計(jì)和仿真平臺；面向間歇過程的故障檢測方法，包括軟過渡PCA監(jiān)控、基于核費(fèi)希爾包絡(luò)分析的故障識別、基于局部特征相關(guān)性的故障診斷；面向質(zhì)量監(jiān)控的全局與局部特征融合的故障診斷方法，包括基于全局加局部偏最小二乘模型、局部保持偏最小二乘模型、局部線性嵌入潛結(jié)構(gòu)偏最小二乘的投影模型和魯棒L1偏最小二乘模型的多種質(zhì)量監(jiān)控方法；面向故障溯源的數(shù)據(jù)與機(jī)理融合診斷方法，包括基于貝葉斯因果模
跨越光學(xué)系統(tǒng)衍射極限分辨率的成像是當(dāng)今光學(xué)工程與生物醫(yī)學(xué)工程中的熱點(diǎn)科學(xué)問題。本書提出普適性超越衍射極限分辨率的成像方法——移頻超分辨光學(xué)成像，系統(tǒng)論述移頻超分辨成像的原理與計(jì)算方法，介紹移頻超分辨成像的特性、實(shí)現(xiàn)技術(shù)，以及分辨率極限等核心內(nèi)容，論述移頻成像方法在實(shí)際超分辨成像中的各種應(yīng)用技術(shù)，同時(shí)從不同學(xué)科方向介紹對超分辨成像的認(rèn)識與處理方法。
在人工智能飛速發(fā)展的今天，大眾對于這一前沿技術(shù)仍感神秘且難以窺探其深。為此，本書針對人工智能的核心問題進(jìn)行了深入剖析，旨在幫助讀者揭開其神秘面紗。 本書的主要內(nèi)容圍繞以下問題展開：什么是人工智能？人工智能能否解釋其決策？它能否承擔(dān)法律責(zé)任？它是否具有代理權(quán)？人類應(yīng)該保留對這類系統(tǒng)的何種控制權(quán)，是否取決于所做決策的類型？如今數(shù)據(jù)共享比10年前更容易也更普遍，我們是否需要對隱私法進(jìn)行根本性的反思？我們?nèi)绾螒?yīng)對通過針對性政治廣告進(jìn)行操縱的潛在可能？政府在使用決策工具方面與產(chǎn)業(yè)界是否有所不同？
本書圍繞人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用，探討數(shù)據(jù)分析、負(fù)荷預(yù)測、設(shè)備故障預(yù)測、新能源發(fā)電功率預(yù)測、優(yōu)化調(diào)度等關(guān)鍵技術(shù)。第1～4章以人工智能技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域預(yù)測為切入點(diǎn)，探討負(fù)荷預(yù)測、故障概率預(yù)測、新能源發(fā)電功率預(yù)測領(lǐng)域常見的人工智能技術(shù)，著重討論時(shí)間序列的累積效應(yīng)、城市微氣象與電力空調(diào)負(fù)荷的交互影響對預(yù)測結(jié)果的影響；第5和6章聚焦大數(shù)據(jù)下電力系統(tǒng)智能決策問題，分別提出虛擬發(fā)電廠優(yōu)化調(diào)度、安全約束機(jī)組組合圖建模方法和基于負(fù)荷預(yù)測可信度與時(shí)間彈性的備用容量規(guī)劃方法；第7章構(gòu)建智能電網(wǎng)管理水平評價(jià)體
本書結(jié)合小波變換和深度學(xué)習(xí)這兩種先進(jìn)的技術(shù)手段，系統(tǒng)地設(shè)計(jì)多種小波域上的依賴關(guān)系，對小波變換域聯(lián)合建模進(jìn)行深入的研究，從而顯著地提高小波對圖像特征的表示能力，并推動小波分析在理論和應(yīng)用方面的發(fā)展。本書首先介紹小波變換的基本原理和相關(guān)的數(shù)學(xué)知識，以及小波變換在圖像處理中的應(yīng)用；其次詳細(xì)地講解深度學(xué)習(xí)相關(guān)的理論知識和常用的圖像處理方法；然后詳細(xì)地介紹深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)理論和網(wǎng)絡(luò)組件，以案例形式介紹PyTorch深度學(xué)習(xí)框架；最后，詳細(xì)地介紹深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用網(wǎng)絡(luò)組件和模型，重點(diǎn)介紹和分析ResNet模
物體6自由度（6D，6DoF）位姿估計(jì)是機(jī)器人視覺、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、自動駕駛、具身智能等領(lǐng)域的核心技術(shù)。本書分層次介紹了有紋理物體、低紋理物體，以及反光低紋理物體位姿估計(jì)的先進(jìn)機(jī)器視覺理論、方法及關(guān)鍵技術(shù)，其中以最具挑戰(zhàn)性的反光低紋理物體為重點(diǎn)。 全書包含8章，第1章為緒論，介紹視覺6D位姿估計(jì)的基本概念、研究現(xiàn)狀，及現(xiàn)有技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)；第2章介紹視覺6D位姿估計(jì)的基礎(chǔ)知識；第3章介紹適用于有紋理物體的基于圖像特征點(diǎn)匹配的方法；第4章介紹適用于低紋理物體的判別式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法；第5章～第8章介
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