雖然在不同應(yīng)用領(lǐng)域，信號和系統(tǒng)所表現(xiàn)出來的物理性質(zhì)各不相同，但它們都具有以下兩個基本的共同點：一、信號中包含了有關(guān)某些現(xiàn)象性質(zhì)的信息，它可以用一個或幾個獨立變量的函數(shù)來表達(dá)；二、系統(tǒng)會對給定的信號做出響應(yīng)，從而產(chǎn)生另外的具有某些所需特性的信號。本書內(nèi)容包括信號和系統(tǒng)的基本概念、線性時不變(連續(xù)/離散時間)系統(tǒng)的時域分析

本書以多級高速飛行器為研究對象，面對技術(shù)與成本平衡、能力與方法適應(yīng)的實際應(yīng)用需求，基于工程實踐中總結(jié)提煉共性技術(shù)、開展前沿理論探索和應(yīng)用研究，從彈道制導(dǎo)建模、彈道設(shè)計及優(yōu)化方法、能量管理制導(dǎo)方法、仿真設(shè)計驗證等方面給出系統(tǒng)設(shè)計方法。采用理論和仿真相結(jié)合的方法，探索性提出面向多級高速飛行器基于偽譜法/凸優(yōu)化的彈道設(shè)計及優(yōu)

本書第一章介紹了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的背景，第二章介紹了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念及工作原理，第三章介紹了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法等，第四章介紹了多款典型的邊緣端類腦計算神經(jīng)形態(tài)芯片設(shè)計，包括所用的脈沖網(wǎng)絡(luò)喲拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、片上學(xué)習(xí)算法、硬件架構(gòu)和關(guān)鍵模塊電路設(shè)計，第五章總結(jié)了類腦芯片的應(yīng)用前景，目前存在的問題以及結(jié)論。

本書聚焦于高速列車高壓系統(tǒng)數(shù)字孿生技術(shù)及應(yīng)用問題，主要涉及高速列車高壓系統(tǒng)絕緣老化破壞機制、老化特征提取及狀態(tài)評估理論；基于BIM的高速列車高壓系統(tǒng)數(shù)字孿生模型，探究不同條件下高速列車高壓系統(tǒng)的多物理場響應(yīng)特性。書中詳細(xì)介紹了數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用背景，以及數(shù)字孿生技術(shù)與高速列車高壓系統(tǒng)的有機結(jié)合；介紹了高速列車高壓系統(tǒng)的

隨著超短脈沖激光技術(shù)的快速發(fā)展，新型光場的時空調(diào)控是現(xiàn)代光學(xué)領(lǐng)域的前沿研究課題，部分相干脈沖光場因可調(diào)控的自由度較多，受到研究人員極大的關(guān)注，相關(guān)研究非�；钴S，產(chǎn)生了一些有重要意義的研究成果。本書是在國家自然科學(xué)基金等項目的研究成果基礎(chǔ)上完成的，較為系統(tǒng)和深入地論述了部分相干脈沖光束的主要理論和方法，主要內(nèi)容包括部分相

《人工智能導(dǎo)論》作為公共基礎(chǔ)課，主要授課對象是大一大二非計算機專業(yè)學(xué)生，為多學(xué)科協(xié)調(diào)發(fā)展上打下基礎(chǔ)。助力各專業(yè)學(xué)生解決實際應(yīng)用問題，培養(yǎng)創(chuàng)造性思維能力，提高人工智能科技素養(yǎng)和認(rèn)知能力，推進(jìn)人工智能深入融合到行業(yè)發(fā)展中，賦能增效。本課程掌握人工智能技術(shù)的基本概念，為各專業(yè)學(xué)生今后設(shè)計和應(yīng)用求解學(xué)科問題奠定“智能+”思維基

成衣紙樣與服裝縫制工藝是實現(xiàn)服裝設(shè)計的根本手段，因此是服裝專業(yè)學(xué)習(xí)的重要環(huán)節(jié)。本書根據(jù)服裝專業(yè)學(xué)習(xí)的特點，全面系統(tǒng)地闡述了成衣紙樣結(jié)構(gòu)設(shè)計的方法及縫制工藝實施的全過程。本書涵蓋服裝品類有：半身裙、連衣裙、褲子、襯衫、夾克衫、女西服、女大衣、男西服、馬甲、男禮服大衣、旗袍和禮服等。其中還包括國家服裝號型標(biāo)準(zhǔn)、原型制圖、紙

本書以工業(yè)機器人機械結(jié)構(gòu)與應(yīng)用為研究基底，首先詳細(xì)介紹了工業(yè)機器人的定義、發(fā)展概況、組成、技術(shù)參數(shù)、分類、主要應(yīng)用以及發(fā)展趨勢。針對工業(yè)機器人機械結(jié)構(gòu)，具體介紹了工業(yè)機器人本體結(jié)構(gòu)、常用傳動機構(gòu)、諧波減速器結(jié)構(gòu)、RV減速器結(jié)構(gòu)、末端執(zhí)行器結(jié)構(gòu)。在應(yīng)用方面，對工業(yè)機器人驅(qū)動技術(shù)、傳感技術(shù)、控制技術(shù)、路徑規(guī)劃技術(shù)以及系統(tǒng)集

全書共分為12章，首先介紹大模型的基礎(chǔ)知識與發(fā)展歷程，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源到大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的演化，再到Transformer、BERT與GPT等模型架構(gòu)的深入剖析，幫助讀者理解大模型的技術(shù)基石。其次詳細(xì)解析了DeepSeek-R1及其Zero版本在強化學(xué)習(xí)與模型架構(gòu)上的核心技術(shù)，包括混合專家模型、動態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)度、分布式訓(xùn)

本書是關(guān)于如何高效使用DeepSeek智能助手的實用指南。本書首先簡單介紹了DeepSeek的基礎(chǔ)功能、對話技巧、提示詞技巧等，然后通過豐富的實操案例展示了DeepSeek在多個常見場景中的應(yīng)用，包括高效辦公、高效學(xué)習(xí)、高效處理政務(wù)、高效處理金融業(yè)務(wù)、高效制造、高效處理出版業(yè)務(wù)、高效處理外貿(mào)業(yè)務(wù)等，以幫助讀者深入理解和