"《Vue.js 3.x+Element Plus从入门到项目实践》通过实例深入浅出地讲解Vue.js框架的各项实战技能。
《Vue.js 3.x+Element Plus从入门到项目实践》共15章，主要讲解了搭建Vue + Element Plus开发环境、模板语法和指令、计算属性和侦听器、双向数据绑定、事件处理、组件和组合API、项目脚手架vue-cli和Vite、前端路由、状态管理Vuex、Element Plus基础入门、Element Plus中的表单和Element Plus中

"主要内容：
●　解构并理解编程的基础知识
●　通过代码示例全面了解面向对象编程以及它是如何在C#中应用的跟随简单的步骤和示例在Unity中创建和实现C#脚本
●　使用接口、抽象类和类扩展将代码分割成可以灵活复用的构建块
●　掌握游戏设计文档的基础知识，进行关卡搭建、添加光照和简单的对象动画
●　使用C#创建简单的游戏机制，例如实现玩家控制器和射击机制
●　熟悉堆栈、队列、异常处理、错误处理等其他C#核心概念
●　处理文本、XML以及JSON数据以保存和

"《机器学习项目成功交付》详细阐述了与机器学习成功交付相关的基本知识，主要包括项目前期，开始工作，深入研究问题，探索性数据分析、道德和基线评估，使用机器学习技术制作实用模型，测试和选择模型，系统构建和生产，发布项目等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。"

"随着现代人工智能技术的迅速发展，其在医学领域中的应用也越来越广泛、越来越深入，Python在数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面得到了广泛的支持和应用。本书以医学应用案例的形式介绍了Python程序设计的基础知识及医学应用实践，其中，在Python程序设计的基础部分介绍了Python基本语法、数据类型、程序控制结构、函数、文件处理和异常处理等程序设计与开发知识，还介绍了Python开发环境、开发软件PyCharm和第三方库的安装与配置等；在医学应用实践部分介绍了用Python实现自然语

本书分为四部分共22章, 涵盖AI的基本理论、核心技术和广泛应用, 介绍了AI的历史沿革、全球发展态势及中国的成果, 探讨了AI对未来就业市场的影响、机器学习、大数据、计算机视觉等技术原理, 以及AI在无人驾驶、智能制造、智慧医疗等领域的具体应用。同时, 强调了AI技术与国家未来发展的战略联系, 倡导科技创新与社会责任感, 并讨论了AI伦理的重要性。

"本书循序渐进地介绍了深度学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了深度学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。本书共分为三部分，理论基础、实验和案例。第一部分理论基础，包括第1~7章，主要介绍深度学习的基础知识、深度学习在不同领域的应用、不同深度学习框架的对比以及机器学习、神经网络等内容； 第二部分实验，包括第8~9章，主要讲解常用深度学习框架的基础以及计算机视觉、自然语言处理、强化学习和可视化技术领域的一些实验讲解。第三部分案例包括第10~17章，通过8个案例介绍深度学习在图像分类、目标

为保障软件供应链安全和抢占全球创新制高点，一些国家政府和大型企业大力扶持开源软件。开源软件由于在开发时间、空间、人员和项目管理上的诸多特点而大大增加了开发的复杂性，进而使得开源软件质量具有不确定性。针对这一问题，《数据驱动的开源软件缺陷管理研究》*次聚焦于开源项目资源库挖掘这一主题，展示如何利用大数据驱动方法支持开源软件缺陷管理。《数据驱动的开源软件缺陷管理研究》的内容包括开源软件项目缺陷预测、开源软件项目缺陷分配和开源软件项目缺陷定位。在缺陷预测方面，针对软件缺陷数据的非均衡性、多模

本书通过对模型驱动的自动化软件代码生成策略、气动数据管理框架、气动数据处理流程和气动数据库数据结构进行研究，对气动数据管理系统进行共性分析，建立自动化软件框架的领域模型。第1章绪论分析了代码生成技术和气动管理系统框架现状，第2、3章阐述了现有软件框架和本书使用的设计模式，第4～7章阐述了基础框架和工作流引擎的设计过程，第8、9章阐述了气动数据管理系统相关设计内容，第10章阐述了气动数据管理框架支撑架构及自动化代码生成设计，第11章对本书设计的代码生成框架进行了示范生成效果展示。本书完整展示了气动

本书首先对工业物联网中时钟同步的重要性和相关研究进展进行简要介绍；然后详细介绍时钟同步基本模型，对影响时钟同步参数估计性能的主要因素——时延进行分析，并阐述典型的时钟同步方法；基于这些分析，对面向工业物联网的基于双向交互的校正式同步参数估计方法、多跳网络中的校正式同步参数估计方法、基于定时响应的免时间戳同步参数估计和基于免时间戳交互的时钟参数跟踪方法进行研究。

因素空间是信息、智能和数据科学的数学基础理论。本书将介绍因素空间如何将智能生成的统一机制落实到各行各业，开展全民智能孵化的洛神工程。
　　本书主要内容包括：介绍因素的范式特质和智能孵化洛神工程的内容；介绍因素空间对智能生成机制的落实细则；介绍因素显隐的理论，将现有人工智能数学算法归结到回归和优化两大方面，突出支持向量机与因素空间对支持向量机的改进，并介绍作者在线性规划方面的独特贡献；强调智能的核心是因果分析，支持珀尔的因果革命论，并对其中的瑕疵进行改进；作为智能孵化的一个应用，介绍循证因素