·本书内容共分两部分:第一部分介绍了电弹性在能量收集研究中的应用以及所研制的测试装置、压电发电机的试样、相应的实验方法和原始计算机算法并进行了数学建模:第二部分主要介绍实验理论方法、计算机模拟以及为研究和识别悬臂弹性杆结构中的缺陷而开发的装置。本书主要供普通高等院校微机电专业学生和从事压电精密驱动等方向研究的工程技术人员阅读参考 。
《企业消防安全管理与隐患排查》分为十章。第一章、第二章为企业消防管理基础理论，包括企业消防安全基础知识、企业消防安全系统分析方法；第三章到第九章论述了与企业消防相关的隐患排查，主要包括火灾风险行为隐患排查、工业建筑场所隐患排查、建筑消防设施隐患排查、消防设备用房隐患排查、消防重点部位隐患排查、人员密集场所隐患排查、消防安全管理隐患排查，每一类隐患排查都列举了隐患排查内容、依据标准、法律法规要求、隐患风险等级以及整改类型、整改方式、整改措施；第十章重大火灾隐患判定方法，包括重大火灾隐患判
作为视频剪辑方面的新手，如何快速成为一名高手？精通视频的剪辑、调色、字幕、音效等制作。不会Premiere与AfterEffects软件，有没有快速成长的方法？功能强大且简单操作的剪映能帮到你！本书完全从零开始，通过50多个案例，实战教学，并赠送所有案例的素材、效果文件，以及90多集同步制作过程的教学视频，详细讲解了短视频制作的剪辑、调色、字幕、音效等内容，帮助读者快速上手，成为专业剪辑师。
本书介绍了解贝叶斯神经网络的基本原理, 了解不同的关键BNN实现/近似之间的权衡, 了解概率DNN在生产背景下的优势, 指导如何实现各种BDL方法, 以及如何将这些方法应用于现实世界中的问题, 了解如何评估BDL方法并为特定任务选择最佳方法。通过本书, 读者将了解预测任务中不确定性估计的重要性, 并将了解各种用于产生原则性不确定性估计的贝叶斯深度学习方法。读者将在这些方法的实施过程中得到指导, 并将学习如何选择和在现实世界中应用贝叶斯深度学习方法。在本书结束时, 读者将对贝叶斯深度学习
本书系统而全面地总结了现代电子封装科学的基础知识以及先进技术。第1部分概述了电子封装技术，其中包括了最重要的封装技术基础，如引线键合、载带自动键合、倒装芯片焊点键合、微凸块键合和CuCu直接键合。第2部分介绍电子封装的电路设计，重点是关于低功耗设备和高智能集成的设计，如25D/3D集成。第3部分介绍电子封装的可靠性，涵盖电迁移、热迁移、应力迁移和失效分析等。最后还探讨了人工智能（AI）在封装可靠性领域的应用。各章中包含大量来自工业界的实际案例，能够加强读者对相关概念的理解，以便在实际工作中应
"《AutoCAD 2022基础与室内设计教程（全视频微课版）》是按照设计公司的基本设计流程和设计要求，在介绍软件基本操作的基础上对公司设计图纸的绘图操作进行详细讲解，并在充分借鉴和吸收相关已有教材和理论成果的基础上精心编写而成。《AutoCAD 2022基础与室内设计教程（全视频微课版）》理论与实践紧密结合，更加注重操作性。全书分为8章，主要内容包括AutoCAD 2022概述与基本操作，二维图形的绘制，二维图形的编辑，特性功能和图案填充，文字标注和尺寸标注，图形控制、精确绘图与块，室
"本书顺应国家信息技术应用创新产业发展要求，融入了当前行业前沿发展技术，基于“岗课赛证”融通的理念进行内容的设计与编写。本书共包括12个项目，选取校园网络建设与运维等网络工程案例中典型的应用场景作为实训内容，结合相关背景知识，以“识网—用网—管网—建网”为主线编排内容，采用“项目引导、任务驱动”的方式，按照“项目导读”“相关知识”“项目实施”三部分展开，以培养学生网络实用技能及提高职业能力为出发点，同时将行业、企业认证模块、1+X证书等职业技能知识分解后嵌入相关任务，在做中学，在学中做。
本书结合案例详细介绍了AI绘画技术在各领域的应用，旨在让读者深入了解AI绘画技术应用的多样性，真正做到让AI绘画赋能你我他。 本书共10章，涵盖的主要内容有AI绘画概述、AI绘画在插画领域的应用、AI绘画在营销领域的应用、AI绘画在产品设计领域的应用、AI绘画在摄影领域的应用、AI绘画在建筑领域的应用、AI绘画在电影领域的应用、AI绘画在网站和社交软件领域的应用、AI绘画在游戏领域的应用，以及AI绘画的展望与挑战。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合AI绘画初学者阅读，同时也适合需要
服章之美谓之华，礼仪之大谓之夏，衣冠古国乃称“华夏”，上下五千年文明，便有上下五千年衣装华服。服饰文化是人类文化宝库中的一颗璀璨明珠，不同历史时期服饰的发展各有侧重。《云裳华服衣生活》选取中国各个历史时期代表性的服饰为切入点，结合大量历代典籍史料、考古研究成果和服饰文物图片，全面系统地论述了从先秦直到近代中国服饰艺术发展的历史。不仅如此，本书也关注古人的审美，关注古人的生活，通过服饰透视中华服饰文化发展的轨迹。
机器学习虽然在改进产品性能、产品流程和推进研究方面有很大的潜力，但仍面临一大障碍——计算机无法解释其预测结果。因此，本书旨在阐明如何使机器学习模型及其决策具有可解释性。本书探索了可解释性的概念，介绍了许多简单的可解释模型，包括决策树、决策规则和线性回归等。本书的重点是模型不可知方法，用于解释黑盒模型（如特征重要性和累积局部效应），以及用Shapley 值和局部代理模型解释单个实例预测。此外，本书介绍了深度神经网络的可解释性方法。本书深入解释并批判性地讨论所有的可解释方法，如它们在黑盒下的运作机制
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