本书概述了业界前沿研究者所采取的技术方法，以及他们所面临的挑战和在该领域所取得的进展。具体内容包括宽禁带半导体器件中的热问题、氮化镓(GaN)及相关材料的第一性原理热输运建模、多晶金刚石从介观尺度到纳米尺度的热输运、固体界面热输运基本理论、氮化镓界面热导上限的预测和测量、AlGaN/GaNHEMT器件物理与电热建模、氮化镓器件中热特性建模、AlGaN/GaNHEMT器件级建模仿真、基于电学法的热表征技术——栅电阻测温法、超晶格城堡形场效应晶体管的热特性、用于氮化镓器件高分辨率热成像的瞬

为更好地贯彻落实《建设工程质量管理条例》与清华大学建筑设计研究院有限公司质量管理措施，统一设计团队在工程设计中的习惯做法和图面表达方式，进一步提高设计质量和设计效率，清华大学建筑设计研究院有限公司组织编制了《建筑电气与智能化设计技术措施(2024年版)》(简称《技术措施》)。本《技术措施》分为通用篇、电气篇、智能化篇和设计说明4篇，主要包括总则，制图规定，供配电系统，应急备用电源，变(配)电所，建筑光伏系统与直流配电，低压配电，照明，常用电气设备配电，电线、电缆选择及敷设，防雷、接地、

本书紧密结合电力电子技术的最z新发展情况以及在电力系统中的典型应用，对电力电子技术教学内容进行了全面更新与完善。本书共分为5章，包括电力电子器件、AC-DC变换电路、DC-AC变换电路、DC-DC变换电路和AC-AC变换电路。本书在删减了一些已不具备实用价值的电路的基础上，拓展了双向DC-DC变换电路、多电平变换电路以及软开关技术等内容。每章都围绕一个具体的工程案例(如直流输电、光伏发电等)展开，并将工程问题与理论知识点相融合，最z后给出仿真算例分析，从而有利于基于该教材形成“发现问题

俗话说“民以食为天”，这句话就证明了饮食在我们日常生活里占有及重要的地位。中国饮食文化历史悠久、源远流长，本书是心灵和食谱的交流、肠胃和品位的贯通、文化和历史的追述。为了让更多的读者了解中国饮食文化，本书以中华八大菜系为主线，以生动朴实的语言详尽介绍了中国菜肴的美食趣闻，其涉猎美食溯源、传说、典故、制作方法等诸多方面，集趣味性、知识性与实用性于一体。

《编程真好玩：从零开始学网页设计及3D编程》从网页开发的基础知识HTML5、CSS、JavaScript开始，以项目实战的方式详细介 绍如何构建自适应网页，并通过工具免费发布自己的网站。在后面的章节中，以主流的3D框架ThreeJS为技术支撑，在网页中编写JavaScript代码，让读者深入浅出地构建完整的3D应用场景。
《编程真好玩：从零开始学网页设计及3D编程》由少儿编程网核心成员编写，作者都具有多年软件开发经验，书中案例中包含很多优秀的软件工程思想，强调编程实战，采用项目

"本书包含两部分内容，一是《数字信号处理－理论、算法与实现》（第四版，清华大学出版社，2023年）和《数字信号处理》（清华大学出版社，2023年）两本书后的习题参考答案，二是作者使用上述教材进行数字信号处理教学时所做的电子课件。本书在清华大学出版社云平台“文泉云盘”上附了一些资源，包含两部分内容，一是在完成这两本书的习题参考答案时所用到的MATLAB程序，二是作者在使用《数字信号处理－理论、算法与实现》一书为研究生讲授数字信号处理课程时所做的电子课件。获取方法见本书最后的“附录 关于本书所

本书共22章, 包括SpringBoot篇、Vue篇和uni-app篇。SpringBoot篇 (第1-14章) 从环境搭建到项目上线, 逐步深入讲解项目开发流程, 并使用了众多企业级流行的开发技术, 如Redis、Docker、Jenkins、Mybatis-plus等。Vue.js篇 (第15-19章) 使用Vue3.0版本, 采用开源的Vue.js框架Vue-Vben-Admin作为项目启动模板, 帮助快速搭建后台管理系统, 节约时间成本等。uni-app篇 (第20-22章) 

本书是新一代信息技术网络空间安全高等教育系列教材之一，全面介绍了公钥密码学的三大核心内容：非交互式密钥协商、公钥加密和数字签名。每一部分内容均首先回顾经典方案以培养感性认识，再展示通用构造以总结一般方法和核心思想，最后按照安全性增强和功能性扩展这两条主线介绍前沿进展。部分内容来自编写人员的原创科研成果，从研究角度还原发现问题、解决问题的全过程。为便于读者学习，本书还提供了所有章末习题的详细解答，读者扫描章末二维码即可学习。

"模式识别是人工智能技术的重要分支，也是实现机器智能的重要手段。本书作为该领域的入门教材，介绍了各类典型的模式识别的理论与方法。全书共10章。第1章为绪论；第2~5章介绍与模式识别相关的人工智能基础知识，包括智能 Agent、确定性知识表示与推理、搜索策略、智能优化算法等；第6章介绍特征提取与选择方法，应用于模式识别中的预处理过程；第7~10章介绍各种典型的模式识别模型和算法，包括基于判别函数的分类方法、基于概率的分类方法、人工神经网络,以及聚类分析。
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