本书以功能化炭材料的制备及在不同水体中的应用为主线，以水中微量污染物的达标处理为目标，总结了相关研究成果。利用此研究成果靶向制备了针对不同类型微污染物吸附去除的新型功能化炭材料，开发了基于该材料的水处理技术，并将其应用于地表水和行业废水达标处理中。同时，阐明了不同工艺条件对微污染物吸附性能的影响规律，探讨了功能化炭材料在实际应用中的再生性和环保性，最终可实现功能化炭材料对水中微污染物的绿色、高效、选择性去除，为实际水厂中微污染物的去除提供了强有力的技术支持。
本书可作为高等学校环境科学、环

本书介绍了AI设计师和PS电商美工师如何强强联合，用AI制作和加工商品文案、进行AI绘图；在PS中进行抠图、修图处理；以及利用AI和PS合成商品主图和背景、制作平面与3D模特；最后学会用视频软件制作视频，并把AI绘画与视频剪辑结合起来，制作完整的电商产品广告视频。
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本书系统地介绍了激光金属增材制造技术及其应用，结合作者多年在激光增材制造领域的研究工作，主要围绕激光选区熔化和激光定向能量沉积两种代表性工艺技术，总结了目前激光金属增材制造领域最受关注的前沿工艺技术、设计方法及应用。重点介绍了大尺寸激光选区熔化、激光金属增减材复合制造、高反/难熔材料激光增材制造、多材料激光金属粉床增材制造、复杂模具激光金属增材组合制造、医用材料激光金属增材制造等方面的关键技术、最新研究进展与应用案例。此外，详细介绍了增材制造工艺约束与结构设计方法和基于拓扑密度云/应力云的多孔结

本书旨在尽可能系统而全面地向读者展示多智能体协同控制相关的内容。首先简要且清晰地介绍了学习多智能体协同控制必备的知识，包含图论、矩阵理论和Lyapunov稳定性理论等，从第3章开始直至第17章，分别介绍了经典或热门的多智能体系统协同控制问题，其中第3～13章所介绍的控制方案适用范围较广，而第14～17章则分别以具体的实际系统为例，介绍了常见多智能体系统协同控制方法。本书在编写时尽量避免章节之间的交叉，因此读者可根据兴趣或需求阅读部分章节，但并不会影响其对相关控制思想的学习和理解。
本书可供

电镀添加剂已经成为电镀生产中不可少的化工原料之一。因为它在提高生产效率、改善镀层质量、开发电镀新技术方面的作用日趋显著,并且有广阔的发展前景。电镀添加剂对镀层质量起着至关重要作用。本书收录了近年的电镀添加剂产品配方200余种，按照镀镍添加剂、镀锌添加剂、镀铜添加剂等、镀锡添加剂等分类，详细介绍了相关产品的原料配方、制备方法、产品特性等，可供从事电镀添加剂研发、生产、管理的人员和精细化工专业师生参考。

本书内容共13章5个部分，第一部分主要讲解新版Photoshop绘画基础及常用操作，如何创建选区精准选择需要的 图像部分，AI绘画智能填充与合成图像的操作；第二部分主要介绍风景照片、人物照片、产品照片和动物照片的快捷 修饰方法，AI人工智能调整图像色彩，AI人像创意效果设计，运用Camera Raw的AI功能等内容；第三部分主要介绍使 用Firefly关键词生成图像，生成填充功能应用，调出吸人眼球的文本特效等内容；第四部分介绍利用多种样式制作画 面的艺术效果，为SVG矢量图像快速着色等操

主要介绍基于MATLAB的电力电子技术和交直流调速系统仿真，在适当阐述工作原理的基础上，重点介绍系统的仿真模型建立方法和仿真结果分析，对于不能直接调用的仿真模块进行修改并说明其工作原理，该书特点的特点是将电力电子技术、交直流调速系统与MATLAB仿真有机地结合在一起，叙
述简洁、概念清楚该书共分为7章：第1章为基础内容，着重介绍MATLAB基本操作与模型库中模块浏览；第2～7章为电力电子和交直流调速系统仿真模型的建立和仿真结果分析。全书提供了大量应用实例。主要面向理工类大学、研究

本书主要围绕DevOps的核心CI/CD，详细讲解了企业级CI/CD的相关技术内容。全书共11章，首先讲解了持续集成系统Jenkins入门知识、Jenkins运维管理、Jenkins流水线的语法与进阶。接着讲解了持续集成阶段的工具平台实践、GitLab版本控制系统实践、Maven等构建工具实践、SonarQube代码质量平台实践、Nexus Repository 3制品库平台实践。持续部署分别基于云主机和Kubernetes环境的持续集成和持续部署实践。最后讲解了使用基础设施即代码工

本书内容来自第三届人工智能合作与治理国际论坛，探讨适合人工智能健康发展的治理体系，分享各个国家、地区，以及政、产、学、研各界在人工智能治理方面的最佳实践，帮助读者更好地理解和参与人工智能治理的进程。 本书根据3个主论坛和5个专题论坛的内容，共分为42讲，涵盖如下主题：人工智能引领韧性治理与未来科技、人工智能治理技术、元宇宙助力高质量发展与可持续未来、人工智能产业发展与治理、人工智能及其对未来工作的影响、正视人工智能引发的性别歧视、人工智能伦理标准、人工智能助力发展中国家。 本书适合人工智能研

深度学习是一门注重应用的学科。了解深度学习背后的数学原理的人，可以在应用深度学习解决实际问题时游刃有余。本书通过Python代码示例来讲解深度学习背后的关键数学知识，包括概率论、统计学、线性代数、微分等，并进一步解释神经网络、反向传播、梯度下降等深度学习领域关键知识背后的原理。

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