本书重点介绍Unity 3D、Leap Motion和HTC Vive三种技术。Unity 3D是**的游戏引擎，本书采用兼容性好、扩展性丰富的Unity 3D（2020.3.30版本）引擎来进行案例的设计开发。在开发人机交互产品和系统方面，Unity 3D不仅能够整合代码和设计，而且能够将操作窗口可视化，实时地进行画面的更新和数据的显示，Unity 3D还能够支持虚拟现实设备（如HTC Vive虚拟现实套装）、体感交互设备（如Leap Motion体感交互设备）等设备的运行，并支持对应虚拟现实
本书从处理器指令集架构入手，介绍了RISCV指令集架构，在此基础上对处理器微架构进行阐述，同时，以Ariane核为例详述微架构中指令提取、指令译码、指令发射、指令执行和指令提交，以及存储管理、中断和异常处理。除RISCV核之外，本书还涉及处理器验证，其中包括UVM、RISCV验证框架的搭建、指令发生器和模拟器。本书适合作为大专院校学生学习RISCV指令集微架构以及芯片验证的入门教材，也可供RISCV处理器设计与验证相关工程技术人员或研究人员参考。
空时自适应处理（STAP）技术充分利用机载相控阵雷达提供的多个空域通道信息和相干脉冲串提供的时域信息，可在空时二维域上实现杂波与干扰的有效抑制。作为提升机载雷达性能的一项关键技术，近年来备受国内外雷达领域的关注。本书以机载预警雷达为背景，系统深入地论述了空时自适应处理的理论、方法及在实际工程应用过程中遇到的相关技术问题。本书系统总结了作者近二十年在STAP领域的研究成果，全书共分22章，主要内容包括机载PD雷达的基础知识、DPCA技术统一模型、机载雷达空时杂波模型、STAP基本原理、降维STAP
《MicroPython项目开发实战》详细阐述了与MicroPython项目相关的基本内容，主要包括MicroPython简介、管理实时任务、针对I/O扩展器编写MicroPython驱动程序、开发应用程序测试框架、自定义MicroPython内核启动代码、自定义调试工具以可视化传感器数据、使用手势控制设备、基于Android的自动化和控制、利用机器学习构建物体检测应用程序、MicroPython的未来等内容。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
本书基于Python 3109，主要内容包括Python程序设计基础、sklearn应用基础、keras应用基础、Python结构工程应用基础、Python岩土工程应用基础，涵盖了目前Python的主要应用方法，尤其是Python在土木工程领域的一些应用（如机器学习算法及其实现、建筑物与地下工程变形预测的算法实现）。本书系统全面，内容合理，实例丰富，层次清晰，使用方便，适用性强，可作为高等学校理工科专业本科生、研究生的教学用书，也可供有关科研和工程技术人员参考使用。
本书系统介绍了 Hadoop 生态系统主要组件的基本概念、特点、主要组成、运行机制及存在的问题等内容。全书共 11 章，内容包含大数据基本概念、大数据处理平台 Hadoop、分布式文件系统 HDFS、HDFS 2.0新特性、分布式计算框架 MapReduce、数据仓库 Hive、分布式数据库 HBase、数据迁移工具 Sqoop、日志采集系统 Flume、NoSQL 数据库及数据可视化等内容。每一部分都有相应的实验指导，以便读者更好地学习和掌握 Hadoop 核心
本书共有13章，分为三大部分，即概念、设计和实施。具体内容包括：第一部分（第1~5章）为全书提供了概念基础，涉及信息安全和隐私基础概述、威胁建模、对可识别威胁进行防御性缓解的通用战略、安全设计模式，以及使用标准的加密库来缓解常见的风险。第二部分（第6~7章）分别从设计者和审查员的角度讨论了如何使软件设计变得安全的指导，以及可以应用哪些技术来实现安全性。第三部分（第8~13章）涵盖了实施阶段的安全性，在有了一个安全的设计后，这一部分将会解释如何在不引入额外漏洞的情况下进行软件开发。
本书通过问答的形式简明扼要地回答了工业软件领域的关键问题，共分为8章，涵盖了工业软件的基本概念、产品研制、所需IT资源、产品应用、产业发展、人才培养、生态建设以及与新兴技术的交汇与融合等内容。本书旨在进一步提高产业界对工业软件及其相关概念的理解，凝聚全社会对发展工业软件产业的紧迫性和重要性的共识。 本书适合工业软件产业政策制定者、工业软件供给侧和需求侧企业工作者、相关金融投资者以及在校学生和对工业软件感兴趣的读者阅读。
本书结合国际上传感技术及应用方面的发展趋势，梳理了新型传感技术的共性基础问题，包括传感器特性、传感器测量不确定度、先进敏感材料、传感器建模分析、传感器的微纳制造与封装技术；在此基础上总结了传感器领域的相关最新研究进展，以新材料、新机理、新应用为主线，介绍了石墨烯基传感器、硅电容式集成传感器、谐振式传感器、声表面波传感器、光纤传感器、柔性传感器、仿生传感器、特种传感器、无线传感器网络等。既重视理论分析，又结合工程实际，同时注重在各个领域的创新应用。本书的每章后都配有思考题与习题，并梳理总结了本章的
传统材料研发模式主要基于实验“试错法”，其研发周期长、效率低，人工智能驱动的科研范式变革和新材料数字化研发模式能有效地降低研发成本，缩短研发周期。本书基于计算、数据、AI和实验“四位一体”的新材料集成式智能化研发理念，提出了基于材料基因编码的新材料智能设计范式，从企业级新材料研发和面向科研的材料计算视角，重点围绕高通量材料集成计算、多尺度材料计算模拟、材料数据库、材料数据机器学习、新材料研发制造软件等介绍了新材料数字化智能化研发和设计基本概念、方法、技术和应用。本书同时也介绍了国产的高通量多尺度
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