习近平总书记指出，发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。2023年中央经济工作会议提出，“打造生物制造、商业航天、低空经济等若干战略性新兴产业，开辟量子、生命科学等未来产业新赛道”。培育发展未来产业，是带动产业升级、培育新质生产力的战略选择，而数字孪生，正是未来产业聚集的9大领域之一元宇宙的核心技术，甚至被称为其基石。本书围绕数字孪生展开广泛论述，以通俗易懂为编写原则，系统性地概述了数字孪生的概念、特征、体系、相关技术、应用领域、未来展望等。本书时代感强，聚焦热点，叙述

本书针对现有图像融合模型缺乏感知图像间差异信息能力、不能根据认知差异调整融合策略等问题，将拟态章鱼的拟态特性引入到图像融合中，提出图像拟态融合的思想。图像拟态融合是一种新的智能仿生信息处理的理论和方法，其不企图给出适用所有图像融合的方法，也不排除已有融合算法的优势性能，更不拒绝在融合中引入其他新的理论和方法提升融合自适应程度，而是模仿拟态章鱼的多拟态特性，借助"差异决定结构、结构决定效果"的思想，根据不同图像成像特性和场景变化提取差异特征，形成对融合可变驱动，使融合模型的结构和算法根据图像间差异

本书首先进行虚拟现实和增强现实简介，接着以VR/AR智能建模为主线，第一部分介绍基于单张图片的基于单张图片的广义柱形物体三维建模技术、基于单帐图像的室内场颢三维建模、基于正面图片的三维人脸快速建模技术；第二部分阐述基于稀疏柔性传感器的三维人体重建、三维模型格式转换引擎技术；第三部分基于中轴变换建模方面，包括动态网格与稀疏点云的中轴计算方法、刚体仿真中基于中轴变换的连续碰撞检测、中轴驱动的三维模型变形模拟及碰撞检测方法。力求使读者尽快掌握现有VR/AR相关核心智能建模技术。

受阻于艰深晦涩的技术原理、陌生又拗口的专业术语，很多人对NFT望而却步。作为深耕 Web3 的研究人员，笔者试图通过通俗的语言、简单的结构、详实的案例，着眼于纵向时间线、横向技术线立体、客观、完整讲解，让零基础的读者迅速掌握 NFT 的核心要义。 本书一共分为8个篇章。抛弃传统定义、历史、应用的旧模式，开篇直入主题，先通过全局概览让读者抛弃定义、概念，直接感受NFT的真实体验。实践是最好的老师，第2章快速带领读者创建、查看、赠送、交易NFT，在动手的过程里加深理解。有了宏观的印象、亲自动手经验之

本书针对BP网络存在学习效率低、泛化能力差、易出现过拟合和网络结构设计（主要指隐节点数选择）的理论依据不足等基本问题，在分析BP网络结构和样本集的复杂性对BP网络泛化能力影响的基础上，提出用"广义"复相关系数Rn新概念定量描述包括样本数量和样本质量在内的样本集的复杂性；建立用含参数的检测误差E2表示BP网络泛化能力的定量关系表达式；导出了具有最佳泛化能力的BP网络隐节点数H0与样本集的"广义"复相关系数Rn之间满足的H0-Rn反比关系式。受信息论中传递的最大平均信息量S满足一般测不准关系式的启示

《Python Django 4构建动态网站的16堂课》是一本关于Django框架的网站开发入门教材，适合想要学习并掌握Django框架的开发人员阅读。《Python Django 4构建动态网站的16堂课》共分16课，内容包括网站开发环境的建立、Django网站快速入门、让网站上线、深入了解Django的MVC架构、网址的对应与委派、模板深入探讨、Models与数据库、网站表单的应用、网站的Session功能、网站用户的注册与管理、社交网站应用实践、电子商务网站实践、全功能电子商务网站d

日本狂销超22万册的奇迹之作。
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本书作者吉田拳是日本知名的Excel业务改善咨询师，在300家以上的公司开展操作培训，指导过5000名以上的职场人士。在本书中，他总结多年培训经验，详细讲解Excel的基础操作、重点功能，以及灵活运用函数整合数据和制作图表的方法，让你系统性地从零掌握所有Excel必备技巧。并且，还会教你如何使用E

本书按照软件功能以及实际应用进行划分，每一章的实例在编排上循序渐进，其中既有打基础、筑根基的部分，又不乏综合创新的例子。其特点是把PhotoshopCC2021的知识点融入到实例中，读者将从中学到PhotoshopCC2021基础应用、平面广告设计中常用字体的表现、图像处理技术点拨、数码照片处理、婚纱照片的处理、制作广告海报、手绘插画技法精研、VI设计、移动UI界面设计、淘宝网店设计、卡片设计、效果图后期处理设计点拨、室内大厅效果图、室外建筑后期处理等的制作方法，并赠送了制作自然纹理背

本书的主要内容有：理解代码是如何退化的，以及为什么一些退化是不可避免的。在重构之前，量化和评定你的代码状态。起草一个具有战略里程碑且精心设计的执行计划。赢得领导层的支持。建立和协调一个最z适合项目的团队。在团队内外进行高效沟通。正确使用重构的最z佳实践。

本书针对缺陷样本稀少且样本搜集困难、缺陷检测算法模型多且检测成本高、缺陷类型繁多且检测场景复杂等问题提出了基于深度学习的技术解决方案，采用生成对抗网络、目标检测网络和迁移学习等最前沿的深度学习技术建立了完善的缺陷样本数据集，提高了缺陷检测的精度，并且对不同种类的缺陷检测快速地训练新模型。最后还介绍了一个多类型表面缺陷智能视觉检测Web在线系统。