针对当前学界在《周易》规范道德研究中的不足，特别是未能全面揭示其本质、架构与作用的问题，书稿选取“过”与“咎”这两个核心概念作为研究突破口。通过深入考察它们的训诂字源义及在先秦文本中的具体用法，书稿力求揭示出《周易》道德哲学的独特内涵。全书共分为五章，内容涵盖《周易》道德本质研究、“过”与“咎’”的本义探讨、《周易》中“过”与“咎”的实际应用、《周易》无序衡量的道德哲学观，以及《周易》道德哲学的特色等。本书不仅填补了《周易》道德哲学研究某一方面的空白，还以全新的视角和解释方法，为学界呈

此集是作者第四部诗集，也是第一部格律诗集，按时间顺序收录了作者从2020年到2024年所作的百余首诗词。这部记录作者成长的诗集代表了作者的精神风貌。在此集中，作者为每一首诗作了说明、注释和译文。其中说明中简述了写作背景，毕竟在诗词赏析中，“知人论世”是非常重要的。译文并非逐字翻译，毕竟白话文无法表达诗歌的意境，仅作为原诗的补充，此外，部分空白处还添加了一些文学常识，旨在适当丰富诗集内容，与集中诗词无关。

大提琴家李然准备在旅途中结束自己的生命，濒死之际，他得知自己的女儿死于一场意外。
远在异乡的一间出租房里，先天失明的六岁女孩经历了她一生中最恐惧的事，她的哥哥害死了一个邻居女孩。
李然回到那个让他支离破碎的城市，阴差阳错地成了失明女孩的大提琴老师，他一边调查女儿死亡的真相，一边用琴弓小心翼翼地演奏复仇的乐章……
直到真相曝光，这足以翻转所有人的命运。

《绿镜头欧洲（上下）》是一本生态旅行札记。作者汪永晨作为环保记者，从20世纪80年代开始走遍世界各大洲，到过南极、北极点、格陵兰岛等罕见之地，对地球生态环境有了深刻的认知。本书展现了欧洲的文化、生态自然……图文并茂地描述了欧洲一些鲜为人知的生态保护、文化传承和现实生活。

全书共分三部分内容：第一部分理论篇，从完整社区提出的时代背景出发，全面总结什么是完整社区、社区的由来及相关理论研究，并对新时期社区发展的趋势进行展望；第二部分实践篇，在作者参与的多个完整社区案例中，按照“既有社区、新建社区”两个类型选取六个典型案例，从实践层面总结完整社区建设的重、难点和先进经验；第三部分探索篇，主要内容涵盖完整社区建设技术指南和全过程工作指引两大板块，其中技术指南包括完整社区划定、社区体检、建设标准、场景营造等建设要点及规划编制方法，工作指引从“策、融、规、建、营”五

本书是国家自然科学基金重大研究计划“血管稳态与重构的调控机制”项目的研究成果总结。心脑血管疾病的发病率呈逐年上升趋势，已成为危害国民健康的“头号杀手”。血管稳态是医学领域的前沿学科，是心脑血管疾病及其他系统急、慢性疾病的病理生理学共性问题。有关血管稳态维持及血管重构的分子机制的深入研究，对于血管相关疾病的防治至关重要。本重大研究计划以“血管稳态与重构的调控网络和关键节点”为核心科学问题，阐明血管结构与功能稳态及疾病过程中重构的关键信号通路和网络模式，揭示与血管重构相关的重大疾病的发病机

随着AI技术的不断发展，企业管理的边界正在逐渐模糊。传统的以人为中心的管理模式正在向以数据为驱动、智能化决策的方向转变。本书首先回顾了AI技术的发展历程，并深入探讨了AI技术在企业管理中的应用背景与意义。希望通过这些基础知识的介绍，使读者对AI技术有一个全面的了解，为后续的管理变革与实践打下坚实的基础。同时，书中也关注到AI技术在应用过程中所面临的挑战，如数据安全、隐私保护、伦理道德等问题，并提出了相应的对策与建议。

生活中，我们常常会遇到各种各样的事情，有美好的，也有糟糕的。有人认为，美好的事情是礼物，而糟糕的事情则是灾难。然而，本书认为，每一件发生在我们身上的事，无论好坏，都是礼物。首先，美好的事情是礼物。当我们遇到美好的事情时，我们会感到快乐、幸福和满足。这些美好的事情，如一次意外的表扬、一次成功的经历、一次愉快的旅行等，都是生活中的调味品，让我们感受到生活的美好。它们像礼物一样，带给我们惊喜和喜悦，让我们更加珍惜生活。然而，糟糕的事情也是礼物。当我们遇到糟糕的事情时，我们会感到痛苦、挫折和失

本书全面、系统介绍了基于深度学习的地基云图识别技术，共10章，主要内容包括地基云图概述、深度学习与图像识别概述、基于改进CloudRVE的地基云图分类方法、基于增强全卷积神经网络EFCN的地基云图分割方法、基于云编码-解码网络CloudU-Net的地基云图分割方法、基于双通道注意力云编码-解码网络的地基云图分割方法、基于残差注意力云编码-解码网络的地基云图分割方法、基于CloudFU-Net的地基云图细粒度分割方法、基于CloudSwinNet的地基云图细粒度分割方法、总结与展望。

本书在介绍机器学习和通信辐射源个体识别的基本概念与研究现状的基础上，用机器学习领域最新的理论成果去解决通信辐射源个体识别存在的具体问题，系统阐述了流形学习、稀疏表示、深度学习、浅层学习等机器学习方法在通信辐射源个体识别中应用的最新研究成果。