本书是在世界百年未有之大变局加速演进、区域产业链供应链深刻变化、京津冀协同发展向纵深推进、三地产业与创新合作逐步深化的背景下，为了加快推动京津冀制造业产业链与创新链形成梯次联动、优势互补格局，进而促进京津冀制造业全面升级，夯实京津冀世界级先进制造业集群重要支撑而开展的。本书重点在于解决以下问题:一是探讨双链融合的理论内涵，揭示推动双链融合的逻辑和驱动因素;二是分析京津冀产业链、创新链的现状与特征，并结合京津冀制造业升级方向，提出制造业双链融合的重点领域和模式选择;三是研究京津冀制造业双链融合程度

本书立足于市场机制视角，结合中国当前的国情和经济现状，采用理论分析和实证检验相结合的方法，基于制造业上市公司微观大数据，对制造业产能配置和债务融资行为的市场机制展开系统研究。首先，理论分析了市场机制作用下资产配置调整对债务融资行为的影响，揭示了市场需求与债务融资U型关系的微观形成机理。其次，以制造业上市公司数据为基础，实证检验了需求冲击下制造业债务融资行为市场配置机制的非线性和非对称性特征；考虑到新常态后，中国经济形势和市场环境发生重大转变，进一步实证检验了不同持续期的正向和负向需求冲

本书从以下几个方面对中国能源领域问题进行研究。一是在界定能源高质量发展内涵的基础上，构建了能源高质量发展指标体系，从能源安全、能源绿色低碳转型、能源科技创新、能源利用效率、能源国际合作五个维度评价能源高质量发展的现状和趋势，剖析现阶段能源高质量发展过程中存在的问题和面临的挑战，为推动能源高质量发展提供政策建议。二是中国能源行业发展，全面系统总结了煤炭行业、石油行业、天然气行业、煤电行业、核能、太阳能行业、风电行业、氢能行业和电力行业取得的成绩，分析了它们在高质量发展方面存在的问题，并提出了具体的

本书综合运用多源信息融合理论、组合预测理论、包容性检验原理、专家预测系统理论等知识，基于多源信息融合的思想，对我国能源需求预测模型进行研究，建立了基于多源信息融合的我国能源需求预测总体框架、基于模型信息融合的我国能源需求预测模型、基于机构/专家信息融合的我国能源需求预测模型和基于异源信息的我国能源需求转家预测系统，采用基于多源信息融合的方法对2016-2020年我国能源需求量作出预测，为我国能源需求预测提供新的思路和方法，对我国中长期能源发展战略的制定具有重要的参考价值。

本书详细介绍了煤炭清洁利用资源评价方法，内容包括清洁用煤调查资料收集技术要求、1∶25万清洁用煤专项、矿井地质调查技术要求、清洁用煤样品测试技术方法、煤质评价指标体系、资源潜力评价方法及调查综合编图技术要求等，其中对样品测试技术方法、煤质评价指标体系作了重点介绍。

本书研究传统产业转型升级、创新发展问题，从“轻”“重”资产模式、全程产销链、产业增长潜力的决定因素、企业策略选择等多重维度探究了中国工业企业结构转型与策略选择的路径和决定因素，在更大范围、更微观的细节上解释了经济现象。首先描述并说明了大型制造企业“轻”资产产销链全部环节的组织过程与结构特征，论证了关键环节制造企业“轻”资产模式在全程产销链条中的统治性控制作用及结构改进主导地位。在此基础上提出并构建了产业增长潜力的决定因素，即一种全新的产业竞争力分析框架。最后提出促进结构转型与策略选择的

本书是钢铁产业蓝皮书系列的第二本，主要介绍了世界和中国钢铁产业的运行现状和发展态势。钢铁作为一种重要的基础材料，在支撑传统产业改造升级、培育壮大新兴产业等方面发挥着关键作用，钢铁产业坚持走高质量发展之路，正努力为建设社会主义现代化国家做出积极贡献。北京科技大学组织业内多位专家学者编撰了本书，全书分为总报告、发展指数篇、技术效率篇、低碳发展篇和数字发展篇五个部分，较为全面地总结了中国钢铁产业和世界钢铁产业的发展现状与方向，是一本严谨与通俗兼顾的钢铁产业发展研究报告，可以为钢铁产业高质量发

本书以创新生态系统理论、生态位理论和知识转移理论为基础理论，基于创新生态系统创新能力提升的重要路径——知识转移出发，对我国工业互联网创新生态系统知识转移和创新绩效路径及提升策略进行研究，通过深入分析创新生态系统内各要素协同关系、企业间知识转移的影响机理与作用关系，揭示知识转移对创新绩效的影响，探索创新生态系统的创新绩效提升策略，促进工业互联网创新生态系统创新绩效的提升。

本书针对带有释放时间的流水车间及开放车间调度，分别研究了非线性目标函数、学习效应以及双代理等问题模型。对于小规模问题，设计分支定界（B&B）算法进行精确求解。对于较大规模问题，将B&B算法求得的上界作为初始种群，采用离散差分进化（DDE）算法进行近似求解。在数值实验中，B&B、DDE算法分别与CPLEX、PSO算法对比验证有效性。读者对象主要为系统工程、应用数学、管理科学与工程、计算机科学与技术等专业的高年级本课程、研究生，及高校教师与技术人员。

本书针对当前我国制造业大数据分析的需求，归纳出制造业大数据分析的三个科学问题，即完备分析、质量保障和高效实时。本书围绕这三个核心的科学问题系统地介绍了制造业大数据分析模型、制造业大数据清洗技术、制造业大数据分析算法、制造业大数据分析支撑技术，以及面向制造业知识图谱的构建与应用等内容。