本书主要介绍非制冷IRFPA的基础知识和**技术及其应用实例，内容包括热型红外探测器和非制冷IRFPA的性能极限，铁电体、电阻测辐射热计、热电、二极管、双材料、热光等和非制冷IRFPA相关的技术与**动向，真空封装技术，以及搭载了非制冷IRFPA的红外相机的技术和应用。

本书从模型、理论和仿真等角度，深入系统介绍无人水下航行器集群控制的理论和方法。首先，本书概述了无人水下航行器集群研究现状，并对反步、滑模等非线性控制方法进行简单介绍；其次，通过分析航行器控制特性，建立运动学模型，并基于该模型进行操纵性仿真；再次，针对欠驱动水下航行器轨迹跟踪控制、路径规划、路径跟踪控制、多路径协同跟踪控制、单路径包围控制、集群轨迹跟踪控制、集群路径跟踪控制及集群避障等问题，分别基于动态面、神经网络、模糊系统、图论、势函数及一致性等理论设计控制器；最后，为验证上述控制方法的有效性和

喷动床作为高效气固反应器，已广泛应用于各种单元操作过程中。针对常规喷动床内气固混合及传热传质不充分的缺陷，作者提出了纵向涡喷动床、多喷嘴喷动-流化床和旋流器喷动床。本书通过实验分析与理论数值模拟方法对以上新型喷动床内的流体力学特性及传热传质特性展开系统研究。实验研究纵向涡喷动床、多喷嘴喷动-流化床、旋流器喷动床和常规喷动床内气固两相流特性及颗粒干燥性能；模拟分析新型强化构件的几何参数对床内气固相流动特性的影响，分析喷动床操作参数对水汽化和脱硫过程的影响及不同新型强化构件对水汽化过程的影响。本书对

作为实现“双碳”目标的重要产业，建筑业的能效提升以及转型升级对实现零碳排放意义重大。建筑业物化能耗，是指建筑物建造过程的直接能耗与生产和提供建筑活动相关产品、服务的间接能耗的总和。本书立足建筑业物化能耗的时空异质性，基于“国家”-“省级”-“城市群”尺度，开展“需求”-“供给”双视角下建筑业物化能耗的系统研究，主要包括建筑业物化能耗驱动机制与变革规律、时空分布与效率特征、区域空间关联与溢出效应以及供给形态与路径演化研究。

本书共分为9章，内容包括机械设计课程设计概述、机械传动装置的总体设计、主要传动件的设计和轴系的初步设计、减速器结构、减速器装配图的设计、零件工作图设计、编写设计计算说明书和准备答辩、机械设计常用标准和规范、图例等。

本书以零基础讲解为特色，用实例引导读者学习，深入浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。 全书共17章，分为5篇。第Ⅰ篇为机器学习入门篇，包含第1章，主要介绍机器学习的概念、机器学习研究的主要任务、如何选择合适的算法及机器学习研究问题的一般步骤等；第Ⅱ篇为工具模块使用篇，包含第2~4章，主要介绍数组计算NumPy、数据分析Pandas、图形展示Matplotlib等；第Ⅲ篇为专业技能提升篇，包含第5~13章，主要介绍算法综述、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、AdaBoost

本书先介绍了数字孪生的兴起与发展，给出了数字孪生的定义及功能架构；其次分析了数字孪生技术应用及产业发展态势；再次从供给侧与应用侧分析了我国数字孪生的发展现状，以及目前在技术、产业、应用方面面临的瓶颈；末尾介绍了产业供给侧解决方案、应用侧案例及第三届中国工业互联网大赛工业互联网 数字孪生专业赛优秀案例。

本书基于北京航空航天大学科学技术研究院组织的“零壹科学沙龙”智能制造专题研讨活动，在15篇由青年拔尖人才基于各自取得的阶段性科研成果所做的科普报告的基础上整理、集结而成。全书主要涵盖了谐振式惯性传感器、航空导航、天文导航、视觉定位导航、随机无线电信号导航、生物自然光场导航、混合式惯性导航、组合导航、仿生变构型灵巧作业无人机、多旋翼飞行器、临近空间飞艇、低空多机自主冲突解脱技术、多无人机协同、集群智能协同控制、无人机群智汇聚控制等内容。 本书以科普化的语言介绍导航与控制领域前沿的科学知识，适合广大

本书以软件测试工程化思维为基础，立足项目，采用描述、对话和独白等方式讲述测试工作中发生的故事，内容丰富、实用性强，是一本能帮助测试人员快速成长的图书。 本书首先介绍了测试工程化的认识和测试人员的商业意识；接着介绍了测试流程设计，以及如何通过流程拉齐各成员之间的目标，达到成员之间的合作有序和软件产品的质量可控；然后通过流程与技术的融合、测试用例规范化编写、测试平台建设和测试创新这 4 个重要测试主题的讲解，指导测试同行在测试工程化的道路上不断探索并找到流程、技术的最优解；最后介绍测试工作评价过程中

本书通过Excel示例介绍常用的机器学习算法和数据挖掘技术。许多机器学习任务的目的是找到数据中的隐藏模式。Excel能够清楚地展示机器学习建模过程的每一步及中间结果，让你不仅知其然，还知其所以然。第1章解释用Excel学习机器学习的益处。第2～12章分别介绍线性回归、k均值聚类、线性判别分析、交叉验证、logistic回归、k最近邻、朴素贝叶斯分类、决策树、关联分析、神经网络、文本挖掘。第13章总结全书内容，并为读者指出继续学习的方向。