《纯方位目标运动分析》将BTMA划分成静止单观测站、运动单观测站和多观测站的BTMA问题，开展算法构建、算法性能分析和系统可观测性的研究，得出了一些新的结论，丰富了这一领域的研究成果。目标运动分析（TMA-TargetMotioAnalysis）是一个得到了广泛研究的领域。在被动测量的情况下，仅仅利用目标的方位信息，估计目标运动参数的过程，称为纯方位目标运动分析（BTMA-Beamgs-onlyTMA）。它的应用价值在于：观察者可以在隐蔽的状态下，实现对战场态势的评估，完成对目标的定位，从而能秘密地完成行动策划和实施对目标的突然打击。建立目标定位的参数估计算法、评价和改进算法的性能、分析目标参数可求解的条件，这些问题一直是这一领域所关注的。由于系统本质上的非线性并受到运用领域中观测条件的限制，上述问题的研究成果还远远偏离理想状态。20世纪70年

本书主要讲述检测技术的基础知识、传感器原理与应用。书中介绍了电阻、电感、电容、光电等多种传感器的工作原理、基本结构、典型特性及应用方法，并给出了典型的应用示例；介绍了电测仪表的原理、特性参数、使用方法；讲述了电路参数的测量原理与测量方法；介绍了数据处理、误差分析以及检测技术的综合应用。本书共分17章，主要章节后面都附有习题或思考题。结合一些主要章节的内容给出了10个实验项目。本书内容介绍由浅入深，点面结合，并应用实验设备将微机系统和工程实测相结合，有较强的实践性和综合性。本书可以作为高等职业教育机电一体化技术类、电子信息类、智能建筑类、汽车电器类、自动控制类等专业的，也可供生产技术管理人员及其他工程技术人员参考和自学用书。

《传感器原理与检测技术/工程师系列》立足于传感技术及微机电一体化系统的教学与研究，贯彻“理论、技术、应用、产品”主线。系统地阐述了涉及的基础理论，延生出有应用前景的新技术，归纳了工程实践与日常生活领域已产业化的商品作为典型范例。各高校可根据各自专业的特色与特点，作为基础课、专业必修课或选修课的。

本书是在面向21世纪教学与课程体系全面改革的进程中编写的。本书共分10章。书中深入浅出地介绍了自动控制原理的基本理论，基本概念、基本方法，控制系统在时域和复频域中的数学模型及其结构图和信号流图；比较全面地阐述了线性控制系统的时域分析法、频域分析法以及校正和设计方法；在非线性控制系统分析方面，给出了相平面的描述函数两种常用的分析方法；对线性离散系统的基本理论、数学模型等问题进行了比较详细的讨论；对状态空间法进行了基础性的介绍，使其成为本科“现代控制理论”学习的铺路石；选编随动控制系统设计作为最后一章，为读者提供了“自动控制原理”课程设计的有利工具；在附录中介绍了目前世界流行的MATLAB就用软件及其分析、设计和仿真的功能。本书可高等院校工业自动化、自动控制、计算机控制、测量仪表、热工仪表、

本书是根据全国高等工科院校自动化类专业“自动控制原理”课程教学大纲的要求编写的。全书介绍了经典控制理论的基本概念、基本原理和基本方法，着重加强对基本理论及其应用的阐述。全书共8章，前6章讲述线性连续系统的时域分析、根轨迹分析和频域分析，以及系统的综合校正；第7章介绍线性离散系统的基本理论、分析与综合方法；第8章介绍非线性系统的相关理论，包括描述函数法和相平面法。大部分章节都包含了MATLAB辅助控制系统分析和设计的方法。每章均有小结、示例及习题，有助于对基本概念的理解与基本方法的运用。

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《模型预测控制》在状态空间理论的统一框架下系统深入地介绍了预测控制的滚动优化原理、算法和闭环性能。首先通过本科生熟悉的状态空间模型建立起预测控制从原理到算法和性能分析的每一个细节。然后，介绍了阶跃响应模型和脉冲响应模型的状态空间描述，给出了与传统卷积描述的一致性。据此，遵循预测控制的三个步骤“预测系统未来动态-求解优化问题-解的个元素作用于系统”和“滚动时域、重复进行”机制推导了无约束的动态矩阵控制（DMC）和模型算法控制（MAC），分析了闭环性能，给出了闭环稳定性的分离原理。然后，依次讨论了时滞预测控制、约束预测控制、非线性预测控制，以及稳定性和鲁棒性研究的进展。最后，介绍了基于滚动优化原理的滚动时域估计和基于现场可编程门阵列（FPGA）的预测控制器实现技术。《模型预测控制》可作为高等学

本书对仿生服务机器人与医疗康复机器人的基础理论和实践应用进行了研究，主要内容包括服务机器人的基本简介、服务机器人的仿生设计、医疗康复机器人的基本简介、医疗康复机器人的信息采集、医疗康复机器人的仿生设计、医疗康复机器人的快速制造等。

过往的科幻现已成真，在人工智能时代现在我们与计算机、手机和娱乐设备的互动正在经历性的变化，基于触摸、手势、语音和视觉的自然人机交互正在逐渐替代使用键盘、鼠标和游戏手柄等的交互。显示设备也从单纯的显示设备转变为提供更具吸引力和沉浸式体验的双向交互设备。本书将深入讲解基于触摸、手势、语音和视觉等自然人机交互领域的技术、应用和未来趋势。本书适合从事人机交互领域工作的研究、设计、开发人员，相关师生，以及人工智能时代下对人机交互未来发展趋势有浓厚兴趣的人士阅读。

本书面向智能系统学科的前沿领域，将人工智能、专家系统及其实现语言（Prolog）3个方面融为一体，系统和全面地反映了人工智能和专家系统的精髓、核心内容、研究现状和发展方向。本书共13章，包括3个部分：部分（～7章）系统地阐述了人工智能的基本原理、技术与方法；重点突出了6种知识表示方法（状态空间、与／或图、产生式、语义网络、框架、谓词逻辑表示法）、3种搜索和推理技术（穷举式搜索、启发式搜索和逻辑推理）、3种知识获取和处理方式（机器学习、数据挖掘与知识发现、智能主体技术）。第二部分（第8～11章）主要包括专家系统的建立、设计、开发、评价和工具；结合不确定推理、模糊推理和神经网络的原理和方法，探讨了两种主要的新型专家系统，即模糊专家系统和神经网络专家系统。第三部分（2、13章）详细介绍了PDCProlog语言的语句、

在大数据时代，机器学习（ML）在互联网领域取得了巨大的成功，数据应用也逐渐从“数据驱动”阶段向“模型驱动”阶段跃升，但这也给ML项目落地带来了更大的困难，为了适应时代的发展，MLOps应运而生。本书从多个方面介绍了MLOps实践路径，内容涵盖了设计、构建和部署由ML驱动的应用程序所需的各种实用技能。 本书适合数据科学家、软件工程师、ML工程师及希望学习如何更好地组织ML实验的研究人员阅读，可以帮助他们建立实用的MLOps实践框架。

习近平总书记指出，“我们要顺应第四次工业革命发展趋势，共同把握数字化、网络化、智能化发展机遇，建设数字丝绸之路、创新丝绸之路。”中国和“一带一路”国家在数字经济合作领域前景广阔，不仅能帮助共建“一带一路”国家平等地参与到全球产业链与价值链中，也为中国在数字转型过程中共享改革红利创造了有利条件。本书分九章对数字“一带一路”的理论发展、产业发展、区域发展做出论述，希望通过对“一带一路”数字经济发展实践的总结，为沿线国家以及“一带一路”的未来发展提供借鉴。

《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》主要内容： 了解异常检测的含义及其重要性 熟悉利用scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法 借助Keras和PyTorch了解Python深度学习的基本知识 掌握度量模型性能的基本数据科学概念：AUC、率和召回率等 将深度学习应用于半监督和无监督异常检测