互感器是输电线路中最基本的，也是最重要的检测设备之一，电力互感器在电能源领域具有不可替代的作用。本手册为互感器实用技术工具书，分为两篇。篇是互感器实用技术，内容有互感器分类及应用，互感器实验室检定。第二篇是电力互感器设备选型技术，内容包括电力互感器设备选型，互感器设备选型。

本书比较全面地介绍了自动控制原理课程中的基本概念、基本原理及典型方法。主要包括：控制的数学模型，时域分析，根轨迹分析和设计方法，控制的频域分析与的综合，线性离散的分析与综合，线性状态空间的分析与综合；还介绍了非线性的经典的相平面与描述函数分析方法，的运动稳定的基本理论，以及控制的基本理论。同时每章还利用了MATLAB进行分析与设计。本书为读者深入研究控制理论以及进行控制工程实践提供了扎实的自动控制原理的知识基础。 本书可作为普通高等学校自动化、电气、机械和化工过程自动化类学科读者学习自动控制基本理论的主要教材和教学参考书。也可作为本科生全面学习自动控制原理的参考书和报考自动化类研究生的有价值的复习资料。

本书涉及的传感器包括力传感器（压力、荷重）、热学量传感器（温度）、光学量传感器（光学图象、光纤）、电学量传感器（电流、电压）、磁学量传感器等，主要介绍了各种传感器的用途、特点、结构尺寸、主要技术指标等内容。本书资料齐全，适合电力、化工、石化、轻工、纺织、航空航天、仪器仪表等行业从事传感器技术工作的工程技术人员参考。

2017年国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知中指出：加强人工智能领域的知识产权保护，健全人工智能领域技术创新、专利保护与标准化互动支撑机制，促进人工智能创新成果的知识产权化。随着人工智能在各行各业的研究和迅速发展，人们希望就自己的创新成果能够尽快获得知识产权保护，尤其是专利保护。但是，我国目前对于人工智能相关领域的专利审查规则还有待进一步完善，产业和学界对于人工智能领域什么样的创新成果可以获得专利保护尚有些困惑和疑问，尤其是涉及传统意义上并不具备专利授权条件而人工智能却大力发展的行业，包括商业、金融、教育、医疗方法、管理、游戏等，究竟什么样的设计方案可以获得专利权，应该如何准备该领域的专利申请方案，以及如何才能通过专利申请和审查获得可靠的保护，都是值得讨论和研究的。本书就

本书是升级版，不仅包含机器学习的基本概念，以及如何利用TensorFlow库快速构建强大的机器学习模型，还涵盖了前沿的神经网络技术，如深度语音分类器、面部识别和CIFAR-10自动编码。另外，本书新增了如何将代码更新到TensorFlow 2.0，以及在Docker容器中运行代码所需要的技术。

知识图谱已被广泛应用于智能信息搜索、自动问答、决策分析等领域。本书以构建领域多层次知识体系支撑智能应用为目标，系统地介绍实体关系图谱、事理图谱和业务主题图谱构建过程中涉及的关键技术，如知识抽取、知识融合、知识存储、事件和场景抽取、事件模式库构建、事理规则挖掘、层次主题挖掘、动态主题挖掘、对象属性挖掘、主题要素关联挖掘等。此外，本书还提供丰富的案例，展现如何利用知识图谱实现领域智能应用。 本书内容对于知识图谱研究和领域应用具有的参考意义，既适合专业人士了解知识图谱和深度学习前沿热点，又适合在相关领域从事知识图谱应用开发的人员学习，还可以作为高等院校人工智能专业师生的参考教材。

神经网络和模糊推理之间的相似性和互补性是其进行融合的基础。在众多的信息融合方法中，神经网络和模糊推理的信息融合理论方法更是备受世界各国科研工作者的关注。本书针对神经网络和模糊推理信息处理与控制领域中信息处理理论方法现状，着重研究神经网络与模糊推理之间的信息融合关系以及通过其互补性质的相互渗透和促进所形成的智能信息融合处理结构与算法及其在热能工程、动力工程、采矿工程和安全工程上的工程应用。 《神经网络模糊推理智能信息融合及其工程应用》的读者以控制理论与控制工程、热能工程、动力工程、采矿工程和安全工程等领域的科研工作者与工程技术人员为主；也可供各高等院校以上相关领域的教师、研究生参考。

本书以近年来的研究成果为主干，讲述李群李代数、旋量理论为代表的现代数学工具在机构学及机器人学中的应用。全书分为两个部分：部分为理论基础篇，第二部分为应用篇，其中多数有习题。 章为绪论。第2章回顾一些数学基础知识与概念，如线性变换、矩阵理论、射影几何、线几何以及微分流形等。从第3章到第8章是本书的基础理论部分，主要是李群、李代数及旋量、旋量系理论及其在机构学中的简单应用。从第9章到4章是本书的应用部分，包括复杂机构及机器人的自由度分析、构型综合、运动学分析、运动性能分析、静力学与刚度问题、动力学问题等。 本书所选机构与机器人种类丰富，不仅涵盖了传统串联式机器人、并联式机器人，而且还包括了当前机构学领域一些较为热门的机构（如柔性机构、大摆角并联机构等）。作为本书的一项补充，在附录中

本书展现了智能世界中通信网络自动化、智能化的愿景，阐述了华为自动驾驶网络的发展历程、应用场景、基础理论、参考架构及相关的关键技术。本书主要介绍自动驾驶网络的顶层架构、分层架构（包括自智网络引擎、网图、AI Native网元）、关键特征（包括分布式AI、内生安全）等的架构设计，以及网络可信任AI、网络分布式AI、网络数字孪生、网络仿真、网络知识和专家经验数字化、网络人机共生、网元内生智能、网络内生安全等关键技术。本书还介绍了产业组织、标准组织的标准全景和分级评估方法，并以华为自动驾驶网络解决方案为例，阐明如何推行实践。 本书可为通信网络自动化、智能化领域的专业人士，以及科研院所相关领域的研究者提供参考。