《麻省理工科技评论》（ MIT Technology Review）从2001年开始，每年都会发布“ 十大突破性技术”，并预测其大规模商业化的潜力，以及对人类生活和社会的重大影响。 这些技术代表了当前世界科技的发展前沿和未来方向，集中反映了近年来世界科技发展的新特点和新趋势，将 面向未来的研究方向。其中许多技术已经走向市场， 着产业发展，极大地推动了科技创新和经济社会发展。 《科技之巅（20周年珍藏版）： 突破性技术创新与未来趋势》对过去二十年（2001年—2021年）《麻省理工科技评论》发布的“ 十大突破性技术”进行系统性总结，按照“生命科学、信息技术、资源与能源、工程制造、智慧生活”五大领域，深度解读和梳理了 200 余项 突破性技术，同时邀请学术、产业、资本界专业人士对关键领域技术的特点、产业应用现状、未来发展趋势及投资潜力进行

网络操作系统作为网络基础设施的核心，其重要性日益凸显。本书从理论及实践角度， 地介绍了SONiC网络操作系统的核心技术。 本书主要分为5个部分。首先，介绍了SONiC的起源、技术特点、功能发展以及厂商实践，帮助读者全面了解SONiC。接着，梳理了SONiC的系统架构、SAI接口、Docker技术、Redis数据库以及其他关键模块，为读者提供深入理解的基础。然后，探讨了代码仓库结构、编译流程、部署方法和常用命令，使读者能够实际操作SONiC系统。此外，通过实例介绍了SONiC中的二层和三层网络功能，深入剖析其核心网络协议。 ，通过典型网络功能测试，帮助读者能够掌握各种常见路由功能的配置方法。 本书内容丰富、语言通俗易懂，叙述深入浅出，可作为高等院校计算机相关专业的网络操作系统课程教学参考书，也可作为网络工程师、系统管理员、开发者和IT运维人员

本书围绕多源图像融合技术，基于脉冲耦合神经网络、随机漫步、引导滤波和稀疏表示理论深入研究并探索多聚焦图像融合和多模态医学图像融合的方法。本书内容来自作者研究团队10多年来的科研积累和知识沉淀，相关方法也都是作者研究团队在现有基础上的创新与改进。 本书可以作为高等院校计算机类、电子信息类等相关专业高年级本科生和研究生的参考书，也可供人工智能、机器视觉、模式识别、数字图像处理等领域的科研人员阅读。

本书是一本全面、深入解析与算法竞赛有关的数据结构、算法，代码的计算机教材。 本书包括十个专题：基础数据结构、基本算法、搜索、 数据结构、动态规划、数论和线性代数、组合数学、计算几何、字符串和图论。本书覆盖了 大多数算法竞赛考点。 本书解析了算法竞赛考核的数据结构、算法；组织了每个知识点的理论解析和经典例题；给出了筒洁、精要的模板代码；通过明快清晰的文字、透彻的图解，实现了较好的易读性。 本书的读者对象是参加算法竞赛的中学生和大学生、准备面试IT企业算法题的求职者、需要提高算法能力的开发人员，以及对计算机算法有兴趣的广大科技工作者。

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预测时阈的确定对动态批量的生产至关重要，较长的预测时阈意味着要处理 多的未来数据信息，会导致大量人力、物力和时间的消耗，而较短的预测时阈将导致未来数据信息的缺失，造成决策结果的不准确和成本的增加。本书研究系统地研究动态批量 决策与预测时阈问题。

Thisbooksystematicallypresentsthemostrecentprogressinstabilityandcontrolofimpulsivesystemswithdelays.Impulsivesystemshaverecentlyattractedcontinuedhighresearchinterestsbecausetheyprovideanaturalframeworkformathematicalmodelingofmanyreal-worldprocesses.Itfocusesnotonlyonimpulsivedelayedsystems,butalsoimpulsivesystemswithdelayedimpulsesandimpulsivesystemswithevent-triggeredmechanism,includingtheirLyapunovstability,finite-timestabilityandinput-to-statestabilitysynthesis.Specialattentionispaidtothebilateraleffectsofthedelayedimpulses,wherecomprehensivestabilitypropertiesarediscussedintheframeworkoftime-dependentandstate-dependentdelays.Neworiginalworkwithevent-triggeredimpulsivecontrolanditsapplicationsinmulti-agentsystemsandcollectivedynamicsarealsoprovided.

本书由世界知名作者撰写，以独特的纲要呈现了模式识别与计算机视觉技术的 进展，充分反映出人工智能领域已引起 上的广泛研究兴趣。 机器学习一直是模式识别与计算机视觉当前发展的关键课题。本书对前5个版本的内容进行了补充，重点强调了深度学习在模式识别与计算机视觉领域的运用，这在其他参考书中并不多见。 统计模式识别是模式识别发展的重要基础。本书分为两部分，第Ⅰ部分为理论、技术和系统，第Ⅱ部分为应用。

随着电力电子技术的迅速发展，其技术已广泛应用于计算机、通信、工业加工和航天航空等领域。因此，从事电力电子技术学习和研究的高校师生以及从事电力电子技术研发的工程技术人员都迫切需要理论性、实用性强的学习资