本书以数据要素化治理的理论方法与工程实践为主线，内容按照概念篇、原理篇和工程篇依次展开。概念篇在对数据、数据要素相关概念及其演进过程进行系统梳理的基础上，首次对 数据要素 数据要素化 进行了明确定义，并基于传统生产要素市场化配置规律，提出数据要素化治理的基本思路。在原理篇，定义了数据元件作为连接数据供需两端的 中间态 和数据要素交易流通的标的物，进而构建基于数据元件的数据要素流通模型、数据要素化安全模型以及数据要素化治理系统模型。在工程篇，详细阐述了制度体系、技术体系和市场体系 三位一体 的解决方案，并进行实践案例剖析，验证数据要素化治理模型及三大体系的可行性、有效性及可复制性。

本书讲述了与PCI及PCI Express总线相关的最基础的内容，并介绍了一些必要的、与PCI总线相关的处理器体系结构知识，这也是本书的重点所在。深入理解处理器体系结构是理解PCI与PCI Express总线的重要基础。 读者通过对本书的学习，可超越PCI与PCI Express总线自身的内容，理解在一个通用处理器系统中局部总线的设计思路与实现方法，从而理解其他处理器系统使用的局部总线。本书适用于希望多了解一些硬件的软件工程师，以及希望多了解一些软件的硬件工程师，也可供电子工程和计算机类的研究生自学参考。

计算机软件界大的变迁是从串行编程转向并行编程。其中，CUDA取得了巨大的进展。本书特别针对CUDA学习者而写。在保证程序正确性前提下，侧重于程序性能的调优。对于没有CUDA或者并行编程的任何经验的读者随着本书的深入，将越来越可以胜任CUDA的编程工作，帮助你从不知晓并行编程的程序员成长为能够全方位发掘CUDA潜力的专家。对已经熟悉并行编程概念和CUDA的程序员，本书包含丰富的学习材料，专设章节详细讨论GPU的体系结构，包括新的费米和开普勒硬件，以及如何将它们的效能发挥到极致。任何可以编写C或C++的程序员都可以在经过几个小时的简单训练后编写CUDA程序。通过本书的完整学习，你将从仅能得到数倍程序加速的CUDA编程新手成长为数十倍加速的高手。

本书是一本将理论与实践有机结合的计算机工作原理实践指南，包含41个实践项目，涵盖了从电路设计到代码编写的广泛主题。通过本书，读者将实践构建数字电路、设计一个猜谜游戏、将十进制数字转换为二进制、检查虚拟内存使用情况、运行自己的Web服务器等，从引人入胜的实践项目中学习如何像软件工程师一样思考、用数据描述真实世界的概念，使用欧姆定律和基尔霍夫定律分析电路的特性，以及如何像计算机一样思考、一步一步地在脑海中执行一个程序。

本书介绍了一系列可用于构建可扩展系统的软件架构方法和分布式技术。本书内容分为四部分：第一部分是基础知识，包括实现可扩展系统的基本机制、分布式系统的基本特征以及并发编程的简介；第二部分重点介绍如何扩展处理请求的能力，涵盖通过诸多架构方法（更多的计算资源、负载均衡、分布式缓存、异步消息以及基于微服务的架构）来扩展系统；第三部分介绍扩展数据层的相关知识，这是分布式系统理论最突出的地方；第四部分介绍用于大规模处理流式事件的架构和技术。

本书提供了关于适应度函数、自动化架构治理和演进式数据的技术、知识和技巧。本书分为三个部分：第一部分包括定义演进式架构机制的章节 介绍团队如何使用技术和工具来构建适应度函数、部署管道以及其他管理和演进软件项目的机制；第二部分包括围绕耦合、复用和其他相关结构考虑因素的架构风格和设计原则，以帮助读者实现清晰的长期演进；第三部分探讨了第一部分中介绍的工程实践与第二部分中的结构考虑因素的交叉点。

本书是模拟CMOS集成电路设计方面的经典教材，介绍模拟CMOS集成电路的分析与设计，着重讲解该技术的最新进展和设计实例，从MOSFET器件的基本物理特性开始，逐章分析CMOS放大单元电路、差分放大

μC／OS-III是源码公开的商用嵌入式实时操作系统内核，由著名的μC／OS-II发展而来。μC／OS-III针 对以ARM Cortex为代表的新一代CPtJ，面向带有可用于优先级查表的硬件指令(如，前导零计算指令)的 CPU的嵌入式应用。μC／OS-III允许利用这类高端CPU的特殊硬件指令来实现高效的任务调度算法，而无须 使用μC／OS-II的软件任务调度算法，而且μC／OS-II支持时间片轮转调度算法。从核心任务调度算法的改 变来看，μC／OS-III已经是一个全新的嵌入式RTOS内核。从μC／OS算起，该内核已有20余年应用史，在诸 多应用领域得到了广泛的认可。 JeanJ.Labrosse所著的《嵌入式实时操作系统μC／OS-Ⅲ》在保留对实时操作系统基本概念阐述的基础上，详细讲解μC／OS-III相比μC／OS -II所做的大量扩展与改进，如同时支持时间片轮转调度算法和基于优先级的可剥夺型任务 调度算法；用系统任务来

《原子教你玩 STM32 》有两个版本：库函数版本和寄存器版本。本书为寄存器版本，由浅入深，带领大家进入 STM32 的世界。本书总共分为 3 篇：①硬件篇，主要介绍本书的实验平台；②软件篇，主要介绍 STM32 开发软件的使用以及一些下载调试的技巧，并详细介绍几个常用的系统文件（程序）；③实战篇，详细介绍 42 个实例，从简单的开始，循序渐进，带领大家慢慢掌握 STM32 。每个实例均配有软硬件设计，且附上实例代码以及详细注释，方便读者快速理解。本书是再版书，相比第 1 版，主要对硬件平台、开发环境、 SYSTEM 文件夹以及相关例程进行了更新。 本书配套资料可以供读者免费下载，包括详细原理图以及所有实例的完整代码。这些代码都有详细的注释，所有源码都经过严格测试；另外，源码有生成好的 .hex 文件，读者只需要通过串口下载到开发板即可看到实

本书的目的在于呈现支持赛博物理系统交互仿真的SysML扩展的基本原理和技术路径，读者将从本书中理解并掌握与物理交互和信号流仿真的模型设计、仿真运用的关键问题以及解决思路，并可从与相关软件工具的应用介绍中得到有关模型开发、模型库建立的有益指南。在MBSE 应用中，工程实践人员将学习借助统一的系统建模语言解决跨学科交互仿真的建模技术问题。 同时，该书还可作为系统工程、赛博物理系统、自主系统等方向研究生的教材，使其有机会系 统地学习关于物理交互和信号流仿真的最新理论，并通过具体步骤、案例讲解等的指导，领悟 MBSE应用中所倡导的协同建模、协同仿真等相关新型技术的基本方法和实现方式。

本书对二维、三维目标检测技术涉及的骨干网络及入门 的计算机视觉算法进行全面的介绍。本书由浅入深地介绍了MNIST、ImageNet、CIFAR、波士顿房产、ModelNet等经典二维、三维数据集和相关 赛事，还介绍了TensorFlow中的二维卷积层、全连接层、激活层、池化层、批次归一化层、随机失活层的算法和梯度下降原理，AlexNet、VGG、ResNet、DarkNet、CSP-DarkNet等经典骨干网络的设计原理，以及PointNet、GCN等三维计算机视觉神经网络。此外，本书通过设计巧妙且具体的案例，让读者稳步建立扎实的编程能力，包括数据集的制作和解析、神经网络模型设计能力和开销估算、损失函数的设计、神经网络的动态模式和静态模式的训练方法和过程控制、神经网络的边缘计算模型量化、神经网络的云计算部署。完成本书的学习，读者可以继续阅读与本书紧密衔接的《深入理解计算机视觉：在边

本书是为单片机相关课程教学而编写的教材。全书共分为17章，主要内容包括： 单片机和嵌入式系统基础知识，STC单片机硬件知识，STC单片机软件开发环境，数值表示及转换，STC单片机架构，STC单片机CPU指令系统，STC单片机汇编语言编程模型，STC单片机C语言编程模型，STC单片机时钟、复位和电源模式原理及实现，STC单片机比较器原理及实现，STC单片机计数器和定时器原理及实现，STC单片机异步串行收发器原理及实现，STC单片机ADC原理及实现，STC单片机增强型PWM发生器原理及实现，STC单片机SPI原理及实现，STC单片机CCP/PCA/PWM模块原理及实现，RTX51操作系统原理及实现。针对国内高校单片机课程教学中普遍存在的理论讲解不透彻、实践教学不系统的缺点，本书从器件、汇编语言、C语言和操作系统四个角度对STC新一代单片机进行了全方位的解读，将单片机课程中的各个知

本书由两位拥有数十年计算机研究和创新经验的专家联手打造，是一本为对计算机有浓厚兴趣的读者倾情奉献的百科全书，从古代算盘到人工智能和社交媒体，它能帮助读者深入了解与现代生活息息相关的计算机。 古代用作保存记录的设备是什么？它与如今的计算机技术有什么关系？未来的计算机又会发展成什么样子？本书用250个 里程碑意义的发明、出版物和活动，为读者揭示了计算机科学的发展线索。跟随两位作者西姆森·L.加芬克尔和蕾切尔·H.格伦斯潘前行吧，你的计算机探索之旅将包括苏美尔算盘、 个垃圾邮件、摩尔斯电码、早期计算机、机器人定律、UNIX和早期编程语言、电影、 视频游戏、大型机、迷你微型、黑客和虚拟现实等主题，计算机发展过程中的故事以及在计算机发展史中发挥了重要作用的历史人物的人生经历一定让你大开眼界。 在这本书

《电池的计算机辅助工程》通过案例详细讨论了电池实验和数学模型方面的进展，包括在工业界中的专家将数学模型应用于商用单体电池的多个实际案例。《电池的计算机辅助工程》从解耦了单体电池几何设计与化学相关参数的多尺度多域模型出发，呈现了商用单体电池和模组设计的实例，并提供了各尺度的丰富验证；对于模型参数辨识，特别是难以获取的机械和热滥用情况下的模型参数进行了详细讨论。同时结合实际案例，重点说明了在确定给定电池或模组设计时，机械、热和电化学现象之间的复杂相互作用，并揭示了精细现象学模型在解析电池安全性方面存在的差距。 一章重点介绍了新兴趋势——高性能计算在电池建模中的应用，提供尺度桥接的切实案例并探讨数据科学和机器学习在这个信息丰富的领域中所带来的机遇。 《电池的计算机辅助工程》适合

互联网上信息庞杂，信息生产者很难将合适的信息传送至合适的用户，同时用户也很难从海量信息中获取其感兴趣的内容。 系统能够将信息生产者和用户链接起来，帮助平台解决需求和资源匹配的难题。本书覆盖推荐系统在行业应用中涉及的召回算法、排序算法的原理和实现思路，以及特征工程、冷启动、效果评估、A/B测试、Web服务等核心工程知识，并包含金融、零售等行业的实施案例，另外也与时俱进地介绍了大模型及其在 系统中的应用。

本书展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。本书综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。本书可作为计算机专业本科生、研究生教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。