本书梳理了国家有关法律、法规和工程建设标准中关于建筑工程质量检测的要求，有助于读者清楚地了解标准规范及其他文件的要求，准确掌握取样组批、检测项目与合格指标等内容，便于读者开展见证取样和送检工作，同时也可有效地避免少(漏)取样或减少检测项目带来的风险。本书共包含10章，包括：法律法规及术语、地基与基础检测、主体结构工程、建筑节能工程、建筑防水工程、建筑装饰装修工程、建筑给排水及供暖工程、建筑电气工程、通风与空调节能工程和室内空气质量及土壤氡。
本选题以国际酒店及北理莫斯科教学楼两个已建成项目为例，通过现场调研、BIM 试设计等方式，分别建立了钢结构箱式模块化、装配式钢结构、装配式 PC 结构、现浇钢筋混凝土四种建造方式的数字化模型，在技术体系、管理模式、设计、生产制造、施工、碳排放、 建造周期与验收、造价成本八个环节开展了“实体建造”与“虚拟 建造”相结合的比较研究，总结了各种建造方式的特点、难点和问题， 提出了深圳地区新型建筑工业化建造模式的实施策略与政策建议。
本书基于离散元仿真技术和试验对刮板输送机运载系统的力学效应、磨损和耐磨策略进行分析，主要内容包括：构建了煤颗粒的离散元模型和刮板输送机运载系统的刚散耦合模型，着重探索了刮板输送机运载系统的受力特征及磨损效应，包括煤散料的分布特征、散料压缩力的分布特征、煤散料对主要部件的载荷特征以及复杂工况下典型的接触力学效应；结合以上研究成果和ASP.NET技术实现了网络平台在线选择中板材料的策略；为降低运载系统中的磨损力学效应，根据仿生原理优化设计了凹坑形仿生耐磨中板，并对其耐磨机理进行了研究。
本书将再制造理论与实践相结合，模型构建主要以重型载货汽车发动机为例，这是由于重型载货汽车发动机再制造行业起步早，与其他机械设备的再制造研究有共通性，可供行业发展借鉴。本书首先运用调查研究和数学优化的相关方法构建了再制造决策及合作模型，揭示再制造供应链上的各相关方在面对再制造供需不确定性的同时干扰下彼此如何协调冲突、共担风险等。其次，本书针对市场需求端的产品接受度问题，提出延长质保期限和实行保换服务的再制造产品销售新模式。*后，本书针对如何解决授权再制造与外包再制造等再制造设计端面临的新问题进行了研究探索。本书主要供再制造相关领域研究人员阅读参考。
本书首先在介绍故障诊断概念体系的基础上，阐述了故障诊断的信息模型及其不确定性度量，并具体研究了包含不完备信息、不一致信息的不确定故障诊断系统的知识获取技术；然后以此为基础，研究了基于共振稀疏分解法的滚动轴承早期故障微弱信号检测技术、基于小波包技术的齿轮故障特征提取技术、基于流向图的齿轮故障诊断知识获取技术。
本书全面而详细地介绍了工程机械绿色设计与制造技术的基本原理和方法，包括金属结构减量化设计方法、载荷谱分析技术、失效模式分析技术、疲劳寿命评估方法、大型结构件智能焊接制造技术、共性部件再制造技术、金属结构风险评估技术、金属结构修复利用技术和成套装备绿色供应链技术。本书聚焦工程机械绿色设计与制造技术主题，以工程机械共性部件与整机结构为对象，基于工程机械经典设计理论和方法，创新预测模型与人工智能算法，融合现代检测、信息评估、决策手段，分析绿色、安全、可靠等指标；面向设计方法、优化算法、预测技术、可靠性分析、制造技术、供应链、评估与决策技术等,开展理论分析、建模仿真、试验验证研究；贯穿工程机械的绿色设计、绿色制造、载荷谱、失效分析、寿命评估、再制造、风险评估、修复利用和供应链等全生命
阿图尔·特里帕蒂著的《机器学习实践指南/数据分析与决策技术丛书》由经验丰富的机器学习专家撰写，系统阐述处理复杂数据的各种实用机器学习算法和技术，通过基于真实数据的案例，从数据科学家视角深入探索机器学习现实应用所面临的挑战，并基于R语言提供大量实用解决方案。 本书首先简要介绍书中所包含的多种不同的机器学习主题，然后基于现实世界的问题在不同的章节中对各个主题进行一一探讨，例如分类、聚类、模型选择和正则化、非线性问题、监督学习、无监督学习、增强学习、结构化预测、神经网络、深度学习等， 后介绍三个不同的机器学习案例，有针对性地提供机器学习解决方案。本书的机器学习算法以R语言作为编程语言。通过阅读本书，你将学习如何合理地决定使用哪类算法以及如何应用这些算法得到 的效果。如果你想要对图像、
本书基于离散元仿真技术和试验对刮板输送机运载系统的力学效应、磨损和耐磨策略进行分析，主要内容包括：构建了煤颗粒的离散元模型和刮板输送机运载系统的刚散耦合模型，着重探索了刮板输送机运载系统的受力特征及磨损效应，包括煤散料的分布特征、散料压缩力的分布特征、煤散料对主要部件的载荷特征以及复杂工况下典型的接触力学效应；结合以上研究成果和ASP.NET技术实现了网络平台在线选择中板材料的策略；为降低运载系统中的磨损力学效应，根据仿生原理优化设计了凹坑形仿生耐磨中板，并对其耐磨机理进行了研究。
本书首先在介绍故障诊断概念体系的基础上，阐述了故障诊断的信息模型及其不确定性度量，并具体研究了包含不完备信息、不一致信息的不确定故障诊断系统的知识获取技术；然后以此为基础，研究了基于共振稀疏分解法的滚动轴承早期故障微弱信号检测技术、基于小波包技术的齿轮故障特征提取技术、基于流向图的齿轮故障诊断知识获取技术。
本书全面而详细地介绍了工程机械绿色设计与制造技术的基本原理和方法，包括金属结构减量化设计方法、载荷谱分析技术、失效模式分析技术、疲劳寿命评估方法、大型结构件智能焊接制造技术、共性部件再制造技术、金属结构风险评估技术、金属结构修复利用技术和成套装备绿色供应链技术。本书聚焦工程机械绿色设计与制造技术主题，以工程机械共性部件与整机结构为对象，基于工程机械经典设计理论和方法，创新预测模型与人工智能算法，融合现代检测、信息评估、决策手段，分析绿色、安全、可靠等指标；面向设计方法、优化算法、预测技术、可靠性分析、制造技术、供应链、评估与决策技术等,开展理论分析、建模仿真、试验验证研究；贯穿工程机械的绿色设计、绿色制造、载荷谱、失效分析、寿命评估、再制造、风险评估、修复利用和供应链等全生命
本书将再制造理论与实践相结合，模型构建主要以重型载货汽车发动机为例，这是由于重型载货汽车发动机再制造行业起步早，与其他机械设备的再制造研究有共通性，可供行业发展借鉴。本书首先运用调查研究和数学优化的相关方法构建了再制造决策及合作模型，揭示再制造供应链上的各相关方在面对再制造供需不确定性的同时干扰下彼此如何协调冲突、共担风险等。其次，本书针对市场需求端的产品接受度问题，提出延长质保期限和实行保换服务的再制造产品销售新模式。*后，本书针对如何解决授权再制造与外包再制造等再制造设计端面临的新问题进行了研究探索。本书主要供再制造相关领域研究人员阅读参考。
阿图尔·特里帕蒂著的《机器学习实践指南/数据分析与决策技术丛书》由经验丰富的机器学习专家撰写，系统阐述处理复杂数据的各种实用机器学习算法和技术，通过基于真实数据的案例，从数据科学家视角深入探索机器学习现实应用所面临的挑战，并基于R语言提供大量实用解决方案。 本书首先简要介绍书中所包含的多种不同的机器学习主题，然后基于现实世界的问题在不同的章节中对各个主题进行一一探讨，例如分类、聚类、模型选择和正则化、非线性问题、监督学习、无监督学习、增强学习、结构化预测、神经网络、深度学习等， 后介绍三个不同的机器学习案例，有针对性地提供机器学习解决方案。本书的机器学习算法以R语言作为编程语言。通过阅读本书，你将学习如何合理地决定使用哪类算法以及如何应用这些算法得到 的效果。如果你想要对图像、
本书将再制造理论与实践相结合，模型构建主要以重型载货汽车发动机为例，这是由于重型载货汽车发动机再制造行业起步早，与其他机械设备的再制造研究有共通性，可供行业发展借鉴。本书首先运用调查研究和数学优化的相关方法构建了再制造决策及合作模型，揭示再制造供应链上的各相关方在面对再制造供需不确定性的同时干扰下彼此如何协调冲突、共担风险等。其次，本书针对市场需求端的产品接受度问题，提出延长质保期限和实行保换服务的再制造产品销售新模式。*后，本书针对如何解决授权再制造与外包再制造等再制造设计端面临的新问题进行了研究探索。本书主要供再制造相关领域研究人员阅读参考。
本书基于离散元仿真技术和试验对刮板输送机运载系统的力学效应、磨损和耐磨策略进行分析，主要内容包括：构建了煤颗粒的离散元模型和刮板输送机运载系统的刚散耦合模型，着重探索了刮板输送机运载系统的受力特征及磨损效应，包括煤散料的分布特征、散料压缩力的分布特征、煤散料对主要部件的载荷特征以及复杂工况下典型的接触力学效应；结合以上研究成果和ASP.NET技术实现了网络平台在线选择中板材料的策略；为降低运载系统中的磨损力学效应，根据仿生原理优化设计了凹坑形仿生耐磨中板，并对其耐磨机理进行了研究。
本书依托典型工程，从建筑机电全过程建造角度出发，针对机电工程标准化设计、模块化建造、智慧化管理和可视化运维四个板块的数字化建造关键技术进行提炼总结，形成了机电工程数字化建造成套技术，为建筑机电企业数字化转型提供了借鉴方案。本书共分为六章，第1章为概述部分，介绍了数字化建造的发展历程、数字化建造技术、发展趋势与展望；第2章为标准化设计技术，主要包括BIM协同设计技术、BIM族管理技术、BIM模型信息分类及编码技术、机电系统BIM快速建模技术、空间优化及管线综合排布技术、综合支吊架选型与计算技术、电缆综合排布技术、风力水力负荷计算技术、机房模块化设计技术和标准层机电管线模块化设计技术；第3章为模块化建造技术，主要包括模块智能管理技术、工厂化制作技术、机房模块安装技术、标准层机电模块安装技术、机电与
本书全面而详细地介绍了工程机械绿色设计与制造技术的基本原理和方法，包括金属结构减量化设计方法、载荷谱分析技术、失效模式分析技术、疲劳寿命评估方法、大型结构件智能焊接制造技术、共性部件再制造技术、金属结构风险评估技术、金属结构修复利用技术和成套装备绿色供应链技术。本书聚焦工程机械绿色设计与制造技术主题，以工程机械共性部件与整机结构为对象，基于工程机械经典设计理论和方法，创新预测模型与人工智能算法，融合现代检测、信息评估、决策手段，分析绿色、安全、可靠等指标；面向设计方法、优化算法、预测技术、可靠性分析、制造技术、供应链、评估与决策技术等,开展理论分析、建模仿真、试验验证研究；贯穿工程机械的绿色设计、绿色制造、载荷谱、失效分析、寿命评估、再制造、风险评估、修复利用和供应链等全生命
阿图尔·特里帕蒂著的《机器学习实践指南/数据分析与决策技术丛书》由经验丰富的机器学习专家撰写，系统阐述处理复杂数据的各种实用机器学习算法和技术，通过基于真实数据的案例，从数据科学家视角深入探索机器学习现实应用所面临的挑战，并基于R语言提供大量实用解决方案。 本书首先简要介绍书中所包含的多种不同的机器学习主题，然后基于现实世界的问题在不同的章节中对各个主题进行一一探讨，例如分类、聚类、模型选择和正则化、非线性问题、监督学习、无监督学习、增强学习、结构化预测、神经网络、深度学习等， 后介绍三个不同的机器学习案例，有针对性地提供机器学习解决方案。本书的机器学习算法以R语言作为编程语言。通过阅读本书，你将学习如何合理地决定使用哪类算法以及如何应用这些算法得到 的效果。如果你想要对图像、
本书基于离散元仿真技术和试验对刮板输送机运载系统的力学效应、磨损和耐磨策略进行分析，主要内容包括：构建了煤颗粒的离散元模型和刮板输送机运载系统的刚散耦合模型，着重探索了刮板输送机运载系统的受力特征及磨损效应，包括煤散料的分布特征、散料压缩力的分布特征、煤散料对主要部件的载荷特征以及复杂工况下典型的接触力学效应；结合以上研究成果和ASP.NET技术实现了网络平台在线选择中板材料的策略；为降低运载系统中的磨损力学效应，根据仿生原理优化设计了凹坑形仿生耐磨中板，并对其耐磨机理进行了研究。
本书依托典型工程，从建筑机电全过程建造角度出发，针对机电工程标准化设计、模块化建造、智慧化管理和可视化运维四个板块的数字化建造关键技术进行提炼总结，形成了机电工程数字化建造成套技术，为建筑机电企业数字化转型提供了借鉴方案。 本书共分为六章，第1章为概述部分，介绍了数字化建造的发展历程、数字化建造技术、发展趋势与展望；第2章为标准化设计技术，主要包括BIM协同设计技术、BIM族管理技术、BIM模型信息分类及编码技术、机电系统BIM快速建模技术、空间优化及管线综合排布技术、综合支吊架选型与计算技术、电缆综合排布技术、风力水力负荷计算技术、机房模块化设计技术和标准层机电管线模块化设计技术；第3章为模块化建造技术，主要包括模块智能管理技术、工厂化制作技术、机房模块安装技术、标准层机电模块安装技术、机
