四川龙门山马角坝地区构造复杂，褶皱、断裂发育，地质现象典型、丰富，露头良好。经过60多年几代成都理工大学师生的共同努力，已经建成以地质类专业为主、兼容其他学科进行野外地质调查的综合性实习基地，成为学生毕业后从事野外地质工的练兵场。 《龙门山马角坝地区地质调查实习教程/成都理工大学地学类专业实践教学系列教材》主要介绍了马角坝地区的基本情况、区域地质背景、区域地质调查及填图方法、教学实习路线，以及教学要求、实习成果评价等内容，是地质学、资源勘查工程、地球化学、工程地质、地理信息工程、地球物理等近10个专业大学三年级学生的生产教学实习教材。
本书介绍了职业病危害因素检测的主要影响因素、常见的采样方法和物理化学危害因素的检测及质量控制。针对职业危害检测技术服务机构涉及的很常见的实验项目在采样、样品处理储存及检测过程中，初学者所面临的普遍问题，提供了基本的实验室相关的背景知识介绍，以及采样和检测操作中涉及的基本操作流程、注意事项以及经验方法的介绍。有针对性的设计相关实验项目涵盖主要的采样方法、采样对象及常见的检测仪器。对于本科生或者职业危害检测技术服务机构的经验欠缺的实验人员，有很强的可操作性和借鉴意义。本书可作为安全工程、职业危害控制相关专业本科生的实验课教材，也可供相关职业危害检测技术人员参考。
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强彦著的《基于深度学习的医学图像数据可视化分析与处理》融合当前模式识别、人工智能技术的发展和作者科研实践的研究成果，详细描述了基于深度学习的医学图像数据可视化分析与处理的几个关键部分。包括对CT影像进行三维重建，还原检测物体的三维结构，进而对三维结构进行可视化分析；利用深度学习、深度信念网络、卷积神经网络和极限学习机等技术提取特征，进而对肺结节良恶性进行分类。本书从多种技术出发，详细介绍了多方面的算法描述、实验结果和结果分析，力求向读者展示出医学图像数据分析、识别和可视化处理相关技术的很新研究动态，希望能为从事相关研究的广大读者提供参考，对医学图像处理、深度学习技术的发展起到推动作用。 本书可作为高等院校图像分析、模式识别、可视化、人工智能和深度学习相关专业的教材，也可供专门
