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本书是资深测试开发专家的经验结晶，由浅入深地阐释了Web自动化测试的相关技术，包括Web UI自动化测试、API自动化测试及测试相关的基础开发。通过学习本书，读者可以基本掌握Web测试相关的大部分技术点。本书是测试相关人员推荐的技术指导。书中每个技术点都有示例代码，理论与实践相结合的方式能够使读者快速理解Web自动化测试。 本书循序渐进地讲解了Web自动化测试的各项知识点，使任何层级的读者都能从中受益。绪论部分介绍自动化方面的基础知识
本书是2018年靠前体验设计大会的演讲集锦，汇聚了当下很具影响力的数位靠前外知名企业、 院校的设计师、商业、专家、教授的大量实践案例与前沿学术观点，分享并解决了新兴领域所 面临的新问题，为企业人员提供丰富的设计手段、方法与策略，以便他们学习全新的思维方式和工 作方式，掌握不断外延的新兴领域的技术、方法与策略。本书适合用户体验、交互设计的从业者阅 读，也适合管理者、创业者以及即将投身于这个领域的爱好者、相关专业的学生阅读...
智能优化算法与涌现计算是多种前沿学科交叉融合的结晶。主要包括：模拟人脑思维、人体细胞、器官等的仿人智能优化算法；模拟群居动物觅食或繁殖行为的群智能优化算法；模拟人类社会进化的进化算法；模拟植物生长的仿生算法；模拟自然现象或规律的自然计算；模拟复杂适应系统涌现行为的涌现计算等80余种算法。本书可作为智能科学、计算机科学、信息科学、自动化、系统科学、管理科学等相关领域的教师、研究生、科研人员的参考书...
本书系统介绍基于新闻语料的俄语连续语音识别方法。全书共分以下几个部分：基于Kaldi设计实现俄语连续语音识别原型系统，使之具备在线识别和离线识别功能，以验证声学模型和语言模型优化算法的有效性，进而为面向特定领域的俄语语音识别实用系统研发提供理论方法、实验数据和关键技术支撑。为了实现上述目标，需要进行如下环环紧扣的操作步骤：俄语语音语料的采集加工处理、俄语文本语料的采集清洗过滤、俄语发音词典的自动预测生成、声学模型建模基本单元（音素集）
麦昆机器人是一款体积小巧，功能完备的迷你机器人小车，搭载当下流行的microbit微型电脑开发板，青少年可以通过microbit进行编程和创造，学习成本低，符合创客教育初衷。Microbit一块开发板上精心的集成了加速度、光线、温度等多种传感器，同时可使用蓝牙和无线进行通讯。在学习的过程中，锻炼学生解决问题的能力以及逻辑思维。同时也是学习python语言的途径。本书分三章，分别介绍microbit、maqueen小车控制以及pytho
《深入浅出人工智能(第2版)》通俗易懂且引人入胜，提供了对人工智能(AI)这一激动人心领域的准确介绍，内容覆盖人工智能领域的主要子学科，描述了智能体、逻辑、搜索、不确定性推理、机器学习、神经网络和强化学习等子学科的实际算法和具体应用。除了对上一版进行大幅修改和更新外，《深入浅出人工智能(第2版)》还包括对深度学习这一新内容的介绍。...
深度学习是人工智能的一个分支，受到人类大脑的启发，致力于指导计算机用神经网络进行学习。在线文本翻译、自动驾驶、商品推荐和智能语音助手等一系列令人兴奋的现代技术应用领域，都在深度学习的辅助下取得了突破性进展。 《深度学习图解》指导你从*基础的每一行代码开始搭建深度学习网络！经验丰富的深度学习专家Andrew W. Trask以有趣的图解方式为你揭开深度学习的神秘面纱，使你可亲身体会训练神经网络的每个细节。只需要使用
以实际应用的项目作为案例,实践性强,注重提升读者的动手操作能力,适合作为高等院校本科生、研究生机器学习、数据分析、数据挖掘等课程的实验教材...
本书由资深树莓派玩家精心写作，由浅入深地介绍树莓派在人工智能中的热点应用，具有很好的前瞻性，主要内容包括：树莓派的Debian Linux操作系统及其命令行的常见操作；语音传感器的使用（以ReSpeaker和Google Voice语音套件为例），即语音唤醒、语音识别、语音转文字、语音控制设备等硬件的原理及使用等；智能图像深度学习传感器Pixy2和Google Vision Kit套件的玩法；火爆的边缘推理设备Edge TPU和Cor
本书详细阐述了与移动设备机器学习相关的基本解决方案，主要包括面向移动设备的机器学习应用程序、监督学习和无监督学习算法、iOS上的随机森林、在Android中使用TensorFlow、在iOS中使用Core ML进行回归、ML Kit SDK、垃圾邮件检测、Fritz、移动设备上的神经网络、使用Google Cloud Vision的移动应用程序、移动应用程序上机器学习的未来等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理
本书以浅显生动的语言讲述很前沿的理念——人工智能与自适应学习将如何改变教育。当下人工智能正悄悄影响着社会生活与教育体系的各个层面，对全世界的学习与教育活动，都将产生极为深远的影响。因为人工智能，因为自适应学习，自孔子以来人类两千年历目前靠前次，我们可以有机会真正实现“因材施教”的伟大教育理念，跨越过去难以克服的重重阻碍，让教育真正实现“个性化”，积极改善教学的成效，“复制”很好的教师，让很好教师不再是“稀缺资源”。学校可以更有效地进行
本书的几位作者都在大型互联网公司从事与推荐系统相关的实践与研究，通过这本书，把推荐系统工作经验予以总结，以帮助想从事推荐系统的工作者或推荐系统爱好者。本书的内容设置由浅入深，从传统的推荐算法过渡到近年兴起的深度学习技术。不管是初学者，还是有一定经验的从业人员，相信都能从本书的不同章节中有所收获。 区别于其他推荐算法书籍，本书引入了已被实践证明效果较好的深度学习推荐技术，包括Word2Vec、Wide & Deep、DeepFM、GAN
《机器学习入门与实战MATLAB实践应用》的编写是作者在多年机器学习及工作经验的基础上，对大量的网络资源、论文和相关书籍进行总结、整理、分析而来。全书共分为三部分，分别为机器学习概念篇、MATLAB机器学习基础篇、机器学习算法与MATLAB实践篇。...
全面系统地讲述了深度学习、机器学习的主要算法，包括有监督学习，无监督学习，强化学习的54种算法。对算法的思想，推导与证明，实现要点有清晰透彻的阐述 对机器学习、深度学习算法在计算机视觉，自然语言处理，语音识别等领域的应用有详细的介绍 配有20个实验程序，包含18份源代码，帮助读者正确的掌握算法与开源库的使用 配有25个讲解视频，对复杂、难以理解的知识点有清晰透彻的讲解 ...
主要内容 ？ 使用Spark、MLlib和Akka ？ 反应式设计模式 ？ 监控和维护大型系统 ？ 特征、actor和监督 读者需要具备Java或Scala中级技能，但不需要有机器学习经验...
本书向读者介绍当代人工智能技术的入门知识,特别是以深度学习为代表的机器学习方法。本书主要内容包括人工智能在模拟人类视觉、听觉、语言、行为、思维五个方面的近期新进展,覆盖了当前人工智能应用很广泛的几个领域,包括人脸识别、语音识别、声纹识别、自然语言理解、机器人设计等。 本书介绍的很多算法都需要动手实践才能有更好的理解。读者可以下载本书的实验套件 (ht p://iok.storg),边学边做,才能真正领略人工智能的神奇与瑰丽。 aboc
本书在多个精彩示例的引导下, 讲述神经网络、Agent、多Agent系统、监管学习与无监管学习, 帮助你学习基本AI概念, 并将这些理论知识应用于实际项目中。每章都在C#编程示例的引导下专门讲解一个主题。不仅介绍AI/机器学习理论知识, 还将这些理论付诸于火星漫游车、手写数字识别、神经网络、决策树算法等当今热门的科学领域...
使用PySpark构建机器学习模型、自然语言处理应用程序以及推荐系统，从而应对各种业务挑战。本书首先介绍Spark的基础知识，然后讲解使用PySpark构建传统机器学习算法以及自然语言处理和推荐系统的全部知识点。 本书阐释了如何构建有监督机器学习模型，比如线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林，还介绍了无监督机器学习模型，比如K均值和层次聚类。本书重点介绍特征工程，以便使用PySpark创建有用的特征，从而训
本书介绍了人工智能和大数据的技术发展及相关应用领域。全书共分为4章： 章智能的含义，第2章数字学习，第3章算法的统治，第4章人工智能的用途。书中主要内容包括智能的定义、商业智能、人工智能、商业智能的发展历史、学习的定义、数字学习、大数据和物联网的影响、基于大数据的人工智能、监督学习和无监督学习、算法的定义、AI简史、人工智能的应用。为了方便读者阅读，本书在多个附录中介绍了AI和大数据的相关技术和术语。 本书适合从事人工智能项目开发的读
《强化学习》一书内容系统全面，覆盖面广，既有理论阐述、公式推导，又有丰富的典型案例，理论联系实际。书中全面系统地描述了强化学习的起源、背景和分类，各类强化学习算法的原理、实现方式以及各算法间的关系，为读者构建了一个完整的强化学习知识体系；同时包含丰富的经典案例，如各类迷宫寻宝、飞翔小鸟、扑克牌、小车爬山、倒立摆、钟摆、多臂赌博机、五子棋、AlphaGo、AlphaGo Zero、AlphaZero等，通过给出它们对应的详细案例说明和代
本书详细阐述了与无监督机器学习开发相关的基本解决方案, 主要包括聚类、分层聚类、邻域聚类方法和DBSCAN、降维和PCA、自动编码器、t分布随机邻域嵌入算法、主题建模、购物篮分析、热点分析等内容。此外, 本书还提供了相应的示例、代码, 以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程...
《深度学习TensorFlow编程实战》讲述深度学习的基本原理，使用TensorFlow实现涉及的深度学习算法。通过理论学习和编程操作，使读者了解并掌握深度学习的原理和TensorFlow编程技能，拉近理论与实践的距离。全书共分为10章，主要内容包括TensorFlow介绍、TensorFlow文件操作、BP神经网络原理与实现、TensorFlow基础编程、神经网络训练与优化、卷积神经网络原理、卷积神经网络示例、词嵌入模型、循环神经网
《传感器原理及应用》系统全面地介绍各类传感器的结构、工作原理、特性、参数、电路及典型工程应用，覆盖传感技术研究中的新成果。 全书共分10章，第1章对传感技术的定义、作用以及传感器的组成、分类、性能指标进行简要介绍；第2～9章介绍各种传感技术，包括光电传感器、数字传感器、热电传感器、电阻传感器、电容传感器、电感传感器、压电传感器、霍尔传感器、声敏传感器、超声波传感器、气敏传感器、湿敏传感器、生物传感器、超导传感器、智能传感器；第1
本书分为基础篇和不错篇。基础篇介绍机器学习的主要原理和方法、以及很近几年来的近期新进展，包括机器学习的发展史、决策树学习、PAC模型、贝叶斯学习、支持向量机、AdaBoost、压缩感知、子空间、深度学习与神经网络、MCNs、强化学习等内容。在不错篇部分，主要介绍一下作者多年来在机器学习与视觉感知方面的研究成果，包括HGPP、LDP、KBP、高阶差分码、Kernel Learning、Bag of Feature model等方法原理阐
主要内容 ● 了解异常检测的含义及其重要性 ● 熟悉利用scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法 ● 借助Keras和PyTorch了解Python深度学习的基本知识 ● 掌握度量模型性能的基本数据科学概念：AUC、准确率和召回率等 ● 将深度学习应用于半监督和无监督异常检...
本书初定五个章节，章浅层模型部分介绍线性回归、Logistics 回归、Softmax 回归、广义线性回归模型以及机器学习基本概念。第二章介绍深度学习模型以及相应的正则化技术。第三章介绍卷积的物理意义、卷积神经网络及其各种改进。第四章介绍反馈神经网络及其改进的长短期记忆单元。第五章介绍深度强化学习，展示深度卷积网络如何与强化学习技术融合用以人机围棋博弈以及自动驾驶领域...
本书由浅入深，逐步讲解分布式机器学习的框架及应用，内容板块包括主流大数据算法系统架构设计、大数据基础、mahout分布式机器学习平台、Spark分布式机器学习平台、TensorFlow等。同时配套完整工业级实战项目，例如个性化推荐算法系统、人脸识别，对话机器人。通过阅读本书，读者不仅可以学习到分布式机器学习的知识，还能通过实战案例更好地将理论融入到实际工作中。 本书适合想学习分布式机器学习的初学者阅读，对于有一定经验的分布式大数据方
《文字识别：原理、方法和实践/清华大学学术专著》基于模式识别和信息熵理论，全面、系统和深入地分析介绍了各种汉字、多文种文字识别的理论和方法，以及解决复杂多变的多文种文字和文档识别中关键问题的有效算法和具体实践。 《文字识别：原理、方法和实践/清华大学学术专著》可以作为相关专业研究生的参考书，也可以供从事模式识别、文字和文档识别等计算机信息处理研究的科研人员和从事相关产品开发的工程技术人员阅读参考...
本书从介绍深度学习和重要入门知识入手，通过范例讲解TensorFlow的应用开发。本书文字清晰、严谨，并辅以简洁明了的插图说明，同时提供步骤细致的范例程序教学，让读者可以轻松理解并掌握深度学习原理和TensorFlow开发方法。 本书分为12章，内容包括：环境安装、TensorFlow 2.0介绍、回归问题、二分类问题、多分类问题、神经网络训练技巧、TensorFlow 2.0不错技巧、TensorBoard不错技巧、卷积神经网络经
机器学习是计算机科学的重要分支领域，该书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1～3章）介绍机器学习的基础知识；第2部分（第4～10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3部分（第11～16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以
本书是资深金融数据分析专家多年工作的结晶。书中深入浅出地阐释机器学习的数学基础及其在金融数据分析领域的应用。 全书共分9章。第1章介绍机器学习的发展状况并概述机器学习在金融中的应用。第2章介绍监督学习的通用框架。第3章描述最简单的线性回归模型——普通最小二乘法以及正则化方法——岭回归和套索回归，并讨论线性模型及非线性的回归和分类方法。第4章讨论监督学习中的树模型，包括决策树、随机森林和梯度提升树。第5章重点介绍三种主要的神经网络：人
《深度学习理论及实战（MATLAB版）》主要介绍深度学习理论及实战，共5章，内容包括机器学习、人工神经网络、卷积神经网络、MATLAB深度学习工具箱和应用实例。在介绍基础理论方面，本书深入浅出、语言生动、通俗易懂； 在介绍应用实例时，本书贴近实际、步骤翔实、举一反三。本书对数十个例程进行了深入的讲解，并对代码进行了详细的注解。 《深度学习理论及实战（MATLAB版）》可以作为人工智能、电子信息、计算机科学相关专业的本科生、研究生的教
《人工智能技术》系统介绍了人工智能技术的基本理论和应用技术。全书共9章，主要内容包括：知识表示技术，知识推理技术，模糊逻辑技术，神经网络技术，遗传算法，专家系统，机器学习，群集智能。该书是作者在总结近年来教学和科研成果，学习国内外人工智能技术领域新技术的基础上编写而成的。全书内容体系新颖，选材具有先进性、系统性和实用性的特点。 《人工智能技术》可作为高等学校计算机科学与技术专业、电子信息工程专业、电工及自动化类专业、机电一体化专
本书从深度学习基础理论和MATLAB机器学习工具箱开始，由浅入深地介绍主流深度学习技术在多个特定工程领域的技术实践。在广泛的场景中为读者提供有价值的理论建模、数据生成以及网络结构设计的方法与技术，这些知识将带领读者探寻深度学习技术的本质，并教会读者适当地使用这类技术解决自己的研究问题。 本书结合作者多年从事MATLAB商用工具箱设计的丰富经验，专门针对从事实际工作的工程师撰写，覆盖深度学习的技术细节，告诉我们深度学习集技术、科
本书在内容安排上十分精良，为便于数学基础较薄弱的读者学习，引入了深度学习数学基础；再由浅入深地以实战案例讲解的方式，对于误差反向传播法、卷积运算等进行详细剖析，使读者在实现层面上理解；此外还加入了前沿技术，如Batch Normalization等内容。本书提供了8个完整的项目案例、完整的构建过程、详细的视频讲解以及相应源代码，使读者能在实战案例中，深入完成深度学习的学习与掌握...
本书讲述机器学习的基本原理，使用Pymon和Numpy实现涉及的各种机器学习算法。通过理论学习和实践操作，使读者了解并掌握机器学习的基本原理和技能，拉近理论与实践的距离。全书共分为13章，主要内容包括：机器学习介绍、线性回归、逻辑回归、贝叶斯分类器、模型评估与选择、K-均值算法和EM算法、决策树、神经网络、隐马尔科夫模型、支持向量机、推荐系统、主成分分析、集成学习。全书源码全部在Pvthon 3.7上调试成功，每章都附有习题和习题参考
本书巧妙地将Python语言与人工智能知识结合在一起进行编排，使读者既能全面学习Python编程语言，又能系统了解人工智能基本原理并深入掌握人工智能特别是新一代人工智能关键技术，同时配有丰富的教学案例和前沿热点应用，每一个知识点都有对应Python语言实现。 全书共分为9章。章主要讲解人工智能的发展历史、驱动因素以及关键技术等。第2章为Python编程语言，系统介绍Python的语法规则、数据类型、程序结构及文件操作和图形化编程等。第
主要介绍：NCP背景介绍，影像CT技术应用规范，CT征象定义及征象代表的病理表现，征象识別三步法与闭环分析五步法，NCP与常见病的影像鉴别诊断，操作规程中防控与质控，AI对NCP定量及征象特征提取与分类。人工智能、云计算与5G新技术应用展望...
随着近几十年来技术的飞速发展，人机交互技术的地位越来越重要。本书目的是建立以信息流（包括输入、处理、输出过程）交互为基础的人机交互设计与评价思想体系，主要内容包括：人的感觉特性，人的情境认知特性，人的控制特性，人的行为信息分析，以及设计及评价方法、专题研究...
智能制造是先进制造发展的z新形态，是企业实现转型升级的有力工具。为了更好地促进企业智能制造体系的推广和推进，作者撰写了这本书。本书分为三大部分：首先是智能制造的历史沿革，系统梳理了理论发展脉络，并对未来的理论趋势和z新的应用成果作了介绍；其次，对智能制造的前沿技术作了分析，包括智能产品/装备、大数据与制造智能、模型驱动的系统工程、数字化技术与制造执行系统；最后以汽车产业和国防工业为例，系统解析了智能制造模式的设计与实施，并深度解析了美
本书针对高等学校人工智能本科专业人才培养的专业内涵、定位和知识体系,设置了数学与统 计、科学与工程、计算机科学与技术、人工智能核心、认知与神经科学、优选机器人技术、人工智能与 社会、人工智能工具与平台等课程群,重点介绍了八大课程群中各门课程的概况和知识点,为培养具 有科学家素养的工程师奠定知识和能力的基础。 本书可为各类学校人工智能专业构建宽口径和学科交叉的课程体系提供参考和引导示范,同时 也可为研究生相关课程体系建设和专业
这是一本专门给中小学的学生学习人工智能的科普书。人工智能对于培养孩子的逻辑思维能力和科学素养至关重要，国家正在推动将人工智能教育纳入中小学教学和考评体系中。人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视，并在图像识别、自动控制、机器翻译、机器人、仿真系统等领域中得到了应用。本书通过采用案例教学方式，让小朋友们了解、爱上人工智能。本书不长篇大论地讲理论，而是通过由浅入深的案例引导，让小朋友们从初始了解什么是智能和人工智能，到学会文本识别、
本书以安防弱电信息化行业岗位技术需求为导向，以人工智能（AI）+安防应用为主体架构，系统、全面、详细地介绍了人工智能安防系统相关技术与行业案例应用。全书分为两部分。技术基础部分详细介绍了前端设备（摄像机结构与性能参数、IP高清摄像机、夜视摄像机、球形摄像机及人工智能摄像机等）与视频传输技术（模拟视频传输、Intranet网络视频传输、光纤视频传输及微波扩频无线传输）以及后端控制（NVR功能、视频存储系统、综合管理软件平台及AI人脸识别
MindSpore是华为公司开发的深度学习框架，兼容目前主流的深度学习框架，支持端/边/云全场景全栈协同开发。本书由陈雷教授倾力编著，陈雷教授是香港科技大学计算机科学与工程系教授，大数据研究所主任，IEEE Fellow和ACM杰出科学家。《深度学习与MindSpore实践》系统介绍了深度学习的基础理论、常用的深度神经算法设计，并以大量基于MindSpore的实例帮助读者掌握深度学习算法的实现。此外，本书还对深度学习中的样本数据处理、
本书以四旋翼无人飞行器为例，主控制器采用STM32系列微处理器，从设计方案论证到器件选型等过程，对四旋翼飞行器设计进行了透彻细致的讲解，并介绍了四旋翼飞行器图像采集处理，详细地阐述了图像处理的过程。另外，采用μC/OSⅢ系统重新梳理了代码，使得飞行器控制更加稳定。读者可以根据书中给出的电路和代码自行设计。本书可作为电子、通信及控制等相关专业学生的参考书，也可作为相关技术人员的技术参考书...
随着人工智能的发展以及TensorFlow在人工智能方面的火热应用，越来越多的大学逐步开设深度学习和人工智能课程。本书既是一本为读者量身定制的TensorFlow 2.0入门教材，也是针对需要学习TensorFlow 2.0新内容的读者提供的基础与进阶知识的深入型教材。 本书分为10章，主要内容包括TensorFlow 2.0开发环境、TensorFlow 2.0新特性、TensorFlow与Keras的使用、TensorFlow 2
知识图谱旨在将人类知识组织成结构化知识系统，是人工智能实现真正意义的理解、记忆与推理的重要基础。知识图谱作为典型的符号表示系统，如何有效用于机器学习算法，面临着知识表示、知识获取和计算推理等方面的诸多挑战。近年来，以神经网络为代表的深度学习技术引发了人工智能的新一轮浪潮。 本书介绍了作者团队在知识图谱与深度学习方面的研究成果，展现了数据驱动的深度学习与符号表示的知识图谱之间相互补充和促进的技术趋势。本书内容对于人工智能基础研究具有一定
近年来，世界主要发达国家均全力支持汽车自动驾驶相关研究。从政府出台政策扶持，到企业投入巨额资金研发，再到高校及研究机构对相关技术的不断探索，推动着自动驾驶技术迅速发展和产业规模不断扩大。与之相对的是自动驾驶技术人才供不应求，企业和研究机构亟须大量专业技术人员。 《自动驾驶汽车环境感知/自动驾驶技术系列丛书》系统介绍了自动驾驶汽车环境感知技术。从自动驾驶环境感知概述开始，介绍了车载传感器及传感器标定、计算机视觉与神经网络、环境感知
《TensorFlow深度学习及实践》内容由浅入深，既有原理介绍，又有实战操作，使读者在实践中掌握相关知识，并为解决实际问题提供详细的方法；具有超强的实用性，实例丰富，不仅给出了70多个实例帮助读者理解概念，还提供了综合案例，如图像识别、语音识别、自然语言处理等方面的应用；使用TensorFlow库实现各种模型，这样可以降低学习门槛，即使没有深度学习基础的读者也可以快速上手。...
本书以独特的方式讲解数据科学，不仅让读者可以轻松学习数据科学理论，又可以动手（手算和机算）进行数据科学实战。本书特色：全彩印刷，图形、表格、思维导图丰富；避免深奥的数学证明，采用简单的数学说明；用各种学习图将本书内容贯穿起来；实战计算，包含小型数据的演算和大型数据的实战程序。 本书共13章，内容涵盖丰富的数据科学模型，包含关联分析、聚类分析、贝叶斯分类、近邻法、决策树、降维分析、回归模型等算法。利用小数据例题介绍计算步骤，同时用R
《传感器与检测技术》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材、全国高等学校自动化专业系列教材。全书按基础知识篇、传感器技术篇和检测技术篇顺序编排，三者篇幅比例大体为2：5：7。三部分既相对独立，又紧密衔接，前后呼应、循序渐进。 《传感器与检测技术》传感器技术与检测技术两大部分内容所占比例大体平衡，把传感器技术和检测技术融合和有机组合，便于教师组织教学和学生连贯、系统地学习。 《传感器与检测技术》包含的传感器种类多、检测参量广。书
本书介绍了额传感器技术基础、电阻式传感器及其应用、电感式传感器及其应用、电容式传感器及其应用、电动势式传感器及其应用、温度检测传感器及其应用、光电式传感器及其应用、光纤传感器及其应用、物位与流量测量、气体成分检测、传感器新技术和传感器的综合应用等内容...
老王子
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
梁实秋
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
刘争争
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