本书针对新一轮工业革命中的智能制造系统，在概要阐述智能制造发展历程及其主要参考模型的基础上，从关键技术、主要装备、组成架构、运行管控功能等方面对智能制造系统进行了全面介绍，并给出了几种典型的智能制造系统，为深入了解智能制造系统提供有益参考。全书分为7章，第1章介绍智能制造系统发展概述；第2章介绍智能制造系统参考模型；第3至6章介绍智能制造的使能技术、关键装备、组成体系、核心功能；第7章介绍机加、装配等多种智能制造系统。

本书总结了作者团队近十多年来在信息隐藏和数字水印领域取得的科研成果，同时参考了国内外**科研成果，是一部理论联系实际的专业理论著作。书中重点介绍了信息隐藏与数字水印基本理论及原理，并分析了相关的典型算法，其中数字水印算法的主要内容包括经典的数字水印算法、基于视觉模型的数字水印算法、基于神经网络的零水印算法等；信息隐藏算法的主要内容包括二值图像信息隐藏算法、无损可逆信息隐藏算法及加密域可逆信息隐藏算法。许多算法以丰富的实例进行说明。

针对复杂工业过程具有强非线性、多变量耦合、大时滞以及不确定性等综合特性导致难以建模问题，本书针对存在随机噪声干扰的块结构非线性动态系统，从输出误差类系统和方程误差类系统角度出发，分析了这两类系统在线性变换和非线性变换下的特性，系统地提出复杂工业过程块结构非线性动态系统的描述和辨识新方法，并将提出的理论和方法运用到柔性机械臂系统和风力发电系统。主要包括采用神经模糊模型建立系统的静态非线性模块模型；利用信号与系统理论实现系统各串联模块的分离；利用动态补偿技术补偿块结构非线性动态系统的过程噪声或者输出

本书基于973计划项目“海洋工程装备材料腐蚀与防护关键技术基础研究”的科研成果。选用典型海洋工程用高强度结构钢E690和深海管线钢X70，通过2年以上的实海材料暴露试验，研究了E690和X70钢分别在青岛和三亚实海浪花飞溅区和我国南海800m和1200m深海区的腐蚀行为和机理（特别是点蚀和应力腐蚀机理与演化规律），以及在模拟海洋薄液环境和模拟深海环境下的腐蚀和应力腐蚀规律。本书反映了我国海洋环境腐蚀规律研究**进展，也为发展我国高品质海洋用高强钢新品种、提升海洋用钢的服役寿命提供了重要的理论基础

本书主要介绍了UGNX基础环境、UGNX基本操作、曲线操作、草图绘制、实体建模、特征建模、特征操作、编辑特征、信息和分析、曲面操作、同步建模与GC工具箱、钣金设计、工程图、装配特征。本书能够使读者掌握UGNX的模型设计理念和技巧，迅速提高读者的工程设计能力。本书配送的电子资料中包含了全书实例源文件，以及全部基础知识与实例同步讲解动画AVI文件，可以帮助读者更加形象直观地学习本书。本书可作为学习UGNX工程设计的初、中级用户的教材或自学参考书，也可以作为工程设计人员的UGNX操作使用手册。

本书介绍龙芯1B（LS1B）芯片的原理与应用开发，以培养读者的动手能力和增强读者的工程素养为目标，按照项目驱动的思路展开知识的讲解和实践操作。本书基于LS1B开发套件，讲解LS1B的结构及原理，还介绍进行嵌入式系统开发需掌握的GPIO、UART等外设的基本原理与常用库函数，以及国产物联网操作系统RT-Thread的原理及应用开发。最后通过一个综合设计——基于物联网的智慧路灯，让读者熟悉嵌入式系统设计流程。

本书以人工智能方法解决博弈对抗问题为主线，介绍策略搜索与机器博弈、机器学习与数据对抗、强化学习与对抗决策、博弈论与均衡策略计算等理论基础以及其在求解博弈对抗问题中的应用，探讨人工智能对军事博弈对抗的影响。

在本书之中会从零开始为读者详细地进行Spring开发框架的原理分析，并且通过一系列的案例讲解Spring开发应用的基础模型，并基于此模型进行不断的应用结构扩展，除了核心的IoC&DI、AOP技术之外，还讲解SpringJDBC、事务处理框架、SpringDataJPA、SpringCache以及常见的RabbitMQ消息组件于SpringAMQP服务整合。除了核心的技术实现之外，本书也针对当前Java面试中常见的问题进行了总结，同时通过功能管理的设计方式进行了Spring之中的核心源码解读，为后

本书先介绍了数字孪生的兴起与发展，给出了数字孪生的定义及功能架构；其次分析了数字孪生技术应用及产业发展态势；再次从供给侧与应用侧分析了我国数字孪生的发展现状，以及目前在技术、产业、应用方面面临的瓶颈；末尾介绍了产业供给侧解决方案、应用侧案例及第三届中国工业互联网大赛工业互联网数字孪生专业赛优秀案例。

深度学习框架中蕴藏着惊人的技术和有趣的机制，本书旨在揭开这些技术和机制的神秘面纱，帮助读者正确理解技术，体会它们的有趣之处。为此，本书会带领读者从零开始创建一个深度学习框架DeZero。DeZero是本书原创的框架，它用最少的代码实现了现代深度学习框架的功能。本书分60个步骤来完成这个框架，在此过程中，读者会加深对PyTorch、TensorFlow和Chainer等现代深度学习框架的理解，看清深度学习框架的本质。本书沿袭《深度学习入门：基于Python的理论与实现》的风格，语言通俗，代码简洁，