本书包括考虑认知负荷的工作研究2.0理论方法框架，制造系统信息场的概念、测度和应用，信息流价值的定性分析与定量评价，信息加工经济原则及其在法、环、测改善中的应用，任务复杂性测度方法，最后给出了同时应用动作经济原则和信息加工经济原则进行现场改善的案例。通过阅读本书可使读者掌握工业4.0时代生产现场信息问题的内涵与改善方法。本书可供从事生产现场改善的技术人员和相关管理人员，以及精益生产推进人员使用，也可供高等院校工业工程、机械工程、物流工程以及管理科学与工程专业师生参考。

随着深度学习、大规模预训练模型和生成式人工智能的进展，机器学习已成为解决很多工程和科学问题的**方案。《概率机器学习》一书从概率建模和统计推断的角度系统介绍机器学习的基本概念、经典算法及前沿进展。主要内容包括概率机器学习基础、学习理论、概率图模型、近似概率推断、高斯过程、深度生成模型、强化学习等。全书从实例出发，由浅入深，直观与严谨相结合，并提供了延伸阅读内容和丰富的参考文献。

《嵌入式实时操作系统——理论基础》首先介绍了嵌入式实时操作系统（RTOS）的基本概念，包括什么是RTOS、RTOS的组成和结构、为什么要在设计中使用RTOS、RTOS运行的微处理器架构（单核和多核处理器）以及集中和分布式计算系统；接着进一步深入到RTOS内核机制，详细阐述了RTOS的调度方法、通信机制、存储管理和资源共享等RTOS核心基础理论知识；然后作者依托丰富的实时系统工程和研究经验，对调度策略进行分析，讨论RTOS性能测试和相关分析工具的使用，对于实际问题给出解决方法；安全关键系统是嵌入式

本书面向高等学校理工科专业学生和行业工程技术人员，旨在帮助理工科专业低年级学生和相关行业还没有编程基础的工程技术人员了解计算机程序设计的基本思想和方法，熟练掌握MATLAB工具，引导读者从计算机程序设计的基本概念逐渐过渡到工程实践应用。全书共分为三篇：第一篇MATLAB程序设计基础（第1章~第5章），主要介绍计算机程序设计的基本概念、MATLABR2022b的工作环境及基本操作、基本数据类型及运算、MATLAB基本结构程序设计、函数、排序索引与搜索；第二篇MATLAB高级程序设计（第6章~第8章

"“测试设计思想”是本书的主题。针对测试的两个基本目的和五个基本问题,本书归纳了八类测试设计思想,即系统的思想、枚举的思想、准则化的思想、多样化的思想、统计的思想、冗余的思想、推理的思想、控制的思想。围绕每一类思想,本书深入讲解来自不同领域的测试设计方法、实践及理念,借此剖析如何依据该思想缓解测试的基本问题。“测试设计思想”来源于工程,又**工程;立足于具体领域,又跨越具体领域。了解这些思想,有助于读者奠定扎实的测试理论基础,适应当代研发生产活动“多学科交叉、多领域融合”的发展趋势。本书可供软件

《机器学习与人工智能实战：基于业务场景的工程应用》分为两部分共14章，介绍了如何用Scikit-Learn来构建机器学习模型以及如何用Keras和TensorFlow来构建神经网络。书中的内容和实例基于作者过去几年在全球各地开设相关课程的经历，阐述了如何借助于机器学习和深度学习来构建产品或服务，从而真正解决现实业务场景中的问题，比如监测热带雨林盗伐、文本情感分析以及预测机械设备的早期故障等。《机器学习与人工智能实战：基于业务场景的工程应用》适合相关工程师与软件开发人员阅读和参考，可以帮助他们快速

本书紧扣软件测试和软件工程标准规范要求，结合国内相关专业领域软件测试现状，设计了一套适应软件测试项目管理的方法，系统地介绍了相关的知识、技术、方法和软件工具，给出了较为详细的测试项目管理文档和记录表格模板。本书从笔者所在单位特别是软件评测中心的视角进行系统阐述，更适用于软件评测项目管理要求，技术和方法的实用性好，内容指导性强，可用于同领域教育培训，对于提高软件从业人员的测试项目管理能力，帮助软件测试机构规范测试过程管理、提高软件测试效率具有很好的指导作用。

随着通信技术和硬件技术的快速发展以及移动设备的普及，云计算和边缘计算的资源管理问题在工业界和学术界都引起了广泛的关注。为满足相关研究人员的参考需求，作者编著了《面向云-边协同计算的资源管理技术》》，主要介绍云-边协同资源管理相关理论和研究，帮助读者了解云-边协同资源管理问题和解决方法。《面向云-边协同计算的资源管理技术》》呈现了以下理论、技术与应用：云计算；边缘计算；云-边协同；资源管理使能机制；资源自适应管理方法。

本书以实战项目为主线，系统介绍了Python在自动化办公、图像处理、控制各种传感器、搭建网络等工作中的实际应用案例，能够让初学者快速入门Python系列知识。全书共分为18章，第一篇为Python基础（第1章~第3章），详细介绍了Python的基础知识；第二篇为自动化办公（第4章~第6章），介绍了Word、Excel、PPT、txt、csv、JSON、图像、声频、视频等各种文件的自动化操作；第三篇为PyQt5编程（第7章~第10章），介绍了用designer可视化设计程序图形界面的知识；第四篇为

本书针对数学建模中常用的数值算法的实现编写了MATLAB程序，帮助读者使用相关算法实现科学问题的求解。全书共16章，首先简单介绍了MATLAB基本运算，然后重点介绍了MATLAB数学建模中常用数值算法的实现方法，包括常用运算、矩阵分解、特征值与特征向量、线性方程组、非线性方程与方程组、数据插值、曲线拟合、数值积分、常微分方程组、数据分析、极值问题、数学变换与滤波、序列排序、特殊函数求值等内容；附录部分给出了MATLAB自带的数学函数，方便读者查阅验证。本书提供了全部MATLAB程序代码，方便读者