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汽车安全与自动驾驶：信号处理和机器学习基础
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输配电线路异常运行及事故处理（上册）
『简体书』 作者：《输配电线路异常运行及事故处理》编写组 出版：水利水电出版社 日期：2024-11-01 本书共分两篇：第一篇为运维技术与管理篇，主要内容包括架空输电线路运维与异常处理、电缆输电线路运维与异常处理、绝缘子运维与异常处理、避雷器和接地装置运维与异常处理、输配电线路应急管理、防止人身伤亡事故重点要求、输配电网络系统稳定、输配电网自动化系统及网络安全、输配电网智能运检、高压输电线路巡检管理创新 ... |
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汽车自动驾驶
『简体书』 作者：杨殿阁、黄晋、江昆、李升波、王红、许庆、杨蒙蒙、于伟光、高博 出版：清华大学出版社 日期：2022-07-01 本书全面、系统地讲解了汽车自动驾驶相关技术，从汽车自动驾驶技术概述和开发基础开始，系统地论述了汽车自动驾驶涉及的车联网、地图与定位、融合感知、决策规划、车辆控制以及测试与评价技术，融入了当前汽车自动驾驶研究领域与商用领域的前沿技术。 本书内容涉及面较广，且面向汽车自动驾驶的实际开发过程。本书可作为高 ... |
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输变电设备异常运行及事故处理（下册）
『简体书』 作者：《输变电设备异常运行及事故处理》编写组 出版：水利水电出版社 日期：2024-11-01 本书共分两篇。第一篇为运维技术与管理篇，主要内容包括电力变压器和电抗器运维与异常处理、电力互感器运维与异常处理、高压开关设备运维与异常处理、绝缘油和六氟化硫绝缘气体运维与异常处理、套管和绝缘子运维与异常处理、继电保护装置运维与异常处理、电气设备操作、电容器及无功补偿装置运维与异常处理、避雷器和接地装 ... |
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可以带回家的汽车博物馆·巨蛋消失之谜
『简体书』 作者：上海汽车博物馆 出版：华东师范大学出版社 日期：2024-12-01 作为上海汽车博物馆“可以带回家的汽车博物馆”儿童系列绘本的第一册，本书讲述了一个略带悬疑的趣味童话故事。“老朋友农场是一座靠海的美丽农场，这里有鲜花和农作物，还有各种可爱的小动物。卡宝和它的汽车伙伴们管理着农场，一切井井有条。每天早上，动物产下的蛋会被运走，这一天，负责运输的大嘴发现一颗巨型蛋失踪啦 ... |
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量产自动驾驶
『简体书』 作者：林伟 出版：清华大学出版社 日期：2024-09-01 本书围绕量产自动驾驶的相关内容进行讲解，共分为五篇15章。 背景篇第1章主要讲解自动驾驶行业的发展历程，量产赛道的形成，以及量产自动驾驶研发体系。 产品篇第2~5章主要讲解量产产品方案和典型的量产功能，具体包括传统的ADAS功能、行车功 能以及泊车功能。 算法篇第6~9章基于数据 ... |
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飞行汽车发展蓝皮书
『简体书』 作者：中国汽车工程学会 出版：人民交通出版社 日期：2024-09-01 本书是国内第一本飞行汽车发展研究报告，内容包括飞行汽车的发展概述、战略意义、问题瓶颈、核心技术、未来愿景及发展建议。本书可供低空经济相关管理部门、科研院所、企业等机构人员参考，也适合对飞行汽车感兴趣的读者阅读与学习。 ... |
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测试信号处理技术学习及实践指导
『简体书』 作者：王睿 等 著 出版：北京航空航天大学出版社 日期：2025-03-01 ... |
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汽车蓝皮书：中国汽车品牌发展报告（2025）
『简体书』 作者：中国汽车技术研究中心有限公司 出版：社会科学文献出版社 日期：2025-09-01 本书综述中国汽车品牌发展形势，集结行业专家对汽车品牌发展的深刻见解，同时对中国汽车品牌未来的发展提出建议；内容涵盖汽车品牌出海、高端化突破 ... |
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汽车蓝皮书：中国汽车品牌发展报告（2024）
『简体书』 作者：中国汽车技术研究中心有限公司 出版：社会科学文献出版社 日期：2024-10-01 本书综述中国汽车品牌发展形势，集结行业专家对汽车品牌发展的深刻见解，同时对中国汽车品牌未来的发展提出建议；从汽车品牌海外发展、品牌高端化发展、子母品牌建设等方面对汽车行业热点话题进行分析研究；通过探索2024年汽车品牌力测量结果及基于用户体验的汽车品牌力提升影响要素，为中国汽车品牌发展提供方法论指导 ... |
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汽车国际化蓝皮：中国汽车国际化发展报告（2025）
『简体书』 作者：中国汽车技术研究中心有限公司 出版：社会科学文献出版社 日期：2025-06-01 本书包括总报告、海外市场篇、政策热点篇、汽车金融篇、物流篇、产业链篇、标准研究篇、检测认证篇和案例篇九部分。总报告全面总结2024年中国汽车产业国际化情况，系统评价中国汽车企业的国际竞争力，梳理分析主要跨国企业的发展历程和成功经验 ... |
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网络安全法治学习读本
『简体书』 作者：全国“八五”普法学习读本编写组 出版：法律出版社 日期：2024-01-01 本书围绕《网络安全法》的重要立法意义以及如何更好学习《网络安全法》相关知识进行叙述，旨在促使企业、公民自觉遵守与履行《网络安全法》，维护网络安全，保持良好的网络秩序，构建清朗网络空间。本书分为“总则”“网络安全支持与促进”“网络运行安全”“网络信息安全”“监测预警与应急处置”“法律责任”六章。每章内 ... |
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油田采出水处理技术 油田企业强“三基”实战型培训系列教材
『简体书』 作者：李中超，尚红超 主编 出版：中国石化出版社有限公司 日期：2025-08-01 本书系统总结了油田采出水处理领域的技术体系与系列成果，结合典型案例，形成了具有指导意义的应用集成，旨在为行业提供实践指导，推动油田采出水处理技术的进步和发展。全书共分八个章节，主要包括油田采出水的基本情况、中原油田采用的注水标准和检验方法、除油技术、混凝、沉降技术、过滤、药剂投加技术、自动化控制技术 ... |
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城市轨道交通安全与应急处理（第2版）
『简体书』 作者：王芳梅 蒋镇航 出版：高等教育出版社 日期：2025-01-01 本书为高等职业教育城市轨道交通新形态一体化教材之一。教材结合城市轨道交通的客运、乘务、调度、维修相关岗位的实际工作流程，以岗位需求为导向、以提高学生实际操作能力为目标编写而成。全书包括10个项目，分别是：安全管理与应急处理概述、客运类突发事件、治安类突发事件、车辆设备故障类突发事件、信号设备故障类突 ... |
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量子图像和视频处理与安全
『简体书』 作者：宋显华 出版：电子工业出版社 日期：2024-08-01 本书以海量图像和视频安全保密为应用背景，围绕图像和视频的特征，从量子计算的角度对图像和视频编解码安全机制进行研究，确立了图像和视频信息安全的量子计算理论框架，揭示了量子图像和视频感知信息的处理本质。通过图像和视频数据的量子化表示，开展量子图像和视频表示方法的建立、量子处理线路的构造和量子安全保密算法 ... |
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高速铁路客运安全与应急处理（第2版）
『简体书』 作者：黄丽学 出版：人民交通出版社 日期：2024-12-01 本书为职业教育高速铁路客运服务专业系列教材、辽宁省职业教育“十四五”规划教材。全书按照项目“案例导入任务引领”的模式编写，其主要内容包括高速铁路客运安全管理、高速铁路客运组织安全、高速铁路车站应急处理、高速动车组列车非正常情况应急处理以及高速铁路旅客伤害应急处理。本书作为职业院校高速铁路客运服务专 ... |
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数据挖掘与机器学习：基础概念和算法（原书第2版）
『简体书』 作者：[美]穆罕默德·J.扎基 [巴]小瓦格纳·梅拉 著 出版：机械工业出版社 日期：2023-06-01 本书详实介绍了数据挖掘与机器学习相关的各种内容，包括数据矩阵、图数据、核方法、项集挖掘、聚类、贝叶斯分类器、决策树、支持向量机、线性回归、逻辑回归、神经网络、深度学习等，介绍其相关概念和基础算法，并在每章的末尾配有相关练习。第二版新增了几个关于回归的章节，包括神经网络和深度学习的内容。 ... |
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自动驾驶 未来更安全 更高效的汽车技术解决方案
『简体书』 作者：[奥]丹尼尔•，瓦茨尼克[Daniel，Watze 出版：机械工业出版社 日期：2021-03-01 本书的主要主题包括自动驾驶汽车的高级控制、认知数据处理、高性能计算、功能安全和全面验证。这些主题被视为推动自动驾驶技术前进的基石。本书调研了自动驾驶汽车研究、开发和创新的最新动态，并阐述了重大新技术进步的行业驱动路线图，以及支持自动驾驶发展的欧洲合作计划。本书中给出的各种示例突出了自动驾驶的发展状况 ... |
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机器学习（全彩图解 + 微课 + Python编程）（鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习）
『简体书』 作者：姜伟生 出版：清华大学出版社 日期：2024-07-01 《机器学习 : 全彩图解 微课 Python编程》是“鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习”丛书的最后一册，前六本解决了编程、可视化、数学、 数据方面的诸多问题，而《机器学习 : 全彩图解 微课 Python编程》将开启机器学习经典算法的学习之旅。 《机器学习 : 全彩图解 微课 Python编程 ... |
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中国汽车测评报告（2025）
『简体书』 作者：中国汽车技术研究中心有限公司 出版：社会科学文献出版社 日期：2025-06-01 在汽车行业加速迈向智能化、网联化的浪潮中，《中国汽车测评报告（2025）》应运而生。这份由中国汽车技术研究中心有限公司精心组织编写的权威报告，汇聚了众多行业专家的智慧与心血，旨在为汽车制造商、技术研发企业、政策制定者以及广大汽车爱好者提供一份全面、深入且极具前瞻性的行业指南。报告深入剖析了中国汽车市 ... |
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机器学习习题参考 周志华西瓜书《机器学习》官方配套习题集与教学参考书
『简体书』 作者：叶翰嘉 詹德川 出版：机械工业出版社 日期：2024-12-01 本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材，通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分：第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容，包括绪论、模型评估与选择、线性模型、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；第二部分包含6章应用专题， ... |
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