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本书从碳中和背景下国内外的能源转型发展概况出发，介绍了“双碳”目标下新型电力系统的定义和内涵，梳理了新型电力系统的主要特征及其所对应的发展挑战和主要对策，系统阐述了新型电力系统的发展技术，总结了新型电力系统的典型案例与实践经验，并对新型电力系统未来的发展趋势和构建进行了展望。本书可作为高等院校控制工程、能源动力工程、电气工程、计算机等相关专业研究生与本科生的实践应用性读物，也可作为相关领域科研工作者和工程技术人员的理论参考书。

与传统半导体器件GaAs和GaN HEMTs相比，InAs/AlSb HEMTs作为典型的锑基化合物半导体（ABCS）器件具备更高的电子迁移率和电子饱和漂移速度，在高速、低功耗、低噪声等应用方面拥有良好的发展前景。特别在深空探测方面，InAs/AlSb HEMTs作为深空探测的低噪声放大器（LNA）的候选核心器件具有无可比拟的优势。因此，本文针对InAs/AlSb HEMTs器件开展了系统研究，在器件特性研究、模型建立、电路设计及制备工艺等方面进行了较为深入的探讨。本书在体系上力求合理完整，可作为高等院校的微电子技术相关专业本科和研究生的科研参考资料，可作为电子制造工程师的参考书和微电子封装企业职工教育培训的教材。

本书分析了平面人工传输线的工作机理和分析方法，凝练了平面人工传输线参数提取方法，探索了平面人工传输线在天线阵列设计中的应用。在此基础上，将平面人工传输线应用于不同功能天线阵列的集成设计。全书以“路”的分析方法为主线，以提升平面人工传输线性能指标为主旨，以探索设计新型实用平面人工传输线为主要目标，研究了谐波抑制功能慢波传输线的设计机理及其在多输入多输出天线系统中的应用；研究了基于交指电容的平面人工传输线谐振产生原因和消除方法，并将谐振消除的复合左右手传输线应用于宽带漏波功能天线阵列设计；研究了宽带单负传输线的特性，设计了性能突出的宽带单脉冲天线阵列。本书面对读者对象主要包括从事微波无源器件及天线阵列研究的学生、老师和工程设计人员。

本书全面介绍了集成电路芯片的封装工艺，内容包括集成电路芯片封装概述、封装材料、封装工艺流程、印制电路板、元器件与电路板的接合、优选的微电子封装技术、封装的设计方法（电气设计、热设计、机械设计等）、封装的可靠性及可靠性衡量、封装的失效及失效分析、无源器件封装技术、射频微波芯片封装技术、电力电子芯片封装技术、MEMS和MOEMS封装技术。本书紧密结合封装工艺，内容全面系统，实用性强。本书可作为职业院校和高等院校微电子技术相关专业的课程教材，也可作为电子制造工程师的参考书和微电子封装企业职工教育培训教材。

本书主要包括五大内容：ISG混合动力系统设计、ISG电机优化设计、逻辑规则能量管理策略优化、基于工况识别算法的自适应能量管理策略和系统关键总成参数优化。为解决现有移动式供电技术存在的发电品质差、影响车辆性能等问题，本书以某型越野车辆为原型车，采用分步的形式实现用于移动供电的ISG混合动力系统这一目标。第一步，设计专用发电机完成装车发电，实现驻车发电技术形式并推广应用，扩展电机功率并完成移动式发电车的改装与ISG混合动力升级，通过分阶段对电机进行试制与优化设计以改善发电车的供电品质；第二步，在实现混合动力功能的基础上，开展混合动力能量管理策略研究与系统关键参数设计。 本书可供军地科研院所机械工程、机械工程及其自动化、机电工程、车辆工程等专本科生、部分专业研究生以及科研工作者参考阅读。

本书是高等院校电子信息类专业的专业基础课教材。主要内容包括：概率论基础，随机信号的时域、频域理论与分析方法，随机信号通过线性系统、非线性系统的理论与分析方法，窄带随机过程的分析方法，以及马尔可夫过程等。本书强调对基本概念和物理含义的理解，注重基本理论、分析方法与工程实践想结合，通过结合信号处理领域的典型实例的分析加深对基本理论与分析方法的理解和应用。每章后都附有相应数量的习题。本书除可作为电子信息类专业高年级本科生和研究生教材外，亦可供相关领域的科研和工程技术人员参考。

随着计算机软硬件技术的飞速发展，计算电磁学已经逐渐取代经典电磁学成为现代电磁理论研究的主流，本书系统介绍了本课题组在计算电磁学快速计算方法领域的近期新研究成果与进展，包括改进型FGG-FG-FFT方法，基于SIE与JCFIE的混合方法，改进的KA-MOM方法，高频混合方法等等，这些方法既有准确数值方法及加速方法，也包含了高频近似方法及高低频混合方法，对计算电磁学理论和方法领域的完善可起到重要作用。本书可以用于高等院校理工科微波技术专业、天线专业、无线电物理专业，以及其他相关电子信息类专业专科生，和非该类专业高年级本科生作为教材或教学参考书，同时，本书也可供电子工程与通信工程技术人员或相关专业技术人员自学参考。

本书将数学理论与实例相结合，这些实例以*先进的通用机器学习框架为基础，由Python实现，向读者介绍更复杂的算法。全书共25章，包括机器学习模型基础、损失函数和正则化、半监督学习导论、高级半监督分类、基于图的半监督学习、聚类和无监督学习模型、高级聚类和无监督学习模型、面向营销的聚类和无监督学习模型、广义线性模型和回归、时序分析导论、贝叶斯网络和隐马尔可夫模型、*大期望算法、成分分析和降维、赫布学习、集成学习基础、高级提升算法、神经网络建模、神经网络优化、深度卷积网络、循环神经网络、自编码器、生成对抗网络导论、深度置信网络、强化学习导论和高级策略估计算法。

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