本书通过分析新基建中各项关键技术与智能电网的相关性，阐述将5G、大数据、人工智能等技术应用于智能电网的方法。书中重点介绍新基建中相关技术及其在智能电网中的应用情况，包括5G、大数据、新能源汽车和充电桩、人工智能、特高压、工业互联网六个方面的内容。本书旨在为广大读者解读现阶段能源电力行业新基建与智能电网共同面临的挑战以及解决问题的技术。

选取人民法院对外公布的经典裁判案件、仲裁委员会做出的仲裁案件、行政机关作出的投诉处理案件和行政处罚案件，依据《招标投标法》《政府采购法》《招标投标法实施条例》及配套的最z新部门规章及规范性文件，简述案情要点和司法观点，分析法律关系，揭示法律风险，并结合实践经验，对招标人、投标人及招标代理机构规范招投标管理、防范法律风险提出建议方案。 全书100篇案例评析，分为招标、投标、开标、评标、定标、合同、行政监督、其他等8部分排列。每篇案例评析统一按照“案情”“分析”“启示”三部分的体例编写。首先，展示案情发展、主要观点或裁判结果，使读者对案例有清晰的感性认识；其次，阐释案例的争议焦点和主要法律关系，结合案例深入分析涉及的主要法律规定，使读者理解重点法条，掌握运用招投标法律来分析、解决实务问题的思维方法；最z后，结合招投标实践，就工作中需要重点关注、改进完善或防控风险的关键环节提出对策，指导招标人、投标人和招标代理机构推进合规招标。

本书作者创办了自己名字命名的研究型公司，本书涵盖了从基本的构建模块到最z先进的实践。通过本书，你将探索强化学习的当前状态、关注工业应用、学习大量算法，本书还有专门章节介绍如何将强化学习的解决方案部署到生产环节。这并不是一本随用随翻的工具书，书中包含很多数学知识，并期望读者是熟悉机器学习的。本书的主要内容有：学习强化学习是什么，以及算法如何解决具体问题。掌握强化学习的基础知识，包括马尔可夫决策过程、动态规划和时间差分算法。深入研究一系列基于值函数和政策梯度的算法。应用先进的强化学习解决方案，如元学习、分层学习、多智能体、模仿学习等。了解最z前沿的深度强化学习算法，包括Rainbow、PPO、TD3、SAC等。通过本书专门的配套网站获得实践代码和案例。

本书针对各种具体问题，提出解决方案，并详细解释了涉及到的技术原理，最z后还给出了参考资料以供深入学习。本书的主要内容有：学习使用全新的通用服务管理器systemd。利用firewalld构建简单或复杂的防火墙。保证Linux系统与移动设备间网络连接的安全。抢救无法引导的系统。重置Linux与Windows的用户密码。利用dnsmasq管理局域网名称服务。管理用户与组，控制文件的访问。探测计算机硬件，监控硬件健康。管理GRUB引导加载程序，设置Linux与Windows双启动。通过最z新的工具同步网络上所有系统的时间。在树莓派上构建互联网路由器与防火墙。管理文件系统与分区。

本书着眼于实践入门，通过遍历项目开发从0到1的过程，带领读者快速理解、快速实现无感FOC（field oriented control，磁场定向控制），以较短的时间、较低的代价初步掌握无感FOC的基本原理和运行特性，最终实现10000r/min以上的高速驱动。《BR》全书共5章，主要内容包括无感FOC概述、开发环境准备、无感FOC算法原理和编程实践等。行文尽可能秉持工程师口吻，少堆砌复杂的数学公式，多举例子、摆事实，以降低初学者入门难度。

本书结合作者的实践研究和固体氧化物燃料电池的**进展，系统介绍了固体氧化物燃料电池所涉及的原理、材料、制备技术、电堆及其主要应用领域等内容。全书共7章，第1章介绍固体氧化物燃料电池的发展概况、工作原理、特点和发展趋势；第2、3章介绍固体氧化物燃料电池的电学化基础和关键材料；第4章介绍材料和组件的制备方法；第5章介绍固体氧化物燃料电池的常用测试与表征方法；第6章介绍电池电堆和发电系统，并着重介绍中低温电池和碳基燃料电池的一些基础问题；第7章介绍固体氧化物燃料电池的主要应用。

本书内容主要涵盖无刷直流电机原理分析及其控制系统的设计与应用，并对无刷直流电机变流控制、转矩控制和无位置传感器控制等关键技术进行详细论述。全书力求贯彻理论与实际相结合的原则，既阐明基本概念和基本原理，又给出无刷直流电机控制系统设计与分析的具体过程，同时力求反映无刷直流电机控制系统的新技术、新成就和实际应用动态。为广大无刷直流电机研究者提供一本技术全面、内容新颖的综合科技读物，推动无刷直流电机控制技术的发展是本书出版的目的。

本书介绍了轮毂电机的概念、形式、设计方法、验证和评价方法等，主要内容包括轮毂电机概述、电机基础知识、轮毂电机设计实务、商品化和量产化工作。三位作者有着多年产品研发和教学经验，本书内容深入浅出、实用性强，初学者也能够通过本书领略轮毂电机的世界。

本书在详细、深入地分析当前人工智能技术理论的基础之上，重点研究了人工智能算法在电力系统中的实际应用。书中系统地介绍了主要智能算法和机器学习的基础知识，智能算法主要包括遗传算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群优化算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等；机器学习主要包括贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络等。在此基础之上，通过研究问题背景、原理、建模、仿真与验证等解决电力系统中的具体问题，其中包括电力系统负荷与发电预测、电力系统监测辨识与故障诊断以及电力系统优化。

本书是关于多传感器编队目标跟踪技术的专著，是著者对国内外近30年来该领域的研究进展和自身研究成果的总结。全书共8章，主要内容包括绪论、编队目标航迹起始算法、复杂环境下的集中式多传感器编队目标跟踪算法、部分可辨条件下的稳态编队跟踪算法、部分可辨条件下的机动编队跟踪算法、集中式多传感器机动编队目标跟踪算法、系统误差下的编队目标航迹关联算法、结论及展望。本书可供信息工程、C3I系统、雷达工程、电子对抗、红外、声呐、军事指挥等专业的科技人员阅读和参考，还可作为上述专业的高年级本科生或研究生教材，同时可供激光、机器人、遥感、遥测等领域的工程技术人员参考。