本书主要是记录振南近十年的研发、创业、技术管理等方面的经历。内容包含创业沉浮、喜怒忧思、精彩技术、趟坑经历、感悟忠告、研发经验等，有单片机基础、有进阶技巧、有创业项目实战等。一共包含21章，每一章一个专题，独立成章，但是章与章之间又相互关联。本书的读者对象为单片机与嵌入式系统领域的开发工作者以及有志于学习、钻研单片机与嵌入式系统技术的所有人员。

本书研究x86多媒体指令集扩展专利技术实现的思路、方法。MMX与之后的SSE、AVX等一系列x86多媒体扩展指令集使得处理器支持的紧缩数据的数据元素类型从整数扩展到单精度、双精度浮点数，宽度从8位扩展到16位、32位、64位、512位。本书第1章分析MMX指令集专利技术。第2～7章研究SSE、SSE2、SSE3、SSSE3、SSE4等专利技术。第8～11章研究AVX、AVX2和AVX-512等专利技术。

本书基于RISC-V和Chisel讲解自定义CPU的实现。全书分为5个部分，立足于CPU、存储器、计算机架构等基础知识，逐步带领读者实现简单的加减法、分支、比较等基础指令，理解流水线对于CPU高速化的重要意义及实现，最后应用向量扩展语言实现自定义CPU。要提醒的是，本书所指的“CPU制作”仅限于软件上的设计和模拟，不涉及FPGA上的实现。

大数据时代，信息和数据成为企业重要的资产。作为企业的会计人员，扮演着数据的收集与处理的重要角色，企业会计信息化系统的创建十分必要。本书共分为六章，从大数据的基本理论、会计信息化理论综述、大数据背景下的会计信息化、云计算环境下的会计信息化模式、物联网环境下的会计信息化建设和总结与展望这几个方面出发，介绍了大数据的发展背景、使用现状和价值；还介绍了会计信息化的发展历程、会计信息系统与IT平台和面向企业应用的会计信息系统；探讨了大数据下企业运用的会计信息系统、大数据下会计信息服务平台的构建、大数据下会计信息化的运行环境、大数据背景下会计面临的挑战；说明了基于云计算的会计信息化概述、物联网与会计信息化的关系、基于云计算的会计信息化建设模式构建策略、物联网环境下的会计信息化建设；终总结了会计信息系统构建的保障措施，展望了大数据背景下会计人才培养模式的转型。

"《Windows Server 2022 Active Directory配置实战》是微软技术专家**推出的Windows Server 2022两卷力作中的Active Directory配置实战篇。 《Windows Server 2022 Active Directory配置实战》延续了作者一贯的写作风格，通过大量的实例演示，将理论与实际操作相结合，并以简明易懂的文字进行描述，内容丰富，图文并茂。本书共分16章，内容包括Active Directory域服务、创建AD DS域、域用户与组账户的管理、利用组策略管理用户工作环境、利用组策略部署软件、限制软件的执行、建立域树和林、管理域与林的信任、AD DS数据库的复制、操作主机的管理、AD DS的维护、将资源发布到AD DS、自动信任根CA、利用WSUS部署更新程序、AD RMS企业文件版权管理以及AD DS与防火墙。 本书既适合广大初中级网络技术人员、网络管理和维护人员阅读，也可作为高等院校相关专业和技术培训班的教学用书，同时还可以作为微软认证考试的参考用书。"

本书以集员估计理论为基础，围绕有界干扰系统信息融合滤波开展研究。首先，提出一种输入-状态稳定的定界椭球自适应滤波算法，提高滤波的收敛性和跟踪性能，并针对不同的精度和实时性要求进一步提出固定滞后区间平滑算法和基于次优定界椭球的有界干扰系统滤波算法。其次，为解决非线性有界干扰滤波算法存在的线性化误差大、线性化过程复杂，以及边界存在保守性等问题，提出基于中心差分的非线性有界干扰滤波算法。再次，对有界干扰下的融合滤波方法进行研究，提出相应的融合算法。最后，考虑实际应用中噪声的复杂性，提出具有双重不确定性的多模型融合方法。

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鲁棒预测控制是在预测控制的基础上考虑到实际系统存在着模型不精确或者参数时变、未知扰动等各种不确定性而发展起来的先进控制技术。如何在鲁棒预测控制的基础上有效处理时变时滞对系统的影响成为工业过程控制亟待解决的问题。本书针对具有时变时滞的工业过程可能存在参数时变、强干扰、执行器故障、非线性、多阶段切换、时变跟踪轨迹等问题，重点介绍了基于鲁棒预测控制思想以解决这些问题的先进技术和方法。其主要内容为作者和所在团队的项目经验及科研成果，包括线性控制、容错控制、非线性控制和切换控制等相关内容。

本书是一本理论扎实，同时联系实际应用的图书。全书系统地介绍了因果推断的基本知识、基于机器学习的因果推断方法和基于因果推断的机器学习方法及其在一些重要领域的应用。全书共分6章。第1章从结构因果模型和潜在结果框架出发，介绍因果推断的基本概念和方法。第2章介绍近年统计和机器学习文献中出现的一些重要的基于机器学习的因果推断方法。第3章介绍能够提高机器学习模型的泛化能力的因果表征学习。第4章介绍因果机器学习如何提高机器学习模型的可解释性与公平性。第5章介绍因果机器学习在推荐系统和学习排序中的应用。第6章是对全书的一个总结和对未来的展望。 本书对结合因果推断和机器学习的理论与实践进行了介绍。并在第1版的基础上对一些陈旧的内容做了更新。通过阅读本书，读者不仅可以掌握因果机器学习的基础理论，还可对本书中提到的论文代码进行钻研，从而在实践中加深对因果机器学习的理解。

量子计算是基于量子力学原理调控量子比特进行信息处理的计算模式，是国内外重点关注的交叉 研究领域。本书介绍量子计算理论中最为重要的基础知识和研究内容，并适当介绍密切相关的**研 究进展。全书共8 章，第1 章简要介绍量子计算的发展历史、背景及现状，并指出量子计算的优势及 潜在应用：第2 章描述与量子计算密切相关的基本概念，并指出经典计算是量子计算的特殊情形； 第3 章概述与量子计算密切相关的线性代数基础知识，特别是系统地归纳了算子（矩阵）分解的相关 定理和超算子等内容；第4 章陈述基本的量子密码和通信协议；第5 章阐述基本的量子计算模型，包 括量子有限自动机、量子图灵机与量子电路等；第6 章介绍量子计算的核心内容——重要的量子算法， 主要包括Deutsch 算法、Deutsch-Jozsa 算法、Simon 算法、Shor 算法与Grover 算法，以及HHL 算法、 VQE 算法和QAOA 算法，同时还介绍隐子群算法，总结设计量子算法的基本工具，即量子相位估计 方法与量子振幅扩大方法；第7 章介绍量子计算复杂性的基本知识与方法；第8 章介绍量子纠错码的 基本概念和方法，并阐述它们的纠错原理。 本书是一本关于量子计算基础理论的书籍，非常适合作为面向计算机及相关专业的基础教材，供高等 学校理工科大学本科生及研究生使用，同时，对有志于量子计算研究的学者也有很好的参考和引导作用。