本书对近年来直线提取及直线匹配方法予以全面总结，对数字影像直线匹配的难点问题进行分析，并给出一些解决方法。本书共6章，章为绪论，分别对数字影像直线提取、直线匹配的研究现状进行综述；第2章为面向立体影像匹配的直线提取方法，主要对基于图像域、基于变换域、基于梯度信息的三大类直线提取算法进行介绍，通过采用不同类方法对图像进行直线提取实验，进行综合对比分析；第3章分别从几何约束、描述子构建、相似性测度三个方面对数字影像直线匹配的基本理论进行介绍；第4章介绍一种单直线特征约束直线匹配算法，并将其用于线阵卫星遥感影像直线匹配实验；第5章为线对特征约束的直线匹配算法，主要内容包括线对提取、线对匹配、匹配结果检核的方法及理论，通过对近景影像、航空影像进行直线匹配实验，对本章算法及现有的经典直线匹配方法进行综合分析。

近年来，超网络的研究已逐渐成为复杂网络研究的一个热点，是当今的一个挑战性难题，也是引人关注和受到青睐的研究课题，同时也获得了广阔的发展机遇和重大的应用潜力。超网络主要包括两种形式：一种是基于网络的超网络，多层超网络，即"网络中的网络”；另一种是基于超图的超网络，用超图来定义超网络。本书着重研究的是基于超图的超网络。本书系统地介绍了基于超图的超网络的基本概念、结构、建模及其应用。全书共分四大部分：部分基本理论和方法：绪论、图和复杂网络基础理论、超图和加权超图基础理论、超网络拓扑结构的相关指标等基本理论。第二部分超网络模型构建：社团划分模型、信息传播模型、矩阵制项目小组模型、校企合作申请专利模型、产学研合作申请专利模型、知识共享模型、一类超网络的演化模型。第三部分超网络模型中的节点进入退出机制：复杂网络中的节点进入退出机制、超网络中的节点进入退出机制。第四部分超网络的应用：基于超图的超网络的应用、基于加权超图的超网络的应用，本书对超网络在现实中的应用研究有一定的借鉴意义。

本书介绍了异构计算系统的发展历程、当下主流的异构计算系统所使用的程序设计模型以及若干典型的异构计算应用。本书主要以CPUGPU异构计算系统为代表进行介绍，同时在第8章中简要介绍了FPGA 异构计算系统，以使读者了解不同类型的异构计算系统之间的差异。书中具体讨论了用于CPU-GPU异构计算系统的线程池模型的设计与实现。本书适合GPU程序设计、高性能计算、计算机体系结构等相关领域的从业人员和科研人员使用，也适合对异构计算感兴趣并具有一定基础知识的读者阅读。

本书主要涉及工业互联网安全的内涵与外延、战略布局与保障体系、体系架构、典型应用场景、关键技术体系，其中关键技术体系涉及工业互联网平台、智能设备、标识解析、数据等要素的安全以及流量分析等内容。本书的第1章和第2章概述工业互联网发展、工业互联网安全相关概念、典型问题与挑战，是后面章节的总纲；第3章介绍工业互联网的安全战略与布局；第4章梳理了现有的网络安全架构并提出工业互联网安全体系架构；第5章阐述了工业互联网的安全保障体系；第6章分析典型垂直行业工业互联网安全的应用场景与需求；第7章至第12章从工业互联网平台安全、标识解析安全、智能设备安全、流量安全分析共四个方面详细描述工业互联网安全所涉及的相关技术体系。

在这六年里，我跟踪过许多微妙线索，与超过千余位AI从业者进行了谈话，见证了一段AI的发展，看见了技术风暴。正是AI算力、框架、平台、算法模型的合力创造了AI大模型的成功。在扎实的基建之上，ChatGPT这个“庞然大物”得以横空出世。本书讲述了微软、阿里、华为、百度等科技巨头，以及科创企业AI技术演进的故事，每个故事都有自己的声音，每个故事都有自己的主角。那些推动技术的人，他们身负伟大任务的托付。他们发出光，我们被照亮。

本书为数据驱动的复杂工业过程的在线监测及故障诊断方法提供了较为完整的理论框架及案例应用分析。内容包括：大规模多单元过程的分布式监测、多模态工业过程在线监测、非线性过程在线监测、关键性能指标相关过程在线监测、动态时变工业工程在线监测、非稳态间歇过程在线监测、故障溯源诊断。本书要求读者具有一定的统计知识基础和机器学习相关知识，可供自动化相关领域的科研人员及工程技术人员参考，也可作为自动控制或信息科学等相关专业本科生及研究生的参考用书。

每个代码库都包含一些错误和低效之处，你需要将其找出并完成修正。以正确的方式进行重构，代码就会变得优雅、易读和易维护。在本书中，你将学习一种独特的重构方式，可以在5行或更少的代码中实现任何方法。你还会发现大多数资深开发人员都知道的一个秘密：：有时敲定代码并在稍后进行修复会更快。 对所有技术水平的开发人员来说，本书是以全新视角审视重构。在本书中，你将掌握作者的创新方法，学习一些具体的规则，将任何方法简化为5行或更少。你将了解重构的时机、适用于大多数常见问题的特定重构模式，以及应该完全删除的代码特征。 ● 坏代码的标志 ● 在甚至不理解代码的情况下安全地改进它 ● 平衡优化和代码通用性 ● 正确的编译器实践

《科技想要什么》一书中，凯文·凯利预测了未来数十年科技的12种趋势，包括创造大脑这一得寸进尺之举。不过，为了让人类创造的世界实现收益最大化，需要对这种全球体系产生的问题和代价保持敏感。作者详细讲述了值得我们学习的阿米什"早期使用者”和其他批判科技自我主义倾向的人所具有的智慧。凯利的新科技理论提供了三种实践经验：通过倾听科技的需求，我们和我们的孩子可以更加出色地做好准备，迎接必将到来的科技；通过采用主动融合原则，我们可以驾驭科技，使之发挥大作用；通过遵从这种类生命系统的长期规则，我们可以获得它的全部馈赠。

人类的生活无时无刻不在改变，在当下，能迅速、激烈地促进这些改变的，就是科技。而这些改变，哪些是必然发生的，哪些又在我们预料之外？举例来说，互联网是必然的，但选择哪种网络不是必然的；四轮汽车出现是必然的，但SUV不是必然的；移动电话的发明是必然的，但iPhone不是必然的…… 被称作网络文化"游侠”的凯文？凯利，在本书中总结了自己几十年来对于科技的观察和分析，精彩地评说当下科技发展的必然趋势，不仅令极客们为之疯狂，也为科技产业的发展提供了极富前瞻性的视野和指导。

数据科学如今已经深入到我们生活中的各个领域，行业从业者都应该懂得一些数据科学的知识。那么如何能够快速掌握这门流行的技术呢？通过系统地学习本书和动手实践，可以满足这个需求。本书共六个部分，用通俗的语言和生动的例子为读者展现数据科学的魅力。第一部分介绍了数据科学的基本知识，让读者可以轻松了解它的流程与原理。第二部分，通过几个例子为读者介绍如何处理各种数据，从电子表格到网络抓取，涵盖了工作中的常用数据处理方法。第三部分，使用通俗易懂的语言为读者介绍数据科学中使用到的统计学知识。第四部分，通过示例介绍机器学习技术，让读者可以根据以往的数据对未来进行预测。在本书的后两部分，为读者介绍如何对文本进行分析及制作生动的报告，并讨论了数据科学的未来发展趋势。