近年来，在图像处理与强度可调辐射疗法的实际应用背景下，分裂可行性问题成为近期非线性分析的研究热点之一。 本专著从三个方面研究分裂可行性问题与广义分裂可行性问题（分裂公共不动点问题、分裂变分不等式问题和分裂公共零点问题）解的迭代逼近。主要体现在新算法设计、空间扩展和参数减弱限制条件等方面。对于丰富和扩展分裂可行性问题相关理论有重要价值。

本书基于体验视角，为设计师提供了一套思考逻辑和设计思路。在产品设计中，有3 个必不可少的维度：行为、情感、细节。行为维度主要作用于产品的使用层面，考虑的是如何让产品的使用更加轻松、高效和符合预期；情感维度是对用户心理层面的考量，设计要能关注到用户的情绪，产品也应该有自身的性格，另外要找到连接产品与用户的纽带；细节维度存在于行为维度和情感维度之中，同时又决定了两者的完善程度。3 个维度共同组成了一套完整的体验设计系统。这套设计系统不仅可以用于产品设计中，还对工作协同和生活中的体验起着至关重要的作用。

《形式概念分析中的知识表示与推理》主要研究决策蕴涵的逻辑理论及形式概念分析中的知识表示与推理。具体内容包括：决策蕴涵、模糊决策蕴涵和可变决策蕴涵的逻辑理论，决策蕴涵规范基和模糊决策蕴涵规范基的逻辑理论， 决策蕴涵规范基的生成方法和性能分析， 决策蕴涵的知识表示能力及其与概念规则和粒规则的比较， 模糊属性约简等。

《电脑入门基础教程（Windows 11 Office 2021版）（微课版）》通过通俗易懂的语言、翔实生动的操作案例、精挑细选的使用技巧引导初学者深入学习，快速掌握电脑操作技巧，提高电脑实践操作能力。全书共16章，主要内容包括从零开始认识电脑、熟悉键盘与鼠标操作、揭开Windows 11的神秘面纱、管理电脑文件和文件夹、设置个性化的操作环境、管理与应用电脑中的软件、轻松学习电脑打字、用Word 2021输入与编写文档、制作图文并茂的文档、Excel 2021电子表格基础操作、数据计算与数据分析、PowerPoint 2021幻灯片的设计与制作、上网浏览与搜索信息、网上社交和通信、多媒体娱乐与常用工具软件以及系统维护与安全应用等方面的知识、技巧和应用案例。 《电脑入门基础教程（Windows 11 Office 2021版）（微课版）》面向学习电脑的初、中级用户，适合无基础又想快速掌握电脑入门操作方法的读者，以及适合广大电脑爱好者和各行各业的从业人员作为自学手册使用，还可作为社会培训机构、高等院校相关专业的教学配套教材或者学习辅导书。

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。

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。

多智能体系统协调控制是控制领域的研究热点，正渗透到社会系统、生物系统、军事系统、经济系统等众多领域中，其相关的研究已成为目前学术界一个具有挑战性的研究课题。《多智能体系统的协调分析与控制》系统地介绍作者近年来在多智能体系统的协调分析与控制领域的研究成果，具体内容包括线性多智能体系统的有限时间编队跟踪控制、包含控制、编队包含控制，以及非线性领导者-跟随者多智能体系统的多编队控制问题、异质多智能体系统的输出一致性、固定时间二部一致性、二部输出一致性问题等。

近年来，深度学习在人工智能的发展过程中起到了举足轻重的作用，而图神经网络是人工智能领域的一个新兴方向，被称为图上的深度学习。 本书详细介绍了从深度学习到图神经网络的基础概念和前沿技术，包括图上的深度学习、图神经网络的数学基础、神经网络学习与算法优化、深度学习基础、神经网络中的表示学习、面向图数据的嵌入表示、初代图神经网络、空域及谱域图卷积神经网络等内容。为增强可读性，本书叙述清晰、内容深入浅出、图文并茂，力求降低初学者的学习难度。 本书既可作为人工智能领域研究和开发人员的技术参考书，也可作为对图上的深度学习感兴趣的高年级本科生和研究生的入门书。

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