本书以DeepSeek技术实践为核心，探讨算法如何重构文化旅游场景，推动沉浸式体验与个性化服务的革命性升级。基于深度学习、大数据分析和实时动态建模，DeepSeek构建了多模态交互系统，将物理景区与虚拟场景无缝融合。如通过AR增强现实还原历史遗址原貌，或通过动态路径规划优化游客动线，解决传统文旅中拥堵、体验单一等问题。本书还介绍了结合游客行为数据、社交偏好及环境变量，动态生成千人千面的游览方案，凸显了文化传承的数字化新生。如以敦煌壁画AI修复项目为例，展示算法对脆弱文化遗产的动态保护与互动传播。本书既为从业者提供技术落地方法论，也为普通读者揭示了人工智能如何赋能旅游发展。

框架理论是泛函分析、非线性逼近理论、算子理论以及信号理论相结合的产 物，它是继小波理论之后逐步发展起来的一个新的研究方向。框架理论的发展极 大地促进了纯粹数学与工程应用的结合发展，具有十分广阔的应用前景。如今， 框架理论已经广泛地应用于图像处理、信号处理、采样理论、数据压缩、系统建 模、编码和通信等方面。随着现代信息技术的快速发展和广泛应用，人们更加重 视信息资源的开发和利用。尽管框架理论已经得到了较好的发展，但是它作为一 个新兴的研究方向仍有许多问题需要进一步研究。本学位论文对框架的基本理论 展开研究，并解决框架在信号传输过程中有数据丢失时的重构问题，主要研究内 容如下： 1. 研究基于矩阵的框架设计问题。利用矩阵的奇异值分解得到构造特殊框架 的方法，同时，利用酉矩阵得到一些新的紧框架，解决了求解框架算子逆的复杂 性问题。该方法操作简单，从而扩大了框架在实际问题中的应用。 2. 研究融合框架的一些等式和不等式问题。利用有界线性算子的理论和方法， 建立了 Hilbert 空间中的融合框架的等式和不等式。此结论有助于解决融合框架在 并行处理和高性能物理实验中的相关问题。 3. 由于 g- 框架是框架的广义形式，我们研究 g- 框架的相关结论。首先通过 引入 g- 框架算子相应的有界线性算子研究 g- 框架的稳定性。进一步，通过引入 最坏情况误差，研究对偶 g- 框架在有数据丢失情况下的最优对偶 g- 框架，并讨 论规范对偶 g- 框架是唯一最优对偶 g- 框架的充分必要条件。最后，利用已知 g- 框架和有界算子给出逼近对偶 g- 框架关于局部框架的性质，并证明了两个 g- 框 架是彼此接近时，它们的逼近对偶 g- 框架也是彼此接近的。 4. 研究框架理论在信号传输过程中有丢失时的重构问题。基于最优直接法 （MOD），提出一种新的搜索最优对偶框架的方法。在信号重构中该方法能够寻找 到最优对偶框架，解决对于特殊输入信号不是最优的问题。同时，该方法搜索到 的最优对偶框架能够减小重构信号与原始信号的误差，从而在一定程度上解决了 信号传输过程中的重构问题。数值实验也验证了新的方法的有效性。

《下一代创新科技（第2辑）》根据清华大学探臻科技评论社2023年发布的“青年最关注的改变未来十大变革科技”榜单内容编写而成。它全面解读了十大变革科技的发展历程和科技内涵，展望了相关未来科技发展趋势，旨在促进交叉学科创新，传播清华科技观点，服务高水平科技自立自强。全书分为上、下两篇，涵盖了第六代移动通信技术、类脑计算、太阳能电池、四代半导体材料等多领域主题，力图为青年学者、科技工作者、行业领军人才提供一流科技资讯。

本书内容包括模拟自然界中生物和动物的觅食行为、寻偶行为、交配行为、迁徙策略、狩猎策略等过程中蕴含的优化机制和群体智能行为，原创的106种群智能优化算法。这些生物和动物有分布在广袤土地上蚂蚁、蜜蜂、萤火虫、蝴蝶、蜻蜓、蜘蛛、天牛、瓢虫等多种昆虫，有浩瀚海洋中的麟虾、被囊群、水母、口孵鱼、海豚、鲸鱼等多种鱼类，有茂密森林草原中的猴群、蜜獾、耳廓狐、金豺、狼群、狮子、大象、大猩猩等，有翱翔在空中的鸟类、鸽子、海鸥 、乌燕鸥、大雁、雄鹰等，有北冰洋的企鹅、北极熊等，还有侵入人体极其微小的细菌、病毒等。自然界大量的微生物、昆虫和动物的群体智能行为正在不断地启发人们设计出更多更新的群智能优化算法。本书取材广泛、内容新颖、撰写由浅入深、启迪创新思维，可供智能科学、人工智能、自动化、计算机科学、信息科学、系统科学、经济管理等相关领域的高校师生、研究人员及工程技术人员学习参考。

MATLAB App设计工具（App Designer）是 MATLAB提供的一套用于创建图形用户界面（GUI）和交互式应用程序的强大而直观的 App设计工具，深受广大用户的喜爱。本书在讲解 MATLAB基础知识、程序设计等内容的基础上，全面细致地讲解了 MATLAB的 App设计工具，以引导读者通过 GUI构建各种App。本书从初步构建 App到设计组件、布局与回调，再到 App的编程、打包与共享，涉及App开发的方方面面。本书的最后通过具体的 App设计实例帮助读者深入掌握 App的设计流程。书中示例均已记录在M文件及其他相关文件中，读者可以直接使用这些文件进行学习，以提高学习效率。 本书内容翔实，结合示例引导，讲解深入浅出，适合从事 App设计开发工作的读者参考。本书既可作为高等院校理工科相关专业研究生、本科生的教材，也可作为广大科研工程技术人员的自学用书。

本书共分三篇。 第一篇介绍了智能制造基础，包括工业智能化的技术发展综述、典型国家的智能制造体系架构、航空工业企业智能制造架构解析和智能制造能力成熟度模型。 第二篇讨论了智能制造核心技术，包括感知技术中的信号与数据、产品数字化建模与设计制造集成技术、产品设计仿真与制造工艺过程仿真和生产系统建模与仿真技术、数字孪生技术、先进制造技术与机器人技术、工业大数据与人工智能技术和智能制造中的工业软件与知识工程。 第三篇篇介绍了智能制造系统实施。通过大量的具体案例，介绍了设备级、产线级、工厂级的智能制造系统的构建方法。国内外航空工业智能制造的实践案例，集中展现了数字化智能化技术的深度应用。

本书是一本全面深入探讨数据资产评估方法与系统设计的专业图书。本书基础篇介绍了数据资产的定义、特征和类型，阐述了数据资产评估的重要性和面临的挑战，分析了数据质量、数据资产价值和风险评估的基础理论。方法篇提供了数据质量、数据资产价值和数据资产风险的相关评估方法，并讨论了它们的适用性和实践应用。系统设计篇重点介绍了数据资产评估系统的架构设计、功能设计、数据库设计、系统界面设计和非功能需求设计，提供了从概念到实践的完整指导。本书旨在帮助数据资产管理和评估的专业人士及相关学者和研究人员掌握数据资产评估的核心技能，构建高效的评估系统，实现快速评估，优化数据资产管理策略，以应对当前数据驱动的商业环境中的各种挑战。

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本书面向初学者，从编译器构造的角度进行分析，旨在帮助读者深入理解编译器的设计原理和方法。全书共14章，主要内容包括：词法分析和语法分析、语法制导翻译、符号表和声明处理、语义分析、虚拟机代码、运行时支持、目标代码生成等。全书内容安排紧凑合理，对编译器构造的基本知识与关键技术进行了深入浅出的讲解，并提供了详尽清晰的算法，倡导在实践中学习编译器构造的相关技术。本书不仅可作为计算机专业本科生或研究生的教材，也适合作为相关领域技术人员的参考书。

数据是数字经济的关键要素已经形成共识，数据资源入表成为数据资产正在探索推进中。数据资产不同于通常意义上的有形实物资产和无形知识产权资产，它是一类新的资产类别。有用的数据积累到一定的规模具备开发价值后就形成数据资源，数据资源在满足了数据权属明确、成本或价值能够被可靠地计量、数据可机读等基本条件后就可以成为数据资产。本书分析讨论了数据的资产性，基于数据的属性对数据资产进行了明确的定义，将信息资产、数字资产和数据资产统一为数据资产。在此基础上，本书系统地介绍了数据资产化、盒装数据、数据资产评估、数据资产入表、数据资产管理、数据资产定价、数据资产运营和数据市场等内容。本书在第1版的基础上依据近年数据资产研究和实践的发展进行了修订，此次修订增加了盒装数据、数据资产入表等新的内容，其他章节也增加了新的内容，并更新了第1版中的一些文字表述。本书适合数据资产研究和实践者阅读，包括政府机关、证券投资、资产管理、企事业单位等与数据资产相关的人员，也适合财会、经济、数据科学、大数据技术等专业的师生参考。