本书立足于实际工作业务场景，从解决问题出发，遵循数据处理与分析内在逻辑，以大量实际案例为依托，全面系统地介绍WPS表格在数据处理与图表制作中涉及的各项实用技巧，包括工作簿、工作表、行/列和单元格的基本操作，表格设计的基本理念、普通填充、智能填充，数据有效性，普通分列、智能分列、高级分列、选择性粘贴、查找替换定位，自定义格式、条件格式，行/列转换，排序筛选，合并计算、分类汇总，数据透视表，可视化图表，函数公式，窗口操作、输出打印，手机版操作等等诸多方面，基本可以满足日常办公数据处理与分析所需，兼顾系统学习与即用即查。本书既可作为初学者的入门指南，又可作为中、高级用户的参考手册。书中大量来源于职场实战的案例，可作为读者在工作中的模板载体，直接应用到实际工作中。

本书结合大量工程实例，介绍如何使用ANSYS nCode DesignLife在有限元分析结果的基础上进行疲劳分析。算例1、2、3、10和11中，通过ANSYS Workbench平台启动nCode DesignLife，介绍基于ANSYS有限元分析的疲劳分析，凸显软件与ANSYS Workbench融为一体，数据无缝传递，分析设置简单等优点。算例4-9和算例12-26中，单独启动nCode DesignLife，使用独立nCode DesignLife完成，凸显nCode DesignLife具有极强的兼容性，可以基于多种有限元分析软件的结果，进行疲劳耐久性分析。同时，ANSYS nCode DesignLife软件功能非常完备，支持焊接疲劳、热——机械疲劳、复合材料疲劳、振动疲劳、蠕变疲劳和多轴疲劳等分析类型，允许用户对多种实际工程问题进行分析；同时具有虚拟应变片、热点区域判断、分析区域过滤、批处理和二次开发等功能，允许用户方便、快捷的进行分析设置，以快的速度完成分析。

本书全景式展现了芯片行业关键的几十年发展历程，以详细的数据分析和严谨的史实考证为基础，以台积电、联华电子、三星、英特尔等关键企业的发展为线索，铺陈出整个行业的发展脉络。其中，以颇具代表性的中国经验台积电为主轴，展示了其如何从半导体产业基础相当薄弱的中国台湾，通过开创晶圆代工商业模式，不断抓住行业衰退和技术迭代的机会，进行大规模的资本开支和研发投入，逐步甩开联华电子、击败三星电子和赶超英特尔，取得全球芯片制造技术领先的地位，成长为"世界上重要的公司”之一。如今，中美之间的贸易、科技冲突频发，其发展路径，亦是中国芯片、中国制造，甚至全球科技产业的一个缩影。本书对于中国大陆如何发展自己的芯片制造业、追赶世界半导体领先技术水平，有着非常重要的借鉴意义。

相比于传统社交网络而言，在线社交网络具备与生俱来的自由性和开放性，其信息扩散呈现出多元化、复杂化与隐蔽性等特征，产生了很多具有实际应用背景的问题。例如，人们希望社交网络中的有效信息（如营销信息）扩散最大化，而无效信息（如谣言信息）扩散最小化。因此，本书从问题导向型视角出发，研究现实的社交网络中信息扩散的需求及价值驱动、信息扩散影响因素、信息扩散模型适用性、信息扩散模式、不同情境下社交网络信息扩散分析实例，从方法论层次统一信息扩散的最大化和最小化问题，从而得到社交网络信息扩散的优化策略。本书可供信息管理学科和相关学科领域的专业人员、研究生和相关人员参考使用。

《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。

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。

本书按实战项目研发的先后顺序，介绍了目标检测神经网络从研发到运营的全生命周期。首先介绍了目标检测场景下的图片标注方法和数据格式，以及与之密切相关的特征融合网络和预测网络；介绍了数据"后处理”所涉及的NMS算法及其变种，在此基础上，读者只需结合各式各样的骨干网络就可以搭建完整的一阶段目标检测神经网络模型。接下来介绍了神经网络的动态模式和静态模式两种训练方法，以及训练过程中的数据监控和异常处理。后以亚马逊云和谷歌Coral开发板为例，介绍了云端部署和边缘端部署神经网络的两种部署方法。其中，对于边缘端部署，本书还详细介绍了神经网络量化模型的基础原理和模型编译逻辑，这对将神经网络转化为可独立交付的产品至关重要。 本书还结合智慧交通、智慧后勤、自动驾驶等项目，介绍了计算机视觉数据增强技术和神经网络性能评估原理，以及边缘计算网关、边缘计算系统、自动驾驶数据的计算原理和PointNet等多个三维目标检测神经网络，帮助读者快速将计算机视觉技术运用到实际生产中。

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。

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。

Selenium是目前非常流行的一种自动化测试工具。本书基于Python 3语言讲述了新的Selenium 4的基本理论与操作，涉及各种高级应用，以及如何进行项目实战，并提供了详细的自动化平台部署步骤。本书共14章，分为4篇。第1篇介绍了Selenium概况、相关的基础知识及环境的搭建步骤；第2篇介绍了Selenium涉及的各种技术，包括前端技术、Selenium元素定位、Selenium常用方法及WebDriver进阶应用；第3篇以携程订票系统为例，深入探讨了如何进行项目实战与优化，详细介绍了项目重构、数据驱动测试、Page Object设计模式及行为驱动等相关的各种常用技术；第4篇介绍了平台建设相关的一些实用技术，如平台搭建维护、项目部署及运用Docker容器技术进行测试等。为了使读者不但能掌握Selenium自动化测试，而且能够迅速获得项目经验，彻底掌握并灵活运用到实际的测试项目中，本书注重理论与实践相结合，提供了大量典型的自动化测试实例，按照由浅入深、前后照应的顺序来安排内容。