本书是关于雷达目标检测和恒虚警（CFAR）处理理论与方法的一部专著。书中总结了三十多年来，在这一领域国际上的研究进展及大量研究成果。全书由15章组成，主要内容有经典的固定门限检测、均值类CFAR检测器、有序统计类CFAR检测器、采用自动筛选技术的广义有序统计类CFAR检测器、自适应CFAR检测器、韦布尔和对数正态杂波背景中的CFAR检测器、复合高斯分布杂波中的CFAR处理、非参量CFAR处理、杂波图CFAR处理、变换域CFAR处理、距离扩展目标检测、多传感器分布式CFAR处理以及其他CFAR处理方法，最后是本书的回顾、建议与展望。本书可供从事雷达工程、声纳、电子工程、信号与信息处理等专业的科技人员阅读和参考，还可以作为上述专业的研究生教材

首先，本书从云计算产业发展的视角，简要介绍了云计算的分类、架构部署和核心关键技术，以及云计算产业的发展趋势。在此基础上，本书从云计算供应链安全的视角出发，介绍了国产多核处理器对云计算产业的重要性，以及多核处理器产业的发展历史、现状和具有代表性的产品。进而，本书聚焦于通用型云操作系统的关键技术、架构、核心组件和部署方法，以及大力开发和应用我国自主创新的通用型云操作系统的重要意义。后，本书以国产云计算厂商的典型应用案例为基础，介绍了云计算创新应用产业的重要性、产业现状和未来发展趋势。

本书从R语言临床预测模型基本原理讲起，逐步深入到进阶实战，并配合实战案例，重点介绍临床预测模型的构建、评价、验证，让读者可以快速领悟 3~5分预测模型 SCI（science citation index，科学引文索引）的套路与精髓，为后续冲击10分以上SCI打基础。本书分为13章，主要内容有线性回归、Logistic回归、Cox回归、竞争风险模型等；自变量筛选方法有传统方法、逐步回归法、Lasso法、随机森林法、最优子集法、主成分分析法等；模型可视化涉及多种形式的列线图、Calibration校准曲线、ROC、DCA 曲线等图形绘制，不仅涉及单模型的可视化，还涉及单模型多时点、多模型同时点的可视化；模型评价指标涉及C指数、AUC、NRI、IDI 等；模型验证主要涉及简单交叉验证、K折交叉验证、留一法交叉验证及Bootstrap法。本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，适合R语言临床预测模型的入门读者和进阶读者，尤其是临床、护理、公共卫生、药学等专业的硕士研究生和博士研究生或从事相关研究的科研人员阅读。另外，本书还可以作为相关培训机构的教材。

本书系统地介绍了语音识别的原理与应用。全书共15章，原理部分涵盖声学特征、隐马尔可夫模型（HMM）、高斯混合模型（GMM）、深度神经网络（DNN）、语言模型和加权有限状态转换器（WFST），重点描述了GMM-HMM、DNN-HMM和端到端（E2E）三种语音识别框架；应用部分包含Kaldi、ESPnet、WeNet和工业应用实践介绍，内容主要来自工程经验，极具实用性。本书可以作为普通高等学校人工智能、计算机科学与技术、电子信息工程、自动化等专业的本科生及研究生的教材，也适合作为从事智能语音系统的科研人员和工程技术人员的参考书。

本书面向普通高等教育专科升本科（以下简称专升本）考试的“计算机基础”科目，旨在提高考生的备考效率。本书依据专升本“计算机基础”科目的考试要求，用162幅思维导图将计算机基础考试大纲中考查的知识点进行归纳、整理，以图解的方式帮助考生快速记忆并掌握历年考试中的高频考点，包括信息与信息技术的概念，计算机的概念、发展、特点、分类及应用，计算机中数据的表示、存储与处理，计算机系统的组成、主要性能指标，Windows 7操作系统，字处理软件Word 2010，电子表格软件Excel 2010，演示文稿软件PowerPoint 2010，计算机网络，多媒体技术，信息安全基础，数据库系统，数据库软件Access 2010等内容。本书适合参加专升本“计算机基础”科目考试的考生阅读，尤其适合四川、江西、山东、重庆、辽宁、天津、内蒙古等地的专升本考生备考复习。

计算育种是作物育种学与计算机科学的新兴研究方向，其运用数学逻辑和现代计算机巨大的算力，为作物育种生产实践提供智能化的育种决策和实施方案，以实现作物育种从“试验选优”向“计算选优”的根本转变，从而大幅提高作物育种的效率和准确性。本书通过实际案例来阐述了计算育种技术的发展现状，比较系统地介绍了计算育种技术的发展趋势。

本书首先详细介绍图的定义及其与人工智能认知智能阶段的关系，并系统介绍目前有望推动认知智能发展的图智能算法，即图神经网络算法的定义和主流模型。同时，基于图神经网络算法深入剖析加速图智能算法面临的挑战，给出图智能芯片的设计艺术。然后，以本书提出的图神经网络芯片设计为例，分析图智能芯片的具体设计核心和设计技术，并系统地归纳和分析图神经网络芯片设计的相关工作。后，对图智能芯片的发展进行总结和展望。

计算制药被认为是药物学科和制药行业的未来。本书从计算制药的起源、发展和当前的趋势出发，对计算技术如何参与并改善药物研发过程进行了系统而全面的介绍，重点讨论了智能计算在靶点发现、化合物合成、化合物筛选、新适应症发现、晶型预测、三维结构预测等新药研发环节中的应用情况。

本书主要介绍Python应用开发技术，包括Python编程基础、Python编程进阶、Python嵌入式应用开发、Python通信应用开发、Python机器视觉应用开发和Python综合应用开发。本书先深入浅出地介绍相关的理论知识，再进行案例的开发实践，将理论知识的学习和案例开发的实践紧密地结合起来，有助于读者快速掌握相关技术。本书给出了完整的案例开发代码，读者可以在开发代码的基础上快速地进行二次开发。

本书是新一代人工智能实践系列教材之一，从理论基础、平台框架、网络模型和模型优化4个方面重点阐述深度学习技术的基础与实践。本书分为4篇8章内容，包括深度学习概述、深度学习原理、深度学习框架、MindSpore实践、卷积神经网络、模型优化与强化学习实战。 本书可作为人工智能专业、智能科学与技术专业以及计算机类相关专业的本科生及研究生学习深度学习技术的教材，同时也适用于经济、管理等商科专业需要数据计算的学生，以及希望通过自学认证的深度学习工程师的人员。