《持久性内存存储系统关键技术研究》由清华大学博士后陈游旻撰写，内容荣获2021年度CCF优秀博士学位论文奖。全书重新思考了基于持久性内存的存储系统架构方式，并在操作系统、网络系统、存储软件等不同层次展开了研究。针对不同的问题，作者均提出了对应的解决方法或解决方案。《持久性内存存储系统关键技术研究》共七章：第1章 引言，主要介绍了研究背景与意义，概述了持久性内存存储系统，并简要叙述了全书的研究内容、主要贡献及组织结构。第2章 相关工作，主要介绍了基于持久性内存的单机存储系统，基于RDMA的分布式系统，以及分布式持久性内存存储系统。第3章 Kuco：用户态与内核态协同的文件系统架构，首先概述了研究内容与研究动机，然后介绍了Kuco的总体设计，接着介绍了KucoFS的实现细节，随后进行了实验和性能评估。第4章 ScaleRPC：面向连接分组的分布式内存通信机制，首先概述了研究内容和研究动机，然后介绍了ScaleRPC架构设计，接着进行了实验和性能评估，然后介绍了ScaleRPC在真实场景下的应用。第5章 Plor：融合悲观锁与乐观读的并发控制协议，首先概述了研究内容、研究背景和研究动机，然后介绍了Plor的基本内容，接着介绍了Plor的总体架构和Chronus的实现细节，随后进行了实验和性能评估。第6章 FlatStore：基于日志结构的键值存储引擎，首先概述了研究内容、研究背景和研究动机，然后介绍了FlatStore架构设计，接着介绍了FlatStore实现细节，随后进行了实验和性能评估。第7章 总结与展望，对分布式持久性内存存储系统的构建及关键技术进行了总述，并总结了全书的主要研究工作，随后对未来的研究进行了展望。

本书主要介绍战略管理数字决策工程的理论方法和技术平台，具体内容包括三个部分：第一部分是战略管理数字决策需求分析。第二部分是战略管理数字决策理论，包括战略管理与发展规划测度化、闭合化、数据化、智能化、数字化等理论。第三部分是战略管理数字决策工程平台，包括力量对比仿真评估平台、作战构想仿真评估平台、体系配系仿真评估平台、杀伤链仿真评估平台、路径决策智能推演平台、项目决策智能推演平台、投资决策智能推演平台、调控决策智能推演平台、能力建设知识图谱平台、战略态势知识图谱平台、传递支撑知识图谱平台、基础数据知识图谱平台、数字决策数据服务环境、数字决策智慧研判环境。

本书由杰出的科学史专家托马斯·黑格和保罗·塞鲁齐撰写，在经典之作《现代计算机发展史》第二版的基础上，进行了脱胎换骨式的全面重构，用全新视角，深入阐释计算技术体系及其应用的进化，带领读者理解计算机的变革历程，以及技术与社会的相互塑造。全书共分15章，每章讲述计算机的一种转变，从1945年的ENIAC谈起，到电子邮件、袖珍计算器、个人计算机、万维网、电子游戏、智能手机的发展，再到计算机无处不在又无迹可寻的当今世界，最后以集成了多种计算模式的特斯拉Model S作为结尾。全书史料丰富，见解深刻，叙述生动，是现代计算机发展史的最佳入门级读物。

本书以装备软件相关测试标准为基础，系统收集并整理了具有普遍性和代表性的测试案例，涵盖文档审查、代码审查、静态分析、代码走查、逻辑测试、功能测试、性能测试、接口测试、边界测试、强度测试、余量测试、容量测试、安全性测试、安装性测试、兼容性测试、人机交互界面测试等多种测试类型。本书所有测试案例均来自实际的软件测评项目，案例真实、贴切，其中既有优秀的测试案例，也有大量存在不足的测试案例，对于每一个测试案例，特别是存在不足的案例，进行了点评分析。透过这些测试案例，我们可以看到，软件测试不充分的诱因已远远超出了软件测试的范畴，其中不乏软件需求和软件设计不全面、不合理等给测试人员造成的困惑，从这个意义上说，本书不单单是一本软件测试方面的图书，同时也是软件需求分析、软件设计、软件编码方面的案例展现。

本书主要以纯案例驱动的形式，分别使用和结合使用requests库、selenium库，从互联网上收集数据。主要内容包括收集静态网页数据，网页解析，JSON数据，JSON解析，多级翻页，cookie和session，验证登录，多线程，数据的存储，收集到的数据包括静态网页数据、json、图片、音频、视频等数据，并对获取的数据进行清洗。适合Python初学者，也适合研究Python的广大科研人员、学者、工程技术人员。本教材采用纯的案例，和简单的注释，其他一些先修的知识是在其他课程有开设。

针对国内外服务计算研究及其教学应用的热点问题，作者在服务计算、Web服务学科领域基础理论方面从事多年深入研究，借鉴国内外已有资料和前人成果，经过分析论证，收集大量专家和学者近年来有关服务计算前沿问题的著作和报告等，围绕Web服务、面向服务的体系结构、服务质量和质量预测、服务选择和服务推荐、服务组合、云计算和教育云等六个方面的基本概念、研究现状、主要研究问题、待解决问题及未来发展趋势等展开研究，以形成支持新一代服务计算应用的一些新思路。其目的是增进社会各界对服务计算、Web服务等新一代技术发展情况和应用前景的体验和认识，进而推进服务计算技术的发展和完善。

大数据时代，信息检索系统用户对检索模型查准率提出了较高要求。然而，现阶段传统检索模型研究陷入瓶颈，表现为近若干年被提出的模型查准率提升幅度小，无法较好满足用户对于精准查询的需求。本书通过引入数字信号处理领域理论，提出了基于数字滤波的信息检索模型构架DSPF，并通过与经典向量空间模型、概率模型与统计语言模型融合，提出了三个高查准率检索模型DSPF-BM25， DSPF-DLM，DSPF-MATF。提出基于DSP理论的信息检索模型与相应的模型构建方式，并基于此初步实现一个检索系统。主要内容包含：基于DSP理论的检索模型构建方式、基于DSP理论的信息检索模型、基于DSP理论的信息检索模型在管理信息系统中的应用。

本书以常用的GSK980T车床数控系统和FANUC 0i数控系统为例，介绍数控车床、数控铣床和加工中心的编程与操作，将理论知识与数控编程、数控仿真加工以及数控机床操作等有机地融为一体。按照企业真实案例加工流程，编写工作页式活页教材。本书理论联系实际；注重以学生为主体、以教师为主导的教学理念；重点突出、循序渐进、图文并茂；指导学生通过完成任务，巩固知识，锻炼技能。本书配套资源丰富，可满足混合式教学需求。本书可作为高等职业院校数控技术、机械设计与自动化等机电类专业的教材，也可用作企业数控加工技能培训教程。

本书基于当前自然语言生成的研究现状，探究自然语言生成中的可控性。利用预训练语言模型中的知识，将可解释信息用于可控生成过程，包括将概念语义和特征属性用于生成模型的构建思路和基本算法。本书内容包括绪论、基于概念网络的文摘生成、可解释信息抽取、概念语义可控摘要生成。可控文本生成方法和基于提示的文本生成控制。本书可作为人工智能、自然语言处理、大数据等专业研究生教材或教学参考书，也可供自然语言处理相关专业的工程技术人员阅读参考

本书主要针对控制理论的一些重要分支，分析了当前存在的瓶颈问题，展望了其发展趋势和面临的一系列挑战。全书共分为17章，分别为：优化控制研究的概述与关键问题分析、逻辑控制系统中的未解问题、系统与控制中优化理论与应用的挑战与瓶颈、分布参数系统控制、数据驱动控制系统、自抗扰控制中的若干未解问题、非线性控制的几个瓶颈问题、时间与事件驱动的采样系统控制、系统辨识在信息时代的挑战和一些瓶颈问题、自适应控制的瓶颈问题、预测控制理论的瓶颈问题、随机控制系统中的若干瓶颈问题、不连续控制系统的现状及开问题、时滞系统控制的瓶颈问题、控制系统分析设计的一个隐性瓶颈问题、鲁棒控制的瓶颈问题、怎样的受控对象更好控制；最后以附录的形式列出了征集到的部分开问题。