本书结合典型机械系统控制的实例，系统地介绍了神经网络控制的基本理论、基本方法和应用技术。本书是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。全书共分16章，包括绪论、RBF神经网络的设计与仿真、基于梯度下降法的RBF神经网络控制、自适应RBF神经网络控制、RBF神经网络滑模控制、基于模型整体逼近的自适应RBF控制、基于局部逼近的自适应RBF控制、基于RBF神经网络的动态面自适应控制、数字RBF神经网络控制、离散神经网络控制、自适应RBF观测器设计及滑模控制、基于RBF神经网络的反演自适应控制、基于RBF神经网络的自适应容错控制、基于RBF神经网络的自适应量化控制、基于RBF神经网络的控制输出受限控制和基于RBF神经网络的控制方向未知的状态跟踪。每种控制方法都通过MATLAB进行了仿真分析。

《深入理解DSP：基于TMS320F28379D的开发与实践》介绍德州仪器（TI）公司最新推出的TMS320F2837xD系列DSP的开发和应用，以TMS320F28379D为代表详细介绍其基本结构、工作原理、应用配置以及开发实例等内容。《深入理解DSP：基于TMS320F28379D的开发与实践》共分为15章，首先简要介绍F28379D C28x FPU的架构特点，然后基于CCS 10.3软件环境，讲解其基本使用方法、软硬件开发环境及基本开发流程。在详细介绍F28379D的硬件结构后，针对其功能强大的片上外设，重点解析片上中断及各类定时器的工作流程，并详细描述在控制和通信领域中常用的外设和接口的使用方法，包括通用输入/输出端口（GPIO）、模数转换器（ADC）、增强型脉宽调制器（ePWM）、增强型正交编码脉冲单元（eQEP）、增强型捕捉模块（eCAP）、异步串行通信接口（SCI）、同步串行外围接口（SPI）以及并行通信端口uPP等。最后，《深入理解DSP：基于TMS320F28379D的开发与实践》以F28379D为核心，展示了几种关键技术及其对应的开发实例，为读者提供了直观的、实用的技术参考。《深入理解DSP：基于TMS320F28379D的开发与实践》适合广大电子工程师、自动化控制领域相关专业人员，也可作为高等院校电子信息、通信、计算机、自动控制等专业的本科生和研究生相关课程的教学用书或参考书。

《大模型Agent应用开发》深入探讨了LLM的核心概念、前沿技术和实际应用，最终为扩展AI能力边界的大型基础模型（Large Foundation Models，LFM）的崛起铺平道路。本书开篇详细介绍了LLM的基本原理，随后探讨了多种主流架构框架，既涵盖专有模型（如GPT-3.5/4），也分析开源模型（如Falcon LLM）的独特优势与差异。接下来，我们以基于Python的轻量级框架LangChain为核心，引导读者逐步构建智能体。这些智能体能够从非结构化数据中提取信息，并利用LLM和强大工具包与结构化数据交互。此外，本书还将深入探索LFM领域——该类模型融合了视觉、音频等多态能力，可以覆盖更广泛的AI任务。无论你是经验丰富的AI专家，还是初入该领域的新人，本书都将为你提供解锁LLM全部潜力的路线图，助力开创智能机器的新纪元。

《基于ARM架构的嵌入式系统开发——以Linux系统为例》围绕嵌入式系统的组成，从硬件和软件两个方面对嵌入式系统进行全面深入的介绍，着重讲述嵌入式系统的操作系统移植、系统编程和驱动开发等内容，并加入大量编程实例和开发流程以帮助读者快速掌握相关知识，*后简要介绍嵌入式系统发展趋势和未来研究重点。

将这本书放在手边，可以让你方便地查阅到以下内容：如何安装Linux系统并完成安装之后的首S次配置。如何通过命令行（CLI）界面浏览Linux文件系统。如何从系统自带的软件仓库以及其他一些软件源之中安装软件，并处理好软件包之间的依赖关系。如何设置文件与目录的权限。如何创建、修改并移除用户账号。如何调整网络配置。如何格式化并挂载文件系统。如何排解基本的硬件及软件故障。如何创建并管理逻辑卷。如何通过SELinux机制调整安全策略。如何管理防火墙与iptables。如何关闭、重启并复原系统。如何备份与恢复数据。

本书是一本非常实用的计算机体系结构入门书，所基于的RISC-V指令集架构是一种开源的机器语言，有望成为主流的设计语言。本书旨在指导读者动手设计RISC-V处理器，实现不同的处理器组织，如普通流水线、多周期操作流水线、多线程、多核等。在每一步的实现环节，都给出开源的C++ HLS代码，可以在基于FPGA的开发板上进行集成和测试。本书从设计的角度介绍计算机体系结构，既涵盖足够的理论知识，又提供丰富的实验资源，既可作为面向本科生的计算机体系结构入门教程，又可作为面向FPGA工程师的高层次综合和RISC-V的实战指南。

在过去的十几年中，软件测试技术的演进突破了曾经的局限，发生了翻天覆地的变化，在新的领域有了更广泛的应用场景。本书从现代软件测试技术的视角，深入探讨近年来涌现和快速发展的测试技术，以及在快速变化的技术环境中依然保持高度相关性和实践价值的方法论与技巧。本书内容主要包括现代软件测试的工程理念，测试策略、分析和设计，测试与系统架构的关系，各项测试技术精要，自动化测试框架的设计与实现，AI产品、大数据产品、区块链、图形图像相关测试技术，以及大模型赋能下的测试智能化等。我们希望这是一本软件测试技术领域的“百科全书”，无论你是希望在专业领域不断精进的技术专家，还是希望打下扎实基础的入门读者，都能从本书中汲取宝贵的经验。

《深空测控GNSS应用技术》以GNSS应用于深空导航为出发点，从月球探测器导航的时间与坐标系统、动力学模型和测量模型、地月空间GNSS信号特征、基于GNSS的月球探测器精密定轨和自主导航算法以及工程应用实例等方面开展详细论述。本书详细介绍了深空导航中涉及的时间与坐标系统，动力学模型和测量模型；针对典型月球探测任务各阶段计算分析了GNSS信号的可见性、动态性和精度因子；给出了GNSS测量数据用于月球探测器精密定轨的算法，对实测数据定轨精度进行分析，全面评估了月球探测任务全弧段GNSS定轨精度；提出了基于GNSS测量的月球探测器自主导航算法，分析了自主导航的精度等。在此基础上，还提出了未来载人月球探测和小行星探测等任务应用GNSS技术的新方向。 本书理论与实践并重，可供深空测控相关工程技术人员参考，也可作为深空探测器精密定轨等专业方向的科研人员的参考读物。

本书以深度学习入门内容为主线，通过数形结合的方式来渐进式引导读者进行学习，力争使各位读者对于每个算法原理不仅要做到知其然更要做到知其所以然。同时，本书采用了深度学习中较为流行且简单易学的PyTorch框架来进行示例，以便让各位读者在学习各个算法的原理过程中也能够掌握其实际的用法。 本书共10章，分为深度学习领域发展和开发环境配置、深度学习基础和深度学习技术在自然语言处理领域方面的应用三部分内容。第一部分内容（第1~2章）详细介绍了深度学习的起源和发展阶段及深度学习环境的安装配置。第二部分内容（第3~8章）介绍了深度学习入门的基础内容，包括线性回归、梯度下降与反向传播、卷积神经网络、循环神经网络和模型的优化等方面的内容。第三部分（第9~10章）详细介绍了自然语言处理领域的重要概念和技术发展路线，包括Seq2Seq、注意力机制、Transformer和GPT等目前主流的算法模型。 本书图例丰富，原理与代码讲解通俗易懂，既可作为高等院校和培训机构相关专业的教学参考书，也可作为对深度学习领域感兴趣的工程师和研究人员使用。

本书由同济大学-维克多汽车技术联合实验室与一汽解放汽车有限公司合作开发，是一本专门为AUTOSAR自适应平台（AP）初学者设计的工具书。书中基于AP合作项目中的软件开发实例，以Vector公司的MICROSAR Adaptive解决方案为例，详细介绍了从软件规范到实际操作的全过程，逐步指导读者如何使用Vector公司的工具来设计、开发和测试基于该平台的软件系统。