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遵循开放式体系标准,以仪器硬件为基础、计算机为核心、网络通信为支撑的网络化测控系统,越来越多地引入普适计算(Pervasive Computing)、移动计算(Mobile Computing)、云计算(Cloud Computing)等先进计算模式,通过软件技术实现其测控功能。但心系网络系统中存在的安全威胁不断向测控系统扩散,测控软件的开发与复杂性特点带来测控系统的脆弱性,降低其正确执行测控功能的可信度。因此,迫切需要专门工作来寻求网络化测控系统可信增强的基础理论创新与应用。本书以增强网络化测控系统的可信度为主线,重点研究网络化测控系统的可信增强与评价方法。本书是作者长期从事网络化测控系统,特别是网络化测控系统可信性研究工作方法和应用成果总结,本书部分内容在《物联网技术与应用》等研究生课程中进行讲授,这些实践工作对本书形成起到积极作用。

DevOps是基于精益、敏捷、丰田生产系统、柔性工程、学习型组织、安全文化等产业实践知识体系之上总结出来的工程文化和工程流程传递Devops文化理念与工程实践方法读者可以在掌握基础软件研发技能的同时掌握整个基础软件研发流程中人员协作、流程规范、协同链路,掌握端到端的设计思维、敏捷和DevOps实践框架,无缝地构思、构建、评估、迭代和扩展解决思维与方法这些数字化企业软件开发协同的新生态工具链

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一本AI从业者非读不可非AI从业者也不可错过的作品

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精讲Python在人工智能中的应用技术

复杂工业过程控制研究集中在实现产品质量、生产效率和能耗等运行指标的均值或方差优化控制,这要求过程运行指标在统计意义上是高斯的。然而,许多实际工业过程具有明显的非高斯随机动态特性,使得运行指标并不能满足高斯假设。本书总结了作者近年来复杂非高斯工业过程的建模、控制及优化方面的研究成果,主要内容包括基于几何分析双闭环迭代学习控制的复杂非高斯工业过程随机分布控制、基于非线性预测PDF控制的非高斯工业过程随机分布控制、非高斯工业过程的多目标非线性优化控制、基于运行目标函数概率分布形状的工业过程随机优化等方面理论和应用研究。


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