本教材按照工作項目設(shè)計內(nèi)容，包括發(fā)酵工程制藥技術(shù)、基因工程制藥技術(shù)、細(xì)胞工程制藥技術(shù)、酶工程制藥技術(shù)、生物制品制備、生物制藥生產(chǎn)的下游技術(shù)、生化藥物制備七個項目，下設(shè)二十二個具體工作任務(wù)，將生物制藥的主要理論知識融通于源自企業(yè)生產(chǎn)實踐的項目中，通過豐富的實踐操作載體，重新構(gòu)建知識樹，實現(xiàn)理論的活學(xué)活用。每個項目設(shè)置了“

本書針對圖像處理中常見的問題，如噪聲、對比度不足、顏色不統(tǒng)一等，提供了多種預(yù)處理方法。首先，針對低照度圖像，本書介紹了一種對比度增強(qiáng)方法，該方法可以有效提高圖像的視覺效果，使其更清晰。此外，對于不同相機(jī)拍攝的彩色圖像間顏色不統(tǒng)一的問題，本書也提出了一種有效的顏色轉(zhuǎn)移方法，確保不同來源的圖像在色彩上保持一致。對于灰度化處

本書以MATLABR2024a為軟件平臺，基于作者20余年的學(xué)習(xí)與使用經(jīng)驗，從初學(xué)者角度全面講解MATLAB的基礎(chǔ)知識和解決問題的方法，深入淺出，實例引導(dǎo)，內(nèi)容翔實，易學(xué)易用。全書共分為兩篇16章，第一篇為MATLAB基礎(chǔ)知識部分，內(nèi)容涉及MATLAB概述、向量、矩陣與數(shù)組、數(shù)據(jù)類型與運(yùn)算符、程序設(shè)計與調(diào)試、矩陣運(yùn)算、

本書以柔性制造生產(chǎn)線的工藝編制、聯(lián)機(jī)調(diào)試、生產(chǎn)管理、質(zhì)量控制為核心，具體分為走進(jìn)智能制造領(lǐng)域、自動料倉的操作與聯(lián)調(diào)、工業(yè)機(jī)器人的操作與聯(lián)調(diào)、數(shù)控車銑多聯(lián)機(jī)的操作與聯(lián)調(diào)、桁架機(jī)械手的操作與聯(lián)調(diào)、輸送帶的操作與聯(lián)調(diào)、氣缸件自動生產(chǎn)線加工、智能制造企業(yè)現(xiàn)場管理八個教學(xué)項目，十九個任務(wù)，其中，氣缸件自動生產(chǎn)線加工為綜合項目，是

根據(jù)儲能形式的多樣性，本書設(shè)置了熱工基礎(chǔ)實驗、化學(xué)儲能實驗、機(jī)械儲能實驗、相變儲能實驗和儲能綜合實驗，共5個代表性的實驗章節(jié)。并適當(dāng)加入了產(chǎn)教融合、科教融匯的最新成果及優(yōu)秀案例，力求讓學(xué)生了解目前各種儲能技術(shù)的現(xiàn)狀，掌握儲能專業(yè)基礎(chǔ)理論知識和專業(yè)技能方面的多學(xué)科綜合知識。

薄膜熒光傳感是基于分子材料的激發(fā)態(tài)實現(xiàn)傳感的技術(shù)，在微痕量CBRN（化學(xué)、生物、放射性物質(zhì)和核素）類物質(zhì)探測中具有巨大的應(yīng)用潛力。本書修訂版涵蓋了熒光傳感基本原理、敏感薄膜創(chuàng)制策略、薄膜器件化方式、典型薄膜熒光傳感器結(jié)構(gòu)與性能，以及薄膜熒光傳感器發(fā)展趨勢等內(nèi)容，比較完整地反映了薄膜熒光傳感技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用現(xiàn)狀。 本書結(jié)

本書通過文獻(xiàn)綜述、室內(nèi)試驗、理論分析、數(shù)值模擬和現(xiàn)場應(yīng)用相結(jié)合的方法，在破巖理論和技術(shù)發(fā)展綜述與展望的基礎(chǔ)上，針對深部硬巖應(yīng)力條件與力學(xué)特征，系統(tǒng)研究了深部硬巖截割特性、開采誘發(fā)高應(yīng)力礦柱巖爆機(jī)制、深部硬巖可切割性表征與改善方法，進(jìn)一步開展了深部硬巖礦體非爆機(jī)械化開采現(xiàn)場應(yīng)用，在此基礎(chǔ)上系統(tǒng)進(jìn)行了非煤礦山智能綠色升級實

《液相激光燒蝕及其納米材料制備應(yīng)用》介紹一種*特的納米制備技術(shù)即液相激光燒蝕（laserablationinliquids，LAL）技術(shù)，以及其納米材料制備的應(yīng)用。LAL技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)表現(xiàn)在：①化學(xué)上“簡單、干凈”，不需要任何催化劑，屬于綠色合成，可以在溫和環(huán)境中進(jìn)行諸如高溫高壓相等亞穩(wěn)相納米材料制備；②特殊的反應(yīng)空間使得

本書以當(dāng)前AI繪畫領(lǐng)域熱門的AI繪畫工具StableDiffusion和Midjourney為例，全面系統(tǒng)地講述了它們的應(yīng)用方法、繪畫技巧，以及在游戲美術(shù)設(shè)計領(lǐng)域中的實戰(zhàn)應(yīng)用。 全書共分11章，第1～4章介紹了游戲美術(shù)設(shè)計和AI工具原理方面的基礎(chǔ)知識；第5～9章介紹了StableDiffusion和Midjourney

本書全面介紹TensorFlow2.x框架及其在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，內(nèi)容包括TensorFlow簡介、Python語言基礎(chǔ)、環(huán)境搭建與入門、TensorBoard可視化、多層感知機(jī)實現(xiàn)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)和GPU并行計算等。