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纳米级 CMOS 中的模拟和混合信号电路 - 电子书
《模拟电路与信号处理》丛书，前身为《Kluwer 国际工程与计算机科学丛书》，是一套高水准的学术专业丛书，出版有关模拟集成电路和信号处理电路与系统的设计和应用的研究成果。通常每年我们会出版 5-15 本研究专著、专业书籍、手册和编辑本段，分发给世界各地的工程师、研究人员、教育工作者和图书馆。该丛书促进并加快了模拟领域新研究成果和教程观点的传播。全球范围内，该领域开展着大量令人兴奋的研究活动。研究人员正努力通过改进模拟功能来弥合传统模拟工作与超大规模集成 (VLSI) 技术的最新进展之间的差距。模拟 VLSI 已被公认为未来信息处理的主要技术。模拟工作正在显示出巨大变化的迹象，重点是结合设备/电路/技术问题的跨学科研究工作。因此，新的设计概念、策略和设计工具正在被揭示。感兴趣的主题包括：模拟接口电路和系统；数据转换器；有源 RC、开关电容和连续时间集成滤波器；混合模拟/数字 VLSI；仿真和建模、混合模式仿真；模拟非线性和计算电路和信号处理；模拟神经网络/人工智能；电流模式信号处理；计算机辅助设计 (CAD) 工具；新兴技术中的模拟设计 (可扩展 CMOS、BiCMOS、GaAs、异质结和浮栅技术等)；模拟测试设计；集成传感器和执行器；模拟设计自动化/基于知识的系统；模拟 VLSI 单元库；模拟产品开发；射频前端、无线通信和微波电路；模拟行为建模、模拟 HDL。
MATLAB 中的神经网络和学习算法 - 电子书
© 编辑（如适用）和作者，经 Springer Nature Switzerland AG 独家授权，2022 年更正出版 本作品受版权保护。所有权利均由出版商独家和独家授权，无论涉及全部或部分材料，特别是翻译、重印、重复使用插图、朗诵、广播、在缩微胶片或任何其他物理方式上复制、传输或信息存储和检索、电子改编、计算机软件或现在已知或今后开发的类似或不同的方法的权利。本出版物中使用的一般描述性名称、注册名称、商标、服务标记等并不意味着，即使没有具体声明，这些名称也不受相关保护法律和法规的约束，因此可以免费用于一般用途。出版商、作者和编辑可以放心地假设本书中的建议和信息在出版之日被认为是真实和准确的。出版商、作者或编辑均不对本文所含材料或可能出现的任何错误或遗漏提供明示或暗示的保证。出版商对于已出版地图中的司法管辖权主张和机构隶属关系保持中立。
重新审视的非正式经济-Taylor＆Francis电子书
在全球南部，传统的非正式劳动形式继续持续存在。在大多数国家中，超过一半的工人被非正式地雇用为自己的帐户工人，临时工，合同工人，工业工人，工作人员，家庭工作人员，没有明确的雇主与雇主关系，他们没有从雇主那里获得任何劳动和社会保护。的确，在全球劳动力中，男人和女性都是自雇人士（ILO 2018a； Bonnet，Vanek and Chen 2019）。在过去的十年中，有一些尝试在全球南部进行非正式的正式尝试，但是这种方法和结果已经混合在一起，在一些拉丁美洲国家中有所进步。阿根廷，巴西，多米尼加共和国，厄瓜多尔和乌拉圭在2002年至2013年之间将非正式就业减少了10个百分点。这是该地区经济增长的结果，以及向工人及其雇主提供的立法和激励措施的形式化战略（ILO 2014）。
理解人工智能 - Taylor & Francis 电子书
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农业中的人工智能 - Taylor & Francis 电子书
Rajesh Singh 博士目前是 Lovely Professional University 的教授，拥有超过 16 年的学术经验。他曾获得印度博帕尔 (M.P) RGPV 的 M.Tech 金牌，并获得 B.R. 博士的工学学士学位。印度阿格拉 (U.P) 的 Ambedkar University。他的专业领域包括嵌入式系统、机器人、无线传感器网络和物联网。他曾担任国际/国家会议、教师发展计划和研讨会的主讲人和会议主席。他拥有 152 项专利。他在嵌入式系统和物联网领域已在相关期刊/会议上发表了 100 多篇研究论文，并在 CRC/Taylor & Francis、Narosa、GBS、IRP、NIPA、River Publishers、Bentham Science 和 RI publication 等知名出版商出版了 24 本书。他是 AISC 丛书、Springer（2017 年和 2018 年）和 IGI global（2019 年）出版的特刊的编辑。在他的指导下，学生参加了国家/国际比赛，包括 2014 年和 2015 年德克萨斯州和 DST 举办的“创新设计挑战赛”以及西班牙马德里机器人工程卓越奖。他的团队是印度政府 MHRD 为 Mahindra & Mahindra 问题陈述举办的“Smart India Hackathon-2019”硬件版本的获胜者。在他的指导下，学生团队获得了学生项目计划下的“2019 年 InSc 奖”。他曾荣获“甘地青年技术创新 (GYTI) 奖”，担任“车载诊断数据分析系统-OBDAS”的导师，并在 2018 年印度总统府创新创业节期间被评为“尖端创新”。他曾荣获由 EET CRS 研究部门举办的第三届教师品牌奖-15 的“卓越证书”，以表彰他在专业教育和行业方面的卓越表现，2015 年的“卓越研究奖”类别，以及 2012 年的国际科学与信息会议青年研究员奖。
使用Verilog的数字VLSI设计和模拟 - 电子书
责任/免责声明的限制，而出版商和作者在准备这项工作方面都尽了最大的努力，而对这项工作内容的准确性或完整性没有任何陈述或保证，并特别否认所有保证，包括没有限制对特定目的的商人或适应性的限制。这项工作的销售代表，书面销售材料或促销报表不得创建或扩展保修。在这项工作中将组织，网站或产品作为引用和/或潜在信息来源的事实并不意味着出版商和作者认可该组织，网站或产品可能提供或建议的信息或服务。这项工作的出售是为了了解出版商没有从事专业服务。此处包含的建议和策略可能不适合您的情况。您应该在适当的情况下咨询专家。此外，读者应意识到，这项工作中列出的网站可能已经改变或消失了这项工作的写作和阅读时。出版商和作者都不应对任何利润损失或任何其他商业损失（包括但不限于特殊，附带，结果或其他损害）负责。
基于 POMDP 的自适应交互 - IOS Press 电子书
摘要。在本研究中，实验测试了一个旨在推动人类操作员和无人机 (UAV) 团队之间互动的正式框架。目标是通过在线监控操作员的心理工作量 (MW) 和表现来控制代理之间的互动，从而提高人类的表现。所提出的解决方案使用应用于心脏特征的分类器进行 MW 估计。分类器输出作为人类 MW 状态观察引入部分可观察马尔可夫决策过程 (POMDP)，该过程对人机交互动态进行建模，旨在控制交互以优化人类代理的表现。基于对操作员 MW 和表现的当前信念状态以及任务阶段，POMDP 策略解决方案控制应该向操作员建议或不建议哪些任务，假设无人机能够支持人类代理。使用一项实验对该框架进行了评估，其中 13 名参与者以不同的工作量水平执行了 2 次搜索和救援任务（有/无适应性）。根据文献，当使用自适应方法时，参与者感受到的 MW、身体和时间需求、挫折感和努力明显减少，他们的飞行得分也显著提高。这些发现证明了这种基于 POMDP 的自适应交互控制如何提高性能，同时减少操作员的工作量。
电子电路的布局设计基础 - 电子书
©Springer Nature Switzerland AG 2020这项工作将获得版权。所有权利都是由出版商保留的，无论材料的全部或部分都涉及，都可以涉及翻译，重印，重新使用，插图，朗诵，广播，对微型企业或以任何其他物理方式或任何其他物理方式复制，以及以任何其他物理方式，以及传播或信息存储和检索，电子适应，计算机软件，相似或相似的方法，或者现在已知或不知情的方法。使用一般描述性名称，注册名称，商标，服务标记等。在本出版物中，即使在没有特定陈述的情况下，这种名称也不受相关的保护法律和法规的限制，因此也没有暗示，因此可以免费使用。出版商，作者和编辑可以肯定地假设本书中的建议和信息在出版之日被认为是真实而准确的。就本文包含的材料或可能已犯的任何错误或遗漏而言，出版商，作者或编辑都没有提供任何明示或暗示的保修。出版商在已发表的地图和机构之后的管辖权索赔方面保持中立。
市场经济中的供应-Taylor＆Francis电子书
2.1降低边际生产力的定律第35页3.1典型的成本附表45 5.1英国业务中的资产集中度99 5.2企业集中度调查的摘要99 5.3由最大的100 100企业控制的制造产量份额。制造业101 5.7英国的卖方集中103 5.8英国的市场结构103 5.9 5.9（a）制造业中的平均浓度比率为105 5.9 5.9（b）SIC订单制造中的平均浓度比率106 5.10 5.10资金之间的关系专用于收购和制造公司的浓度在106 5.11的企业中，工厂分配和分配107 5.11的公司的分配措施107 5.国内生产总值5.13部门就业股份108 5.14集中度，盈利能力和入场障碍之间的关系112 6.1投票集中在英国的投票集中在伦敦证券交易所上的普通股所有权127 7.1授权的警察企业中的人口百分比为人口百分比160 7.2实际警察强度为授权强度160 7.3实际人数161 7.4实际人数161 7.4实际人数161 7.4实际人数。4
AI驱动无人驾驶汽车的伦理法律 - 电子书
人工智力现在存在于我们日常生活的许多领域中。它有望领导新的和有效的业务模型，以在私营和公共部门中有效和以用户为中心的服务。在深度学习，（深度）增强学习和神经进化技术方面的AI进步可以为人工通用智能（AGI）铺平道路。但是，AI的开发和使用也带来了挑战。数据语料库中普遍存在用于训练AI和机器学习系统的固有偏见归因于大多数这些挑战。此外，多个实例强调了在基于动力的决策中需要隐私，公平性和透明度的必要性。本书系列将为研究人员，领导者，决策者和决策者提供一条途径，以分享AI最前沿的研究和见解，包括其在道德，可解释的，可解释的，隐私的，可信赖的，可信赖的和可持续的方式中的使用。