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Google

想要掌握未来，必须了解谷歌。谷歌是从1998年在车库里创立起家的，短短数年间研发了上千项专利。如今，它已经力压苹果、亚马逊，成为“世界最具价值品牌”、“最佳雇主”。无疑，谷歌是互联网时代的最大赢家。这家公司通过巨额广告利润收获现在，并有意愿托马斯·舒尔茨(Thomas·Schulz) 2023-04-13 01:14:05

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数字医疗

长久以来，科技被视为医疗改革的利器，旨在治愈各种医疗问题。然而，当临床医生开始使用计算机提供医疗服务时，便不得不面对着一系列的问题。技术的使用甚至可能造成致命的错误。那么，什么才是真正的数字医疗？未来的医疗改革道路在哪里呢？《数字医疗》从技罗伯特•瓦赫特(RobertM.Wachter) 2023-04-13 00:52:36

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界面设计模式

尽管目前已经存在各种各样的用户界面设计工具，设计良好的应用界面仍然不是一件容易的事情。这本畅销书是极少数可以信赖的资料，它能帮助你走出设计选项的迷宫。通过把捕捉到的最佳实践和重用思想体现为设计模式，《界面设计模式》提供了针对常见设计问题的解 JeniferTidwell 2023-04-13 00:23:13

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离散时间信号处理

《数字信号处理》(1975年版)，是《离散时间信号处理》(第2版)的第一代著作。该书被视为数字信号处理领域的经典教材，系统地总结了该领域的基本理论、基本概念和规律。全书概念清晰、逻辑性强、推理严密，是一本优秀的数字信号处理教材。在70年代末 RonaldW.Schafer/AlanV.Oppenheim/JohnR.Buck 2023-04-13 00:21:03

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4G移动通信技术权威指南

内容简介：本书是《3G演进：HSPA与LTE（第2版）》的升级版，专注于LTE和LTE-Advanced（LTE第10版）。全面概述了LTE的基本技术以及LTE标准，具体阐述了如何实现4G技术。书中对移动方案的每个组成部分都进行了详尽诠释， [瑞典]ErikDahlman 2023-04-13 00:15:04

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3G演进

《3G演进：HSPA与LTE（英文版，第2版）》详细描述了3G数字蜂窝系统向先进宽带移动接入技术演进的经验之谈。该书重点介绍了3G移动通信标准化开发及无线接入技术和接入网络的演进路线。其内容分为5个部分，清晰地阐述了3G演进技术取舍的细节。 ErikDahlman/StefanParkvall/JohanSkold 2023-04-13 00:14:10

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3GPP长期演进

本书系统地介绍了3GPP长期演进(LTE)的技术原理和系统设计。全书分为9章。第1章首先介绍了LTE产生的背景，然后概述了LTE的重要技术特点。第2章介绍了LTE的需求指标。第3章详细介绍了LTE物理层协议的内容。第4章讨论了LTE无线传输沈嘉等 2023-04-13 00:11:09

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LTE,TheUMTSLongTermEvolution

《LTE:UMTS长期演进理论与实践》是一本系统、深入、全面地介绍LTE技术背景、动因和技术内容的书籍。涵盖了基本理论基础、物理层技术设计、网络协议架构以及系统部署和性能分析等方面。该书理论基础分析完整深刻，技术描述翔实完备，协议介绍深入浅 Sesia,Stefania/Toufik,Issam/Barker,Matthew 2023-04-13 00:07:04

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5GNR标准：下一代无线通信技术

本书对NR标准进行了描述。NR标准是在2018年春末由3GPP制定的新一代无线接入技术标准。第1章对5G做了简单介绍。第2章描述了标准化的过程和相关的组织，比如3GPP和ITU。第3章介绍了可用于移动通信的频段以及发掘可用新频段的流程。有关 [瑞典]埃里克•达尔曼（ErikDahlman）/斯特凡•巴克浮（StefanParkvall）/约 2023-04-13 00:03:02

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用户体验要素

&T、eBay和Nokia等知名公司。他也是JavaScript编程语言的发明人之一。Jesse的许多思维和方法已经成为了设计和开发互联网产品的标准。 JesseJamesGarrett 2023-04-13 00:01:31

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UnderstandingYourUsers

Today,manycompaniesareutilizingaUser-CenteredDesign(UCD)process.However,itisacommonpracticeformostcompaniestoonlypriorit CatherineCourage/KathyBaxter 2023-04-13 00:00:51

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深入浅出神经网络与深度学习

本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。 [澳]迈克尔·尼尔森（MichaelNielsen） 2023-04-12 23:59:24

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