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TheScienceofInterstellar

ExecutiveproducerandtheoreticalphysicistKipThornetakesreadersonajourneythroughtheotherworldlysciencebehindChristopherNol KipThorne 2023-04-13 01:28:47

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以色列谷

以色列选择了科技兴国的道路，成为重要高科技领域（如军用设备、通信和信息系统、生物科技、环境科学等）的全球领先者。在以吸引科技企业而著称的纳斯达克交易所中，只有800万人口的以色列贡献了147个上市公司，仅次于来自美国、加拿大和中国的上市企业 (以)顾克文(EdouardCukierman)/丹尼尔.罗雅区(DanielRouach)/(中) 2023-04-13 01:27:53

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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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智能机器的未来

物理学家史蒂芬·霍金曾警告人工智能的全面发展可能导致人类的灭绝。这个警告是否是现实呢？毫无疑问，机器人和自动化正在改变着我们的世界，不停地有初创公司出现，利用智能机器来帮我们完成一些单调乏味的任务，比如驾驶汽车。而自动化产业的憧憬则是创造能戴维•明德尔（DavidMindell） 2023-04-13 01:01:35

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人类找北史

√全球最具影响力的科技记者最新力作√揭秘GPS是如何影响和监视我们的生活√了解导航的前世今生****************************************************************从指南针的发明到GP ［美］海华沙·布雷（HiawathaBray） 2023-04-13 00:55:12

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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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差错控制编码

本书为原书第2版的译本，旨在全面介绍差错控制编码系统的基础理论和实际应用。主要内容包括以下几个方面：-可靠数字传输和存储的编码；-线性分组码、循环码、二进制BCH码、大数逻辑可译码以及有限几何码的应用；-卷积码；-基于网格的软判决译码算法； [美]ShuLin/[美]DanielJ.Costello,Jr 2023-04-13 00:08:04

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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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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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