物体6自由度（6D，6DoF）位姿估计是机器人视觉、增强现实、自动驾驶、具身智能等领域的核心技术。本书分层次介绍了有纹理物体、低纹理物体，以及反光低纹理物体位姿估计的先进机器视觉理论、方法及关键技术，其中以最具挑战性的反光低纹理物体为重点。全书包含8章，第1章为绪论，介绍视觉6D位姿估计的基本概念、研究现状，及现有技术面临的挑战；第2章介绍视觉6D位姿估计的基础知识；第3章介绍适用于有纹理物体的基于图像特征点匹配的方法；第4章介绍适用于低纹理物体的判别式神经网络方法；第5章～第8章介绍适用于反光

本书为“临床检验技术与应用”丛书中的一个分册。全书共分为七章，分别介绍了血液分析仪的发展历史、技术原理及最新技术进展；血细胞数量和形态检验与临床应用；血栓和止血检测的基本技术原理、方法与临床应用；流式细胞分析技术原理与临床应用；尿液自动化检验发展历史、技术原理与临床应用；粪便及其他体液检验与临床应用；ISO15189在临床血液体液检测领域质量管理的应用。

本图集以贵州省耕地质量地球化学调查评价45.4万件表层土壤样品数据为基础，展示了贵州省耕地土壤硒元素在不同尺度（省级、市级、县级）的含量分布，按照更细化的硒含量等级制作了贵州省耕地土壤硒元素地球化学等级图。本图集可为贵州省现代山地特色耕地的科学利用与管护提供基础支撑。

本书是在编著者对西藏珞隅地区产热带、亚热带药用植物进行调查、采集、记录，并考证藏医本草文献基础上撰写而成的。全书由总论和各论两部分组成。总论部分简要介绍了热带、亚热带植物药材在藏药中的重要地位、进口藏药材的现状和风险、珞隅地区的自然和人文概况、珞隅地区藏药与民族药用植物调查方法、珞隅地区的药用植物资源、珞隅地区进口藏药材国产替代资源。各论部分详细介绍了110味珞隅地区产热带、亚热带藏药材，每味药材尽可能全面记载其藏文名、别名、本草考证、基原、植物性状、分布与生境（含珞隅地区产地）、功效成分、药理

本书结合小波变换和深度学习这两种先进的技术手段，系统地设计多种小波域上的依赖关系，对小波变换域联合建模进行深入的研究，从而显著地提高小波对图像特征的表示能力，并推动小波分析在理论和应用方面的发展。本书首先介绍小波变换的基本原理和相关的数学知识，以及小波变换在图像处理中的应用；其次详细地讲解深度学习相关的理论知识和常用的图像处理方法；然后详细地介绍深度神经网络的基础理论和网络组件，以案例形式介绍PyTorch深度学习框架；最后，详细地介绍深度神经网络常用网络组件和模型，重点介绍和分析ResNet模

本书对自然资源综合调查支撑承德生态文明建设和自然资源管理中心工作的内容和路径等进行了系统研究。全书共15章，内容涉及积极拓展地质调查工作服务领域、注重成果表达方式创新和转化应用，在塞罕坝水源涵养能力研究、宜林宜草科学绿化地质条件评价、狼毒防治和天然湖泊修复等方面形成多项创新成果，有效服务了承德市国土空间规划、乡村振兴和地质文化村建设、农业高质量发展等，形成了自然资源综合调查的“承德”模式。

《数字文化产业研究》由同济大学人文学院创办，是国内第一本聚焦数字文化产业前沿研究的学术辑刊。本辑刊以文化创意与科技创新深度融合的研究为选题方向，运用文化产业学、管理学、信息科学等多学科理论与方法，聚焦人工智能、区块链、元宇宙等新一代信息技术在文化创意产业领域的创新应用研究。创刊号第一辑主要分设数字文化产业理论研究、文化元宇宙研究、区块链与文化产业研究、数字艺术创新研究等常设栏目，以及数字文化产业域外研究、前沿报告等特设栏目。

本书收录了戴金星院士及其弟子们在天然气中汞形成、富集规律、分布特征及汞脱除研究方面的代表性论文。收录内容涉及天然气中汞的检测技术、我国天然气中汞的来源、形成机理、富集主控因素、凝析油中汞的形态、脱汞技术及汞地球化学特征等。

本书是作者在积累多年科研成果的基础上撰写而成的，详细介绍风格迁移领域中的一些算法设计和模型，涉及铅笔画风格实现、图像上色、云南重彩画的数字模拟和合成以及云南重彩画风格化绘制等技术。本书包含4种不同的风格迁移算法，模型构建思路和实现步骤详细透彻。本书立足于图像风格迁移这一大的研究领域，结合作者多年的科研工作经验，本书面向对风格迁移这一研究方向感兴趣的读者，会起到很好的参考作用，帮助读者了解相关风格的迁移算法和设计思路。

本书共6章，第1章为绪论；第2章为机器学习算法及流程简介，介绍常用的机器学习算法及其使用流程；第3章为基于机器学习的多尺度塑性力学分析，介绍基于机器学习的分子动力学模拟、离散位错动力学模拟、晶体塑性有限元模拟和本构建模过程；第4章为基于机器学习的材料断裂行为研究，介绍机器学习在裂纹源、裂纹扩展行为、断裂强度和断裂韧性预测中的应用；第5章为基于机器学习的材料疲劳寿命预测，介绍基于数据驱动和机理驱动的机器学习方法，以及疲劳寿命预测研究方面的进展；第6章为基于机器学习的固体结构分析，介绍机器学习在固体