造影剂增强磁共振三维血流成像
《造影剂增强磁共振三维血流成像》,作者:(美)马丁 R.普林斯(Martin R.Prince)等著；梁长虹等译 出版社:科学出版社 ISBN:7030082494。本书论述了造影剂增强磁共振三维血流成像的方法、技术以及解决磁共振增强三维血流成像的技术障碍方法。书中介绍了肺动脉成像、胸主动脉弓成像、腹主动脉成像、主动脉弓及颈动脉成像和静脉成像等。重点介绍了不同部位血管成像的相关技术要领，容易造成误
增强
原位合成碳纳米相增强金属基复合材料
《原位合成碳纳米相增强金属基复合材料》,作者:赵乃勤，何春年等编著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030418531。本书共分3篇，13章，内容涉及纳米结构碳的基本概念、制备方法、结构、性质、表征方法；有关碳纳米管增强金属基复合材料的研究与发展、制备与表征方法等；重点且系统地介绍作者近几年来在原位合成纳米结构碳增强金属基复合材料的研究方面取得的成果。
软件可信性度量评估与增强规范
《软件可信性度量评估与增强规范》,作者:陈仪香,陶红伟著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030625649。软件可信性度量评估与增强规范是目前计算机科学与软件工程的一个重要研究领域，其研究成果对可信软件开发等方向有重大的理论价值和实际意义。《软件可信性度量评估与增强规范》融入了作者及其研究团队近十年来承担完成国家重要研发任务的研究与应用成果，深入系统地论述了软件可信性层次化度量模型构建
陶瓷颗粒增强钢铁基空间构型耐磨复合材料
《陶瓷颗粒增强钢铁基空间构型耐磨复合材料》,作者:蒋业华等著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030609892。陶瓷颗粒增强钢铁基空间构型耐磨复合材料研究的科学与技术问题主要涉及界面设计及控制、结构设计、高品质制备技术和性能评价及工业应用等四个方面。《陶瓷颗粒增强钢铁基空间构型耐磨复合材料》围绕这四个方面的问题，介绍活化型界面、润湿型界面和反应型界面等界面设计原理与方法；介绍蜂窝构型复合材
GNSS完好性监测及辅助性能增强技术
《GNSS完好性监测及辅助性能增强技术》,作者:战兴群,苏先礼 出版社:科学出版社 ISBN:9787030483072。本书系统、深入地阐述了GNSS完好性监测的各项相关内容，包括其产生根源、评估指标、实现方法、辅助性能增强技术，提出GNSS完好性监测三级理论体系，构建其综合评估系统架构，研究在其他异质和同质导航信息辅助下其性能增强方法。本书研究内容丰富、图文并茂、结构严谨、论述清楚、材料充实。
遥感影像融合与分辨率增强技术
《遥感影像融合与分辨率增强技术》,作者:徐青[等]编著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030177384。本书重点论述了多源卫星遥感几何处理的最新算法，包括光学、雷达成像卫星的几何模型及其参数解算方法，多源遥感影像间的高精度几何配准，超分辨率图像生成的理论、算法实现、实验经过分析及其应用等。
原位合成碳纳米相增强金属基复合材料
《原位合成碳纳米相增强金属基复合材料》,作者:赵乃勤，何春年等 出版社:科学出版社 ISBN:9787030428264。纳米技术是21世纪的高科技前沿技术。本书紧跟当代纳米技术发展的最新成就和前沿，结合十余年来国内外有关纳米结构碳及其复合材料的研究进展和成果，在写作过程中力求所涉应用领域广泛而具有代表性。本书共分3篇、13章，内容涉及纳米结构碳的基本概念、制备方法、结构、性质、表征方法；有关碳纳
碳化钨颗粒增强钢铁基表层复合材料
《碳化钨颗粒增强钢铁基表层复合材料》,作者:李祖来,蒋业华,卢德宏 著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030526441。 本书系统地介绍金属先进凝固成形及装备技术国家地方联合工程实验室研究的碳化钨颗粒增强钢铁基表层复合材料的制备方法和组织性能。本书共8章，第1章概述国内外金属基复合材料特别是颗粒增强钢铁基表层复合材料的研究现状、发展趋势及面临的主要问题；第2章从基体选择、增强颗粒选择及
光学卫星信号处理与增强
《光学卫星信号处理与增强》,作者:（加）钱神恩（Shen-En Qian） 著;王建宇 译 出版社:科学出版社 ISBN:9787030534958。 本书全面介绍了近年来发展起来的光学卫星信号处理和增强的方法与算法，内容覆盖星载光学传感器的基本知识、卫星数据生成方法、光学卫星图像品质评估指标、星上数据压缩和数据定标方法。为了更好地进行图像信息增强和开发应用，还介绍了降低数据的噪声、提高信噪比和
增强学习与近似动态规划
《增强学习与近似动态规划》,作者:徐昕著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030275653。本书内容包括：求解Markov链学习预测问题的时域差值学习算法和理论；求解连续空间马氏决策问题的梯度增强学习算法；求解马氏决策问题的进化-梯度混合增强学习算法；基于核的增强学习与近似动态规划方法；增强学习在移动机器人导航控制中的应用等。
