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本書以ANSYSWorkbench2024為操作平臺，詳細介紹軟件的功能和應(yīng)用，內(nèi)容豐富，涉及面廣，能使讀者在掌握軟件操作的同時，也能掌握解決相關(guān)工程領(lǐng)域?qū)嶋H問題的思路與方法，并能自如地解決本領(lǐng)域所出現(xiàn)的問題。全書分為5部分共19章，第1部分從ANSYSWorkbench2024平臺的各個功能模塊著手介紹常用命令的使用以及幾何建模、網(wǎng)格劃分和后處理的相關(guān)知識；第2部分以項目范例為引導(dǎo)，主要講解在Workbench平臺中進行的結(jié)構(gòu)靜力學分析、模態(tài)分析、諧響應(yīng)分析、響應(yīng)譜分析、瞬態(tài)動力學分析和隨機振

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機器學習雖然在改進產(chǎn)品性能、產(chǎn)品流程和推進研究方面有很大的潛力，但仍面臨一大障礙——計算機無法解釋其預(yù)測結(jié)果。因此，本書旨在闡明如何使機器學習模型及其決策具有可解釋性。本書探索了可解釋性的概念，介紹了許多簡單的可解釋模型，包括決策樹、決策規(guī)則和線性回歸等。本書的重點是模型不可知方法，用于解釋黑盒模型（如特征重要性和累積局部效應(yīng)），以及用Shapley值和局部代理模型解釋單個實例預(yù)測。此外，本書介紹了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性方法。本書深入解釋并批判性地討論所有的可解釋方法，如它們在黑盒下的運作機制，

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本書主要介紹空間輻射環(huán)境下互連線的串擾效應(yīng)，內(nèi)容涵蓋了互連線的基礎(chǔ)理論、寄生參數(shù)提取、等效模型建立、串擾機理分析、串擾效應(yīng)對單粒子效應(yīng)的影響、基于導(dǎo)納規(guī)則的單粒子串擾建模分析、單粒子串擾的分布參數(shù)建模分析、碳納米材料互連線的單粒子串擾效應(yīng)等，給出了單粒子瞬態(tài)的等效電路及高階互連系統(tǒng)的簡化方法和思路。此外，對兩線和多線互連系統(tǒng)的單粒子串擾的解析模型、溫度對單粒子串擾的影響、串擾效應(yīng)對電路可靠性的量化等進行了分析和討論，給出了數(shù)字電路在單粒子翻轉(zhuǎn)和單粒子瞬態(tài)下的軟錯誤率評估方法。