ModelSim是优秀的HDL仿真软件之一，它能提供友好的仿真环境，是业界唯一单内核支持VHDL和Verilog混合仿真的仿真器，它采用直接优化的编译技术、Tcl/Tk技术和单一内核仿真技术，编译仿真速度快，编译的代码与平台无关，便于保护IP核，个性化的图形界面和用户接口，为用户加快调错提供强有力的手段，是Window平台上FPGA/ASIC设计的首选仿真软件。本书以ModelSimSE2020.4版软件为平台，由浅入深、循序渐进地介绍ModelSimSE2020.4软件各部分知识，包括Mode

本书回顾了过去30年的领导力洞察，并从中挑选出了对21世纪的领导力发展至关重要的，以及在任何行业取得成功都需要的、永恒的领导力内容。美国商业杂志称"这本书提供了几十年特别好的一些领导力建议”。阅读本书，你可以获得：克莱顿?克里斯坦森和迈克尔?波特对成熟的领导力框架的简明解释；对高级领导者案例的深入研究，如世界银行的吉姆?沃尔芬森、PBS的葆拉?科戈尔、福特基金会的达伦?沃克和汤森路透的吉姆?史密斯；循序渐进的指导，帮助你理解并开始实施6个核心的领导实践，包括建立统一的愿景，制定战略，招募优秀人才

本书基于ARM公司的Cortex-M3处理器的STM32微控制器，使用MDK-ARM开发软件和C语言，结合STM32固件库和STM32开发板，面向底层应用编程，介绍嵌入式系统的工作原理和应用技术，包括嵌入式系统设计基础、Cortex-M3处理器、Thumb指令集、STM32微控制器、STM32的GPIO、Cortex-M3异常和STM32中断、STM32的串行通信接口、STM32的DMA接口、STM32的定时器接口、STM32的模拟接口。本书可以作为高等院校计算机、电子、通信及自动控制等专业"嵌

许多实际工业过程具有明显的非高斯随机动态特性，使衡量产品质量、生产效率和能耗等的运行指标并不满足高斯假设，传统基于运行指标均值和方差的控制与优化方法难以获得满意的控制和优化效果。本书总结了笔者研究团队近年来在非高斯工业过程控制与优化方面的研究成果，主要包括基于几何分析双闭环迭代学习控制的非高斯工业过程随机分布控制、基于数据驱动预测PDF控制的非高斯工业过程随机分布控制、基于多目标非线性预测控制的非高斯工业过程随机分布控制和基于目标函数分布形状的非高斯工业过程概率约束随机优化等方面的内容。

本书提出和论述了智能合约工程的概念、主要内容和技术体系，在介绍相关思想、理念，以及现有主要智能合约系统基本原理的基础上，主要论述了智能合约的工程化开发方法、智能合约法律化、智能合约形式化设计与验证方法、智能合约即服务、智能合约并行化等新理论和方法。本书适合从事区块链和智能合约研究开发的科研人员参考，以及大学相关专业的本科生和研究生使用。

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在销售实战中，我们很难成功说服客户，因为客户的观点总是顽固的，除非我们具备把自己的观点"植入”客户的头脑中，或者悄无声息地"修改”客户头脑中最顽固的观点的高级技能。当我们具备了对客户的观点"重新编程”的能力，客户就会按照我们设定的"新程序”自动成交。本书从初识理念销售法、词语、句式、段落、篇章、成交中的拒绝性问题处理等角度，系统、全面地介绍了理念销售法。通过阅读本书，销售人员可以更好地说服客户，提升自身的业绩；普通读者可以提高自身的表达能力，成为沟通高手。

信息爆炸的新媒体时代，传播的底层逻辑已经改变。本书从这一原点出发，介绍了新媒体时代的信息传播规律，以及互联网营销人应该具备的各种技能，帮助互联网营销人不断拓展自身能力边界的能力。这本书将为你注入全新的写作思维，让你在懂文字之外，更懂用户、懂产品、懂运营、懂增长、懂技术，成为一名复合型营销人，并熟练掌握各种类型的新媒体文案的创作技巧。本书共分为背景篇、理论篇和实战篇三大部分。背景篇介绍了互联网时代信息传播规律的改变，理论篇着重文字技巧的打磨和文案素养的提升，实战篇则瞄准新媒体商业写作各种问题、各种

作者海文颖2018年身患重症肌无力，穿越1500天死与生，重新体验了0~18岁的生命成长，用生命证悟并升华了“接纳力实证体系”的三个主题：自律、感染、接纳。“接纳力”这条通达的育儿之道，其一是由浩途成千上万的会员用17年的时间共修的佐证，其二是作者借由重症肌无力的病症，历经了1500天的起死回生，重新走了一遍从0岁到18岁的成长历程，让作者有机会洞察了老天的美意，育儿竟然是为了育己。养育孩子的过程，是老天设置的让为人父母证悟“道”的过程。孩子引发父母强烈情绪的点，就是精准地指引着父母成长的方向。

本书共计11章，第1章对合成孔径雷达（SAR）目标识别进行了概述；第2章介绍了基于局部保持特性和混合高斯分布的SAR目标识别；第3章介绍了基于局部保持特性和Gamma分布的SAR目标识别；第4章介绍了基于结构保持投影的SAR目标识别；第5章介绍了基于类别稀疏表示的SAR目标识别；第6章介绍了基于乘性稀疏表示和Gamma分布的SAR目标识别；第7章介绍了基于判别统计字典学习的SAR目标识别；第8章介绍了于Dempster-Shafer证据理论融合多稀疏描述和样本统计特性的SAR目标识别；第9章介绍