本书在两类经典混频数据模型的基础上，结合协整理论构建半参数单变量混频误差修正模型和半参数混频向量误差修正模型，按照单变量模型—多变量模型及理论分析—模型设定—参数估计—数量分析的研究思路，研究了半参数单变量混频误差修正模型及估计、混频模型函数形式的一致性检验、半参数单变量混频误差修正模型以及半参数混频向量误差修正模型对中国主要的宏观经济指标——消费价格指数、国内生产总值、固定资产投资、产业结构和人民币汇率等的预测。

互联网的外部性特征以及技术性风险，改变着金融系统的风险特征，研究互联网金融的系统性风险问题具有重要价值。本书结合大数据、机器学习发展，运用复杂网络和超网络等网络模型，研究互联网金融发展下的我国互联网金融风险以及由此带来的整个金融系统风险问题，从而为金融监管部门制定相关监管政策、促进金融系统稳定可持续发展提供理论支撑。本书特色是从网络科学视角，建立风险模型，量化研究互联网金融的系统风险。

Fullprof是一种用于晶体结构分析和精修的软件工具，被广泛应用于材料科学和固体物理领域。它能够拟合实验数据和理论模型，从而确定晶体结构的精确参数。在晶体分析中，Fullprof的应用对于研究工作具有重要意义。它可以帮助研究人员确定晶体结构的空间群和晶胞参数，提供准确的晶胞参数和晶体结构信息，从而帮助研究人员理解晶体的结构和性质。此外，它还可以用于精修晶体结构，通过最小二乘法优化晶体结构的参数，提高结构的精度和准确性，为后续的研究工作奠定基础。它在晶体分析中的应用对于推动材料科学和固体物理领域

晶体结构精修主要基于Rietveld方法，该方法通过在给定的晶体结构模型上，利用最小二乘法对晶体结构信息和峰形参数进行拟合，使计算图谱与实际衍射图谱尽可能一致。这种方法能够充分利用全谱衍射数据，有效解析出晶胞参数、原子位置等关键信息，对于材料科学、物理、化学等领域的研究具有重要意义。

针对水驱油藏进入特高含水开发期后的动态特征，在Buckley-Leverett方程的基础上，提出水驱和聚合物驱前缘推进与剩余油饱和度预测的φ函数方法，以此为基础建立特高含水油藏无效低效循环水精细快速识别方法，提出控制无效水循环、增加油井产量和提高油藏采收率的关键技术。根据分子动力学基本原理，提出聚合物溶液黏弹性是聚合物分子与原油分子摩擦力和撞击力的宏观表现。通过对比取心井岩心剩余油饱和度密度分布曲线，研究聚合物驱较水驱减低油层残余油饱和度的规律，提出聚合物交互降黏控水增油提高聚合物驱采收率的方法

本书介绍了自噬的生物学机制及其在药物研发方面的进展。自噬是细胞内一种自我降解和再利用的过程，对维持细胞内稳态和健康至关重要。本书不仅概述了自噬的基本原理，还探讨了自噬与疾病的关系，尤其是其在神经退行性变性疾病、癌症和感染性疾病中的作用及目前的临床研究进展。此外，本书还重点关注了自噬靶向性药物的设计与开发新技术，为药物研发人员提供了宝贵的理论和实践指导。

本书开展岩体非连续性与多裂缝扰动压裂缝网偏转的数值方法、模型与模拟研究，主要包括以下内容：（1）基于统计建模和分形表征的致密储层岩体水力裂缝遇颗粒和天然裂缝动态交汇与偏转，（2）水力裂缝遇不同几何构型和力学属性层理和颗粒偏转与分形形态，（3）基于双重双线性内聚力模型的岩体冲击载荷下拉伸与剪切裂缝动态扩展，（4）不同交叉天然裂缝和流体注入速率下水力压裂缝网中心型与边缘型交汇扩展，（5）交叉射孔簇多井水力压裂诱发井间连接与超长裂缝，（6）平行和交叉射孔簇多井水力压裂缝网偏转与产气评估，（7）含天然裂

主要内容包括：向量代数，线性方程组，矩阵代数，行列式及特征值与特征向量及实对称矩阵与二次型等内容；每章开始给出与本章内容相关的历史发展进程，针对相应知识点给出几何及工程实际应用案例，其中工程实际应用案例主要以不同应用领域的具体问题为驱动，利用相关基本知识进行建模与分析，提供应用线性代数知识解决实际问题的思想，并对重点问题给出具体python算例；习题部分设置一定数量的实际应用问题，可以扩展和加深线性代数知识的理解与应用。

本书通过剖析“互联网+”环境下生鲜农产品供应链运营管理的典型案例，提出了提升生鲜农产品市场现代化水平与强化供应链管理效能的运营模式及其关键技术，主要包括盒马鲜生的仓店合一、百果园的全渠道转型、本来生活的“互联网+”营销管理、域农网的产销对接、彩食鲜的一站式食材定制等代表性模式，支持生鲜供应链实现全产业链发展的蒲江模式，以及社区生鲜电商运营模式的团长管理策略与三级仓配体系等内容。

本书综述了基于机器学习的材料设计的最新研究进展，介绍了材料机器学习算法、开源软件和自主研发的材料数据挖掘在线计算平台在合金材料、钙钛矿材料和太阳能电池材料设计上的成功应用案例。本书的特色是“机器学习算法深入浅出，上机练习案例学以致用”，附录中的计算平台和算法代码具有智能机器学习建模、虚拟材料的高通量筛选和需求驱动的材料逆向设计等功能，为机器学习加快新材料设计和优化提供了行之有效的工具。