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    现代剧场设计:刘振亚

    作者:刘振亚 出版社:中国建筑工业出版社 出版时间:2011 ISBN:978-7-112-12623-1
    索书号:TU242.2/6=2 分类号:TU242.2 价格:58.00
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    本书结合大量国内外实例, 系统阐述箱形舞台剧场的空间构成、总体布置、舞台及观众厅等的设计, 从技术装备内容、灯光要求、视线设计等方面作了全面、深入介绍。
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    智能电网技术:刘振亚

    作者:刘振亚 出版社:中国电力出版社 出版时间:2010 ISBN:978-7-5123-0223-5
    索书号:TM76/15 分类号:TM76 页数:382页 价格:65.00
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    本书共分八章, 结合正在开展的研究实践工作, 对智能电网的概念、主要领域和关键技术、技术标准体系及工程实践进行了较为系统、全面的介绍。
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    超越·卓越:刘振亚

    作者:刘振亚 出版社:中国电力出版社 出版时间:2016 ISBN:978-7-5123-9149-9
    索书号:F426.61/59 分类号:F426.61 页数:465页 价格:136.00
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    本书内容包括转型之路 ; 战略制胜: 山高人为峰 ; 电网发展: 做强核心业务 ; 管理变革: 企业科学治理 ; 企业安全: 可持续发展的根基 ; 创新驱动: 巨轮远航的动力 ; 智慧企业: 信息化新高度等。
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    智能电网技术:刘振亚

    作者:刘振亚 出版社:中国电力出版社 出版时间:2010 ISBN:978-7-5123-0262-4
    索书号:TM76/18 分类号:TM76 页数:382页 价格:72.00
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    本书共分为7章, 内容包括: 智能电网概述 ; 智能电网基础技术 ; 大规模新能源发电及并网技术 ; 智能输电网技术 ; 智能配电网技术 ; 智能用电技术等。
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    智能电网知识读本:刘振亚

    作者:刘振亚 出版社:中国电力出版社 出版时间:2010 ISBN:978-7-5123-0224-2
    索书号:TM76/12 分类号:TM76 页数:254页 价格:34.00
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    本书共分9章, 内容主要包括中国电力概况、坚强智能电网、智能电网与能源资源优化、智能电网与新能源发电、智能电网与可靠供电、智能电网与和谐用电、智能电网与信息通信、智能电网前沿技术、智能电网工程实践等。
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    中国电力与能源:刘振亚

    作者:刘振亚 出版社:中国电力出版社 出版时间:2012 ISBN:978-7-5123-2667-5
    索书号:F426.2/44 分类号:F426.2 页数:345页 价格:76.00
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    经济学中的分析方法:高山晟, 刘振亚

    作者:高山晟, 刘振亚 出版社:中国人民大学出版社 出版时间:2013 ISBN:978-7-300-17278-1
    索书号:F011/13 分类号:F011 页数:524页 价格:68.00
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    本书阐明了经济学中最为核心和本质的分析方法。作者在宏观经济学的教学和研究实践的基础上, 结合精心挑选的案例, 详尽说明了如何应用这些分析方法。在总体把握经济学分析方法的基础上, 作者先后探讨了非线性规划、不确定性、最优控制理论等内容。
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    全球能源互联网:刘振亚

    作者:刘振亚 出版社:中国电力出版社 出版时间:2015 ISBN:978-7-5123-7052-4
    索书号:F416.2/22 分类号:F416.2 页数:10, 385页 价格:96.00
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    本书以全球视角研究了世界能源可持续发展的重大战略问题和解决方案。分析了全球化石能源和清洁能源分布及发展现状, 揭示了世界能源发展面临的严峻挑战, 剖析了清洁替代和电能替代的能源发展趋势。
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    企业资产全寿命周期管理:刘振亚

    作者:刘振亚 出版社:中国电力出版社 出版时间:2015 ISBN:978-7-5123-8325-8
    索书号:F273.4/82 分类号:F273.4 页数:229页 价格:68.00
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    本书主要对企业资产全寿命周期管理的主旨思想与理论基础、管理范围与组织架构、资产战略与决策、业务实施与管控、运营监测与绩效评估、流程优化与管理改进、基础保障与支撑、企业资产全寿命周期管理实践等进行了系统论述。
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    金融数据挖掘:刘振亚, 李伟

    作者:刘振亚, 李伟 出版社:中国经济出版社 出版时间:2016 ISBN:978-7-5136-4248-4
    索书号:F830.41/4 分类号:F830.41 页数:12, 218页 价格:68.00
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    本书共分为八章, 主要内容包括: 有监督的金融数据分类分析 —— Logit、LDA、QDA与KNN ; 无监督的金融数据分类分析 —— 聚类分析 ; 金融数据重抽样 ; 线性模型筛选等。
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