前言 随着畜牧养殖规模化与集约化程度的提升，动物疫病防控已成为保障畜牧业可持续发展与公共卫生安全的核心议题。动物疫病不仅直接威胁养殖效益，还可能通过病原跨物种传播引发公共卫生风险，因此亟须构建以技术为支撑的系统性防疫体系。 畜牧兽医技术是动物防疫的基石，其涵盖病理学、消毒技术、临床诊断、外科处置等多个维度。兽医病理学通过解析疾病发生机制，为疫病诊断与防控提供理论依据；消毒技术通过阻断病原传播途径，构筑生物安全屏障；临床应用技术则通过精准诊断与治疗，降低疫病扩散风险。动物疫病监测与预警、免疫防控实施、检疫实务及养殖场防疫管理，共同构成从预防到应急处置的全链条技术体系。 动物疫病防控面临病原变异加速、混合感染频发、技术集成度不足等挑战。基于畜牧兽医技术体系，从病理机制解析到防疫技术实践，系统探讨动物防疫的关键环节与技术路径，旨在为行业提供理论参考与技术指引。通过整合多学科技术手段，推动动物防疫从被动应对转向主动防控，最终实现畜牧业健康与公共卫生安全的双重保障。

前 言 在交通基础设施建设蓬勃发展的当下，公路工程作为国家经济发展的重要支撑，其建设质量和效率备受关注。随着科技的飞速进步，智能建造技术应运而生，为公路工程建设带来了全新的变革契机。同时，施工质量控制始终是公路工程建设的核心任务，关乎着公路的使用寿命、行车安全以及社会效益。 传统公路工程建设模式面临着诸多挑战，如施工效率低、资源浪费严重、质量把控难度大等。智能建造技术的出现，为解决这些问题提供了有效途径。它融合了先进的信息技术、自动化技术和人工智能技术，能够实现公路工程建设的精准化、高效化和智能化。通过智能化的设备、系统和软件平台，可以对工程建设的各个环节进行实时监测、分析和优化，提高施工效率和质量。 本书从公路工程的发展现状出发，深入剖析智能建造技术的理论基础、关键装备、通信网络、数据管理和软件平台等内容；详细介绍勘察设计、施工和运维阶段的智能技术应用；同时，全面探讨施工质量控制的基础理论、准备阶段、过程阶段和竣工验收阶段的质量控制要点。希望通过本书的介绍，能为公路工程领域的从业人员提供有益的参考和指导，推动公路工程智能建造技术与施工质量控制水平的不断提升，为建设高质量、高效率的公路工程贡献力量。

前言 在城市化进程不断加速的当下，建筑施工行业蓬勃发展，各类建筑项目如雨后春笋般涌现。建筑施工质量安全，不仅关乎建筑本身的稳固与耐久，更直接关系到人民群众的生命财产安全以及社会的和谐稳定。一旦发生质量安全事故，往往会造成不可挽回的损失，因此，加强建筑施工质量安全管理与风险防控刻不容缓。 本书旨在系统、全面地阐述建筑施工质量安全管理与风险防控的相关知识与实践要点。从建筑施工质量安全管理的重要性、目标原则等基础理论出发，探讨施工前期、地基基础、主体结构、装饰装修等各个阶段的质量安全管理要点，同时对质量安全风险识别、评估以及防控技术措施进行详细剖析。此外，还涉及质量监督、安全风险管理、文明施工与消防安全管理等内容，并紧跟时代步伐，介绍了新技术在建筑施工质量安全管理与风险防控中的应用。 希望本书能为建筑施工企业的管理人员、技术人员以及相关从业人员提供有益的参考和借鉴，助力提升建筑施工质量安全管理水平，有效防控质量安全风险，为推动建筑施工行业的健康、可持续发展贡献力量。

前言 火力发电作为我国能源供应体系的重要组成部分，其安全运行与质量控制直接关系到电力供应的稳定性、经济性以及环境友好性。随着能源结构的不断优化和电力需求的持续增长，火力发电系统面临着更高的运行要求与更严格的质量标准。 本书旨在系统阐述火力发电系统安全运行与质量控制技术的理论基础、关键技术及应用实践。本书内容涵盖了安全运行的基础理论与规范、设备安全运行技术、系统安全运行控制、安全运行环境保障、安全运行应急管理、质量控制基础理论与体系、设备质量控制技术、生产过程质量控制、质量控制技术应用与创新以及质量控制管理与监督等多个方面。 本书力求通过深入浅出的理论阐述与详实的技术介绍，为火力发电行业的从业人员提供一套全面、实用的安全运行与质量控制技术指南。书中不仅总结了当前火力发电领域的安全运行与质量控制经验，还融入了最新的技术成果与发展趋势，以期帮助读者提升安全意识、掌握关键技术、优化管理流程，从而确保火力发电系统的安全稳定运行，提高发电质量，降低运行成本，促进火力发电行业的可持续发展。 本书适用于火力发电企业的管理人员、技术人员及一线操作人员，也可作为相关专业院校的教学参考用书，为培养高素质的火力发电专业人才贡献力量。

前 言 在全球能源结构转型与“双碳”目标驱动下，光伏电站作为清洁能源主力军，其规模化发展对运维管理提出了更高要求。传统运维模式依赖人工巡检与经验判断，存在故障响应滞后、运维成本高、发电效率优化不足等痛点，难以适应大规模光伏电站的高效管理需求。智能自动化运维技术的兴起，为破解行业难题提供了创新路径。 本研究以光伏电站全生命周期管理为核心，系统探讨物联网、大数据、人工智能、5G通信等技术在设备状态监测、故障诊断、发电性能优化等领域的深度应用，构建“感知—分析—决策—执行”的智能化运维体系。通过实时数据采集与智能算法分析，实现故障精准定位、预防性维护及发电效率动态优化，推动光伏电站从“被动运维”向“主动预测”转型。 研究立足光伏产业实际需求，融合能源电力、信息技术、管理科学等多学科理论，既关注技术创新的工程化落地，也强调其与经济效益、环境效益的协同提升。研究成果旨在为光伏企业提供智能运维转型的技术框架与实践指南，助力行业构建“少人化、精准化、智能化”的运维新模式，对提升光伏发电效能、保障能源供应安全、推动绿色低碳发展具有重要现实意义。未来，随着数字孪生、边缘计算等技术的进一步融合，光伏电站智能运维将迈向更高水平的自主化与协同化。