随着自动化技术的发展，特别是在工业控制领域中，触摸屏组态技术的应用越来越广泛。触摸屏因其组态形式方便、适用范围广、硬件回路简单、组态画面直观、监控方便等优点而逐渐取代了以接线形式为主的传统电气控制方式，从而在业界得到了快速的发展。 本书从工程应用的角度出发，通过动力滑台监控、搅拌机监控、运料监控等典型工业过程的组态控制引导读者学习和掌握组态王Kingview以及昆仑通态MCGS组态软件的应用。 本书充分考虑到组态软件与触摸屏在不同时间段不同品牌不同版本配套发展的不兼容，因此以普通计算机屏幕代替触

《化工原理实验》介绍了与主要化工单元操作对应的仿真实训、演示实验、基础实验和设计实验，包括安全用电仿真实训、工业自动化仪表3D 仿真实训、流体力学仿真实验、全数字型流体力学综合实验、离心泵性能综合实验、离心通风机性能测定实验、对流传热系数测定实验、蒸发实验、精馏实验、填料塔吸收实验、干燥特性曲线测定实验、振动筛板塔萃取实验和膜分离实验共十三个实验实训项目。
本书在体现职业本科“先进性、职业性、实用性”的基础上，突出校企合作、融媒体等新形态教材特色。在实验实训项目中配套了可听、可视的实验操作

本书是新一代信息技术网络空间安全高等教育系列教材之一。隐私增强技术允许在对数据进行处理和分析的同时保护数据的机密性，并且在某些情况下还可以保护数据的完整性及可用性，从而既保护数据主体的隐私，也维护数据控制者的商业利益。这些技术是确保数据安全合规流通的关键。近年来，基于密码学的隐私增强技术在基础理论、算法协议，以及实际应用等方面取得了显著进展，成为学术界和工业界的热点议题。本书全面介绍了包括差分隐私、同态加密、安全多方计算、门限签名、零知识证明等在内的主流密码学隐私增强技术，从发展历程、核心原理到

人工智能是一门以自动化理论与计算机技术为基础，涉及多学科交叉融合的新兴学科，是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，对于推动经济发展、提高生产力、促进社会进步具有重要意义。
　　本书在总结编者及团队多年教学及科研经验的基础上编写完成，内容涵盖了人工智能的基本概念、发展历程、关键技术以及典型应用，旨在帮助学生快速了解人工智能理论和初步掌握人工智能应用技术。

本书结合现行国家综合布线相关标准和现场施工规范，介绍了综合布线系统的构成及设计。以学生宿舍楼为载体，将课堂中难以操作的建筑模型通过BIM平台创建出来，在这个模型上一步步添加综合布线各个子系统的3D模型，通过虚实融合的方式让学生更好地掌握综合布
线各个子系统的作用。书中配有宿舍楼相关实例，并以办公楼项目作为延伸，让学生能够更好地积累实际项目经验。通过大量的实例、案例分析和实训项目，帮助学生更好地理解和应用所学知识，提高其实践能力和解决问题的能力。

本书作为数据科学的入门教材，以实例分析为主线，结合MySQL，系统地阐述了数据库系统的基本原理、基本技术、基本方法及应用。全书共13 章，主要内容包括概述、关系运算、数据完整性、关系数据库标准语言SQL、概念模型和逻辑模型、关系规范化、数据安全、并发控制、数据恢复、数据库设计、openGauss数据库、数据库管理系统设计、在虚拟机上安装CentOS，前11 章结尾均提供了基于生成式人工智能的课堂知识巩固与课后知识拓展环节。本书以MySQL 为数据库管理系统介绍数据库的实现技术，以Python 和

本书根据高职高专课程教学的基本要求，以最新颁布的国家和行业标准、法规等为依据，理论知识以实用为主、以必需和够用为度，通过任务驱动，基于工程顺序，将“建筑施工技术”课程的内容分解为13 个学习情境，65 项工作任务。 全书系统讲述了建筑施工技术，包括土方工程施工、地基与基础工程施工、脚手架工程施工及垂直运输设备、砌筑工程施工、混凝土主体结构——模板工程施工、混凝土主体结构——钢筋工程施工、混凝土主体结构——混凝土工程施工、预应力混凝土工程施工、结构安装工程施工、建筑防水工程施工、建筑装饰工程施工、

根据储能形式的多样性，本书设置了热工基础实验、化学储能实验、机械储能实验、相变储能实验和储能综合实验，共5个代表性的实验章节。并适当加入了产教融合、科教融汇的最新成果及优秀案例，力求让学生了解目前各种储能技术的现状，掌握储能专业基础理论知识和专业技能方面的多学科综合知识。

本书以学科理论为基础，以工程实践为导向，以系统设计为核心，全面论述了射频通信链路各模块的基础原理、指标需求和应用设计方法。本书主要分为射频通信系统设计基础、收发机架构、接收机设计、发射机设计和时钟系统设计5大部分，涵盖了射频通信系统设计的全面信息，阐述了相关指标的系统分析处理方法，在高校和企业之间架起一座桥梁，为社会培养具备系统工程能力的复合型人才。
　　本书适用于电子信息类相关专业的高年级本科生和研究生，以及射频通信领域的工程师。
　　

本书图文并茂、深入浅出地介绍了机器学习算法所需的数学、Python语言编程基础知识，以及回归模型、K 近邻、K 均值、决策树、弱学习器集成、人工神经网络、深度学习等常用的机器学习算法。全书共10 章，每章习题中都配套了实验练习环节，实验内容包括Python 开发环境配置、机器学习算法的实际应用等，所有实验都配有Jupyter 的Python 代码，从而使读者既能掌握算法理论原理，又能进行实际应用。
　　本书适合作为普通高等院校本科或研究生阶段的人工智能、机器学习、数据挖掘等课程的教材，也适