"本书依据电磁场与微波技术学科的知识体系，将内容分为三个知识模块。第一模块对应书中1-4章，介绍电磁场与电磁波的基本原理，包括场论、静态电磁场、时变电磁场与电磁波。该部分为后续章节奠定了理论基础。第二模块对应书中5-8章，介绍微波技术基础，包括导行电磁波、微波传输线理论、微波网络及常用微波元器件。该模块前半部分主要研究被引导的电磁波在各种传输系统中传播属性，具体包括在矩形波导、圆波导、同轴线、微带、光纤等各种导波结构中导行电磁波的模式、场型，以及导行电磁波沿传输线传输的传输线方程、传输参数、工作

本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论、方法与应用。内容包括：概率论的基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析。每章最后一节为概率论与数理统计相关内容的MATLAB实现。本书的主要知识点均配套讲解视频，每章配有思维导图、小结、数学家故事、基础练习题。部分章节收录了历年硕士研究生招生考试试题。本书既便于教师教学，又利于学生复习。

本书系统地论述了图谱理论的基本定义,基本定理和重要应用,深人介绍了图论中数种主要矩阵及其特征多项式,以及这些矩阵的谱(特征值及其重数)的规律与应用,其中涉及系统工程、电路和人工智能领域.

本书可作为研究生的学习用书,也可为相关领域的研究和开发人员提供理论参考

本书是编者根据多年的大学物理实验教学经验编写，参照大学物理实验课程教学基本要求，在第1版基础上修订而成的。本书系统介绍了大学物理实验的测量和误差理论、数据处理方法、实验的基本方法、基本实验仪器、基本操作技术，实验内容涵盖基础性实验、综合性实验、设计研究性实验，此次修订调整了部分实验项目。
本书可以作为高等学校理工科各专业不同层次大学物理实验课程的教材或教学参考书，也可供其他相关教学、科研和技术人员参考。

本书涵盖了教育部新制定的《非物理类理工学科大学物理课程教学基本要求》中的核心内容，并涵盖了部分拓展内容。
全书共7章，主要内容包括振动、波动、波动光学、气体动理论、热力学基础、狭义相对论基础、量子物理简介。每章包括基本内容之外，还包括阅读材料、复习与小结、练习题。内容深浅适当，讲解正确清晰，叙述引人入胜，例题指导详尽，全书联系实际，特别是注意介绍物理知识和物理思想在实际中的应用。
本书可作为高等院校非物理类专业本科少学时的大学物理教材和教学参考书，也可以供其他有关专业选用和广大读者

本书涵盖了教育部新制定的《非物理类理工学科大学物理课程教学基本要求》中的核心内容，并涵盖了部分拓展内容。
全书共8章，主要内容包括质点运动学、牛顿定律、功与能、刚体的转动、静电场、静电场中的导体与介电质、稳恒磁场、电磁感应。每章包括基本内容之外，还包括阅读材料、复习与小结、练习题。内容深浅适当，讲解正确清晰，叙述引人入胜，例题指导详尽，全书联系实际，特别是注意介绍物理知识和物理思想在实际中的应用。
本书可作为高等院校非物理类专业本科少学时的大学物理教材和教学参考书，也可以供其他有关

《物理化学实验》包含绪论、物理化学实验技术、基础实验、设计实验和综合实验，涵盖热力学实验、电化学实验、动力学实验、表面与胶体化学实验等。第1章绪论部分介绍了实验数据的表达、处理方法等。物理化学实验所用技术较多，因此第2章介绍了常用物理化学实验技术。第3章基础实验重在培养学生基础实验操作能力，加强学生对物理化学基础知识的理解。第4章设计实验要求学生独立设计实验方法，选择合适的实验仪器并开展实验，培养学生解决实际问题的能力。第5章综合实验旨在培养学生综合解决实际问题的能力。针对物理化学实验所用仪器较

本书是根据《高等工科学校物理实验教学基本要求》，结合我校近几年的教学改革实践，为适应新的教育教学的发展而编写的.全书共五章，包括绪论、测量、误差及不确定度、物理实验的基本方法和技术、基本物理实验和设计性实验.本书定位于基础性基本物理实验.在基本物理实验中，加强了对实验步骤和实验数据处理方法两方面内容的编写,对指导大学生进行实验，以及培养学生实验数据的处理能力有较好的帮助. 本书可作为高等院校工科专业和理科非物理专业大学物理实验教材,也可供其他专业参考使用.

"本书依据《新时代大学计算机基础课程教学基本要求》（2023版），从计算系统基本原理、Python程序设计、计算思维与问题求解、计算机网络与物联网、数据分析与可视化、人工智能与大模型、信息安全与隐私保护等维度构建教材内容，在强化对学生计算思维能力培养的同时，推进物联网、大数据和人工智能等新技术的普及与应用。
本书内容上与时俱进，实践中注重创新，将Python编程贯穿教材始终，通过大量编程实例强化对学生计算思维能力的培养，增强学生对新一代信息技术的理解能力。本书紧扣课程主题，多方位凝练思政要

本书面向人工智能相关专业（智能科学与技术、控制科学与工程、计算机科学与技术）的本科生，以从人工智能角度理解模式识别和用模式识别原理解决工程问题为目标，将内容分为基础知识、模式分类和模式聚类三大部分，突出简明和实用的特点。书中穿插大量案例，可以帮助学生在掌握基本概念的基础上理解基本原理，熟悉典型方法，做到知其然，知其所以然。本书注重引导学生充分利用样本数据库和算法库等各种网络资源，通过课程学习、案例计算和算法实现，分析来自生产和生活实际中的模式识别问题，采用合适的模式识别算法和技术，通过Py