本书将电子商务相关理论、实务与案例有机结合，详细介绍了电子商务的发展、战略及伴生的相关技术问题，进而探究电子商务的融合与创新发展。全书内容分为三篇：综合分析篇，主要对电子商务的定义、发展历程与趋势，互联网经济的技术基础，电子商务的商业模式等进行全面阐释；应用分析篇，主要对电子商务数字营销、电子商务客户关系管理、物流与供应链管理、电子商务支付与安全、电子商务发展环境、跨境电子商务等内容进行深入分析，在明确基本原理的基础上，重点阐释各应用环节的技术基础、操作流程和管理方法；前沿分析篇，主要从电子商务

本书为高等院校本科基础课教材，本教材按照《线性代数课程教学基本要求》编写而成。 全书共六章，即行列式、矩阵、向量组与向量空间、线性方程组、矩阵对角化、二次型。书中精选典型例题，帮助学生理解抽象概念和内容。 每章均配有难以程度不同的习题，自测题及近10年研究生入学考试线性代数真题，适用于不同程度的学生需求，书后附有3套模拟试题和答案，以及习题参考答案。 本教材适合高等院校理工科非数学类各专业本科学生使用，也可供科技工作者参考。

该套教材是为医学生量身定制的。以医学生的自身发展，专业发展和未来科研发展为主线，进行教材的选材和分册的体例设计。本教材强调学生的公共英语整体能力构建；强调学生的文学经典素养与医学社会化的融入，基于文学名著中的主人公求医问药的实际生活篇章，来设计主课文的选篇和教材体例；为医学生的医学专业服务，重点以解剖学，生理学，病理学为依据，进行基于医学术语的系统化学习。 本教材在尊重第一版练习设计的基础上，加强了课文逻辑的思考、思维导图的应用，体现了这一设计的用意，使学生对于主课文的学习更加立体和全面。

《视听节目创意与策划》力求打破传统视听节目创意与策划的思维定式，强调创新和跨界融合的重要性，不仅从理论层面进行了系统的探讨，更从实际操作的角度出发，为读者提供了丰富的实践指导。
本书采用了理论与实践相结合的模式，分为上篇和下篇，全面系统地介绍视听节目创意与策划的基本原理及分类创意与策划方法。上篇阐述了视听节目创意与策划的理论基础，包括节目的选题、内容设计、制作流程、包装与营销策略等内容。下篇则深入探讨了不同类型视听节目的具体创意与策划，如新闻类视听节目、综艺娱乐类视听节目、服务类视听节目、

《大学物理实验》依据全国医药类专业医学物理实验课程教学基本要求和理工科类大学物理实验课程教学基本要求，充分考虑医药类专业和理工科学生的现状和特点，在多年教学实践及教学改革的基础上，借鉴和吸收近年来国内外物理实验教学的研究成果，编写而成。《大学物理实验》共编入33个实验项目，包括绪论（含测量误差和数据处理）、基础性实验（12个）、综合性实验（13个）、设计性和研究性实验（8个）四个部分，内容涉及力学、热学、光学、电磁学等。总体设计上着重加强学生实验技能的训练以及实践、创新能力的培养。

本书拟面向飞行器系统化、信息化和智能化的工程需求，结合当前人工智能在飞行器制导控制领域的前沿研究技术，拟重点讲解飞行器智能信息感知系统、多任务动态航迹规划系统、多目标动态分配系统、复杂场景下的智能制导控制系统和多类型编队协同飞行控制系统的基本原理、关键技术与实现算法，并介绍飞行器在智能航迹规划、智能动态分配、智能制导控制和编队智能协同的典型应用，旨在培养学生智能飞行器制导控制领域的思维能力、建立人工智能背景下飞行器智能控制的系统性思维、掌握基于人工智能的飞行器控制系统的关键技术。

《航天智能技术应用导论》专注智能技术在航天领域的应用，旨在讨论和分析智能技术对航天技术发展的影响和推动。《航天智能技术应用导论》系统介绍航天智能技术的概念、发展历史、技术现状和未来趋势，深入分析智能技术在航天领域中的典型应用，包括智能技术在航天器设计制造、感知、决策、控制和健康管理等方面的应用，并对航天器新型结构的设计与发展趋势进行了预测和展望。通过多层次的框架设计，《航天智能技术应用导论》内容涵盖从技术理论到实际应用各个层面，全面系统地构架航天智能技术的知识体系，可为读者提供智能技术在航天领域

《儿童心理障碍与矫治》系统介绍了儿童心理障碍的多方面知识，从理论到实践，从诊断到干预，全面解析了这一领域的关键性问题。在探讨儿童心理障碍的同时，《儿童心理障碍与矫治》涵盖了心理学、教育学、医学等多学科领域，这种跨学科综合性知识交叉让读者不仅可以了解儿童心理障碍表现形式，还能更好地理解其背后的复杂机制和治疗原则。

本书以“危害辨识-风险评估-降低风险-应急准备”这一基本方法为主线, 系统阐述了化学实验室风险控制与管理的思路和具体措施。内容总结了国际知名化工企业陶氏化学的实验室安全管理理念和风险评估工具, 以及清华大学化学工程系实验室安全实践经验, 为大家传授科学而行之有效的风险控制思维和方法。

本书共9章，主要内容如下：第1章介绍数据挖掘的基本知识，讲解了数据获取的关键环节以及数据挖掘流程；第2章讲解了数据清洗、数据集成、数据转换与规范化，以及数据规约等数据预处理方法，重视数据挖掘的数据准备工作，强调数据质量对数据挖掘算法性能的影响；第3章讲解了数据仓库和数据立方体的基本概念和系统架构，为处理和分析大规模数据集提供有效工具；第4章讲解了关联规则挖掘的相关知识；第5章讲解了经典的分类算法、回归预测算法、性能评估指标和模型调优方法；第6章讲解了经典的聚类算法；第7章讲解了图数据挖掘、时间序