《典型化工生产操作技术》(下)包括三个模块：岗位基础认知、苯乙烯装置生产操作、丙烯腈装置生产操作。选取典型化工产品(苯乙烯、丙烯腈)为载体，对照化工生产过程的岗位标准设计项目工作任务，包括装置岗位认知、装置HSE认知、交接班与巡检；苯乙烯生产运行认知，装置正常生产与调节、开车操作、停车操作、异常与处理；丙烯腈生产运行认知，装置正常生产与调节、开车操作、停车操作、异常与处理等内容，将企业岗位操作规程与项目操作标准进行准确对接。在项目导言和任务学习中融入质量、安全、环保、健康等意识；在任务执行中融入

《纳米材料合成及特性》内容包括纳米材料的生长机制、零维纳米材料、一维纳米材料、二维纳米材料、特殊结构纳米材料、纳米材料的物理化学性能、纳米材料的特性及应用。《纳米材料合成及特性》先论述纳米材料的合成机制，再分别对不同结构类型的纳米材料合成进行论述，最后再全面论述纳米材料的物理化学性能及特性、应用等。
《纳米材料合成及特性》可供高等院校材料类专业本科、研究生教学使用，也可供从事掺杂半导体材料器件研究、开发工作的科技人员参考。

为了推进职业教育“三教”改革，增强职业教育适应性，根据《工程测量标准》（GB 50026）编写了本书。本书为主教材+工作页的活页式教材，同时书中以二维码的形式配套了视频微课、习题训练等教学资源。全书以学习项目为基本教学单元，包含绪论和五个项目：绪论主要介绍了施工测量的基础知识；项目一主要介绍了施工员在施工测量放线中使用的基本仪器；项目二围绕控制测量的基础知识介绍了坐标计算、平面控制测量和高程控制测量；项目三主要介绍了测设的三大基本工作以及点的平面位置测设；项目四围绕建筑物施工测量放线介绍了民用建

天然香料是指以植物、动物或微生物为原料，经物理法、生物技术法或经传统的食品工艺法加工所得的香料，包含了影响香气及风味的挥发性成分和主要影响风味的非挥发性成分。本书按照天然香料发展的进程，首先阐述了我国古代天然香料的历史和现代天然香料工业
的发展，接下来介绍了部分动植物天然香料品种，以及从自然界存在的动植物中提取天然香料的工艺、方法、品种和制品，并设专章讨论了食品用热加工香料、生物香料，以及香料及其原料的质量控制。本书既可以作为香料香精技术与工程、化妆技术与工程及相关专业
师生的教学用

本教材共分十二章，系统介绍了食品安全相关的基础知识。主要内容包括：食源性疾病、食品的污染及控制、食品安全保障、食品安全风险的监测与评估、食用农产品质量安全管理、食品生产经营的安全控制、食品安全检验、进出口食品安全管理、食品安全事故处置与
应急预案、食品安全监督管理、食品安全管理体系与规范、食品安全诚信与道德建设。本教材参照《中华人民共和国食品安全法》所阐述的食品安全治理架构，既引入基本的食品安全基础知识，又融入国家对食品行业的强制要求和思政教育，具有很强的实用性。
本教材既适合作为高

本书遵循理念与方法、经典与前沿、技术与应用相融合渗透的原则，在理念、结构、内容和资源上都极具特色和创新。按照人工智能新知识体系，本书内容分为五大部分13 章。 将传统或经典人工智能理论、方法与技术以及新一代人工智能技术和方法相结合，形成基础概念（1-3章）+基础技术（4-5章）+重点研究内容与方向（机器智能）（6-12章）+行业应用与伦理基础（12、13章）的新知识体系模式。 本书提供了配套学习资源，可通过人邮教育社区（www.ryjiaoyu.com）下载本书配套的电子资源，包括教学大纲、教案

本书注重零基础读者实现Python从入门到精通，加强读者基于数据分析而常用的编程基础，并通过数据分析、机器学习和可视化的内容，增强了读者对数据进行分析和挖掘的能力。全书共8章，主要内容包括Python开发环境搭建与编码规范，数据类型、运算符与内置函数，列表、元组、字典、集合与字符串，选择结构、循环结构、函数定义与使用，文件操作，数据分析，机器学习，数据可视化。本书可作为高等院校统计学、数学、经济学、金融学、管理学等专业相关课程的教材，也可作为从事数据咨询、研究或分析等人士的参考书。

本书主要介绍主流的人工智能理论、算法以及Python实现方法，目的是使学生学会人工智能理论及推导过程，并且掌握调用Python人工智能库和自定义编码的方法。全书共分10章，分别为人工智能与Python概述、Python基础、线性回归及其Python实现、逻辑斯蒂分类及其Python实现、最大熵模型及其Python实现、K-近邻分类与K-均值聚类及其Python实现、朴素贝叶斯分类及其Python实现、决策树及其Python实现、神经网络及其Python实现、图像识别领域的应用案例。 本书可作为计

本书适应各类高校非计算机专业的Python语言教学需要，针对不同专业的教学要求，以Pyhon语言程序的基础部分为教学内容，介绍Python语言基础知识以及基本应用，从引导各专业学生学习兴趣、更早进入各自专业学习为目标，列举不同专业的数据处理示例，采用MOOC等方式提供各类电子资源，结构清晰，容易理解。 本书共7章，分别介绍Python的数据类型、基本程序结构、函数的定义与应用、组合数据类型应用、文件读写应用、常用的标准库与第三方库工具，包含文本处理、基础数据处理、词云等示例，着重介绍基本概念和基