本教材是为国家一流本科课程“大学计算机”课程而设计，为积极响应国家教育信息化和人工智能发展战略，确定教材的指导思想是：以计算思维为核心，融合人工智能技术，培养创新实践能力，服务智能时代需求。全书共8章，内容涵盖计算机与计算思维、互联网与信息安全、算法及Raptor程序设计、Python程序设计基础、Python程序设计进阶、新兴信息技术、人工智能基础以及人工智能典型应用。本书以计算思维为切入点，整合信息技术基础、强化编程实践、扩展人工智能的技术与算法，新增AIGC应用与实践，构建从计算

本书基于教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会编制的《新时代大学计算机基础课程教学基本要求》，并结合教育部对新工科、新农科、新文科人才培养的新理念、新要求和新标准，组织编写。内容组织以计算思维为主线，涉及系统思维、算法思维、数据思维、网络化思维、AI思维等，在内容架构上凝练了计算机科学与技术领域中的基础概念和原理，既强调知识的基础性和系统性，又兼顾内容的深度和广度，并及时关注行业的最新动态和技术发展趋势，构建从知识到计算思维的桥梁，为学生今后深入学习和应用各种计算系统求解专业领域问

本书按照工学结合、项目化教学要求编写，结合智能制造的发展方向，将机器视觉系统集成的理论知识与生产实际相结合，从机器视觉基础知识着手，通过多个项目，由浅入深地详细讲解了机器视觉的基础原理及实现过程，并尝试解决生产制造智能化的相关问题。
本书包含三个部分：基础篇、实战篇、拓展篇。基础篇介绍了机器视觉系统集成中最基本、最实用的知识，如工业相机、光源、镜头的概念及选型等；实战篇舍弃了机器视觉系统集成中过于枯燥难懂的算法，以国产使用最广泛的机器视觉厂家——海康威视的产品为机器视觉项目载体，将机器视觉

本书针对高职教育的特点，紧依据职业岗位需求设计建构课程内容，在覆盖基本理论的同时，强调培养学生具体的实践操作能力。本书教材内容主要包括7个单元：计算机视觉基础、图像预处理、BP神经网络、卷积神经网络、Tensorflow2.0基础、图像分类、目标检测。通过关键技术以及整体架构的学习，结合案例，要求学生了解人工智能中计算机视觉的发展状况与研究内容，掌握基本概念、基本原理，了解计算机视觉的一些经典场景应用，掌握计算机视觉开发的一般流程，初步具备计算机视觉开发的能力。

本书为任务驱动型教材，主要内容包括Office概述、Word 2024基本操作、Excel 2024基本操作、PowerPoint 2024基本操作、综合应用篇五部分，包含18个项目，分别是初识Office、 通知文档的制作、招生简章的制作、个人简历的制作、工作流程图的制作、专业宣传彩页的制作、设计项目任务书的编制、宿舍信息登记表的制作、班级通信录的制作、期末考试成绩表的制作、教师节贺卡的制作、工资汇总表的制作、教学课件的制作、工作简报的制作、主题班会的制作、设计说明的制作、校园文化展示的制作、

前言在科技飞速发展的当下，人工智能已然成为驱动各领域变革的核心力量。其中，AIGC（人工智能生成内容）技术的异军突起，更是引发了内容生产方式的革命性转变，广泛渗透至内容创作、教育培训、办公自动化、商务应用及生活休闲等诸多领域，彰显出无可估量的社会价值与经济潜力。党和国家高度重视人工智能的发展，将其提升至国家战略层面。2024 年 6 月，工业和信息化部、中央网络安全和信息化委员会办公室、国家发展改革委、国家标准化管理委员会联合发布了《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024 版）》

本书根据教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会编制的《大学计算机基础课程教学基本要求》，结合新形势下培养创新创业型人才的需要和教学实践的具体情况而编写。全书分为4 篇，分别介绍Word、Excel、PowerPoint 的高级应用技术，以及Office 引入AI 的应用技巧。 本书以培养计算思维和Office 应用技能为导向，采用案例驱动的方式组织内容，注重实用性。Word 部分以毕业论文、公文和邀请函的编排为例，介绍 Word 高级编排技术；Excel 部分以一个进销存管理系统的构建为例，

《三维建模：理论与实操（微课版）》是面向3ds Max 2020 软件初学者编写的一本理论与实操相结合的理实一体教材。本书对三维建模的基础知识、常用建模技能做了细致讲解，并通过多个章节的项目实战，全面展现了三维建模在不同领域中的应用情况，如家具建模、家居用品建模、工业零件建模、建筑建模、场景建模等。本书为每一个实战案例配备了微课实操视频和模型源文件，同时还提供教学课件、训练习题、快捷键总结等相关学习资料，能够帮助读者更好地理解本书的学习内容。本书可作为高等职业院校虚拟现实技术应用、数字媒体技术、

本书主要介绍了Excel 2021与Python和Power Bi Desktop相结合进行数据的采集、运算、分析、大数据处理及可视化等方面的内容，主要包括数据输入、图表设计、函数、名称、数据表结构变换、表格与结构化引用、数据模型、Python编程基础、爬虫程序、数据仓库、M语言、DAX语言等基础知识；数据排序、查找、透视、筛选、迷你图、切片器、分类汇总、数据建模等数据管理功能；采集文本数据、数据库数据和网页数据的方法；使用Python批量操作数据的方法，Power Query数据清洗与整合、P

本书采用项目化编写方式，内容全面且深入，广泛覆盖了当前计算机软硬件技术的核心领域，详细阐述了台式微型计算机与笔记本电脑的组装流程、维护保养、故障排查与维修、数据恢复技巧，以及计算机网络技术等方面内容。每个项目均设有针对核心技能点的评价与反馈环节，以及启发思考的练习题。
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