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

本书面向数字时代人才培养的实际需求，系统介绍人工智能核心概念、基础原理、关键技术以及在教育领域的典型应用，旨在帮助高校学生提升人工智能素养，增强数字化创新能力。全书共14章，内容涵盖人工智能的基本理论、技术生态、教育应用、伦理安全、发展前景等模块，既注重知识体系的系统性，也突出应用场景的实践性。本书从人工智能的发展历程与三大流派出发，逐步引导读者了解云计算、大数据、区块链等关键支撑技术，掌握Python编程与机器学习、深度学习的基础方法，深入剖析自然语言处理、计算机视觉、语音识别等核心

本书是一部面向地方高等院校理工类非计算机专业的教材，旨在系统培养人工智能基础知识和计算思维能力。随着人工智能技术成为各学科研究和工程实践的重要工具，理工科学生需要掌握这一关键技术以增强未来职业竞争力。本书从计算机系统基础到人工智能核心算法，构建了理论-编程-应用-伦理的完整知识体系，帮助理工科学生快速掌握人工智能技术并应用于专业领域。全书分为七大章节，涵盖计算机基础、程序设计、机器学习算法、大语言模型等核心内容。本书适用于高等院校机械、电子、生物等理工科专业学生，可作为人工智能通识课程

本书以新一代信息技术下的计算机问题求解为核心，着力提升学生的数字素养。本书在融合最新教研成果并结合多年教学经验的基础上组织与编写。全书划分为计算机基础篇和人工智能篇，共计9章，内容涵盖了计算机与计算思维、计算机系统、操作系统、文档制作与数字编辑、计算机网络与信息安全、数据管理和数据库、Python程序设计基础、人工智能和大数据技术与应用、AIGC基础与应用等。本书以问题为导向，采取案例驱动教学法；语言简洁、通俗易懂，深入浅出。书中案例丰富经典、代表性强，注重前沿性与实用性的紧密结合，理

人工智能正深刻地重塑人类社会的生产方式与生活方式。本书以教育部《高等学校人工智能创新行动计划》为指导，紧扣“普及智能素养、培养创新思维”为目标，面向零基础学习者构建“理论-技术-伦理”三位一体的通识教学体系。全书从智能的本质出发，系统地解析二进制、计算机系统、Python编程等底层逻辑，结合数据爬取、机器学习、AIGC等实践案例，拆解AI技术的核心架构与产业应用。通过“伦理角”专栏与20余个实战任务，引到学生直面数据安全，算法偏见、人机协同等前沿议题，培养兼具技术理解力与人文责任感的复

本书是一本系统全面地介绍人工智能技术及其应用的教材，从计算机技术基础入手，深入浅出地讲解了信息安全技术、WPS Office应用、人工智能概述、技术原理、生成式人工智能以及人工智能在各领域的应用和伦理问题等多方面的内容。通过阅读本书，读者将全面了解人工智能的基础知识、核心技术、应用领域以及伦理问题，为深入探索人工智能世界奠定坚实的基础。本书内容丰富，结构清晰，理论与实践相结合，既适合高等院校相关专业学生作为教材使用，也适合对人工智能感兴趣的自学者和从业者参考。

本书是在第四版普通高等教育“十一五”国家级规划教材的基础上，结合我国高等教育课程改革的需要修订而成的。    全书共14章，内容包括热力学的基本概念、基本定律，气体和水蒸汽的热力性质，热力过程和热力循环的分析和计算，气体动力循环、蒸汽动力循环、制冷循环，以及压气机压气过程和气体流动的热力学分析，系统热能可用性分析，化学热力学基础知识等。本书着重强调热力学基本内容的论述及其工程应用，以及节能基本原则的理论分析。各章末均有思考题和习题，书末附有必要的热工图表供查阅。    本书可作为高等工

人工智能是解决复杂工程问题的重要工具，是许多高新技术产品中的核心技术。读者通过学习本书，能够掌握人工智能的基本内容，了解人工智能研究的一些最新的前沿内容，为深入研究与应用人工智能技术奠定基础。全书共12章，分别为人工智能的基本概念与主要研究领域、知识表示与知识图谱、确定性推理方法、不确定性推理方法、搜索求解策略、进化算法（包括遗传算法、差分进化算法、量子进化算法）、群智能算法（包括粒子群算法、量子粒子群算法、蚁群算法）、机器学习、专家系统、人工神经网络基础(包括神经元模型、BP神经网络

本书系统介绍了人工智能核心概念、技术体系与应用场景，兼顾理论与实践。内容涵盖三部分：一是基础理论与技术演进，从定义、发展历程、主要流派切入，梳理技术脉络，阐释数据核心地位及驱动作用；二是机器学习与深度学习基础，介绍监督、无监督、强化学习方法与经典算法，以人工神经网络为起点展开深度学习原理与应用，搭配案例降低数学门槛；三是前沿领域与应用实践，覆盖自然语言处理、大语言模型、计算机视觉等热点，并以智能办公、自动驾驶等场景为核心展开应用介绍。本书适用于高等学校非计算机专业本科生的人工智能通识课

本书是河南省“十四五”普通高等教育规划教材《人工智能与未来》的配套实践教程，内容分为环境搭建、人工智能基础和人工智能应用三部分，其中人工智能基础与人工智能应用部分与教材内容呼应。第一部分环境搭建：主要是针对本书中基础和应用部分的环境配置内容，包括常用办公软件、Python环境安装以及第三方库的配置；第二部分人工智能基础包括五类实践项目，分别是实践2数据可视化，实践3数据采集、分析与应用，实践4简单排序算法，实践5机器学习算法KNN和实践6神经网络算法；第三部分人工智能应用包括六类实践项