该教材从能源的可持续发展视角出发，介绍生物质能资源的生产、转化和利用原理和工艺，简要地描述了各种生物质能转换技术的过程和装备，比较了各种技术的优缺点，重点介绍了几种适合我国国情的生物质能源技术如沼气、燃料乙醇技术。本教材希望能从原理和工
程两方面介绍生物质能的转化与利用。生物质能源的科学体系已经基本建立，具有相对的稳定性。所以，我们将重点集中于基本概念和基本原理，辅以该领域近期的研究成果和工程实例。以原理为主，兼顾技术和工程。
本书主要包括以下内容：一、绪论；二、生物质的燃烧技术；三

《机械制图及计算机绘图》按项目教学法、任务引领的思路编写而成。编写时，笔者在专业知识上以行动为导向、基于工作过程的课程开发方法进行设计。着重培养学生的实际工作能力，目标是使学生能绘制和阅读中等复杂程度的零件图和装配图。《机械制图及计算机
绘图》共由四大项目组成。主要项目内容有：平面图形的绘制，组合体三视图的绘制，机械图样的绘制，计算机绘图。每个项目由多个任务构成，包含制图基本知识和技能、投影基础知识、组合体、机件的表达方法、标准件与常用件的表示方法、零件图、装配图、计算
机绘图等知识

本教材分黄酒检测的基础知识、 黄酒的相关标准、 黄酒原辅料检验、
黄酒半成品检验、 黄酒成品检验、 黄酒副产品检验六大项目, 主要涉及
黄酒原辅料、 半成品、 成品与副产品中的一些指标的检测原理、 方法、
操作步骤及所用到的检测试剂、 仪器与检测标准。 本教材配套的视频资
源全是原创, 涉及的检测内容比较全面, 可供读者根据需要进行相应的
选择。本教材适用于高职院校酿酒专业的学生，黄酒生产企业的检测人员。

本书共设置9章：第1章介绍了分析检测的重要性和相关基础知识；第2章阐述了生物质原材料结构和成分的分析检测；第3章讲解了皮革加工利用过程中所产生的工业废水的分析检测；第4-6章重点介绍了皮革理化性质的分析检测；第7-8章分别对皮革防霉性能以及观感的分析检测进行了讲解；第9章为附录，涵盖了皮革加工过程及成品分析检测相关的试剂配制方法、国家、行业标准等内容，方便读者查阅。本书即可作为轻化工程皮革方向和生物质技术与工程专业本科生的教材，也可供有关生产、科研单位的分析工作人员参考阅读。

粮食工业在进行生产的同时，由于加工原料的特性、加工工艺和设备的局限以及加工产品的性质，决定了生产过程中有粉尘等有害物产生。粉尘如果不加以控制和治理，势必对生产环境的卫生和安全带来严重影响，还会造成粮食加工过程中的质量损耗。而气力输送则是利用空气的流动通过管道来输送散状物料，更是现代物流技术中粉粒状物料输送普遍采用的方法。本书在第一版的基础进行了较大幅度的修订、完善和优化，紧跟行业和学科发展。如第一章空气流动的流体力学原理，增加了空气流动的数值模拟一节，也对部分内容、章节进行了调整；第二

"《智能终端应用与维护》以工作过程为导向，选取企业真实案例，将理论与实践相结合，是双元育人职业教育 教学探索的成果。《智能终端应用与维护》针对智能家居控制领域的 8 种智能终端产品，通过一个个独立而又相互 联系的项目，详细阐述了产品的原理、构造、应用场景以及维护维修方法等知识。
《智能终端应用与维护》内容体现理论知识与实际应用相结合，引入职业资格技能等级考核标准、岗位评价标 准及综合职业能力评价标准，形成立体多元化的教学评价标准。既能满足学历教育需求，也能 满足职业培训需求。《智能终端应用

MATLAB 是适合多学科、多工作平台的大型科学应用软件。本书详细讲解MATLAB 的基本功能与操作，帮助读者掌握利用MATLAB 解决实际问题的能力。全书详细讲解MATLAB 的基础知识、数组、矩阵运算、符号运算、程序设计、二维绘图、三维绘图、函数运用、数据分析与优化求解、输入与输出等内容，同时还对 Simulink 系统仿真与应用进行详细的讲解。本书中的示例均已记录在M 文件及其他相关文件中，读者可以直接使用对应文件进行操

"本书共13章。第1章阐述网络安全的基本概念，第2章阐述网络安全的数学基础，第3~6章阐述密码学的理论与技术，第7~8章阐述密码协议及其形式化安全性分析，第9章阐述公钥基础设施与数字证书，第10章阐述网络加密与密钥管理，第11章阐述网络边界安全防护技术，第12章阐述无线网络安全，第13章介绍网络安全新进展。
　　本书基本概念清晰，表述深入浅出，知识体系和知识点完整，理论与实践相结合。每章后面都附有精心编排的思考题。书后列出了大量参考文献，为读者提供了深入研究相关专题的途径和资料。为方便师生

"大数据分析包括查询型分析、描述性分析、探索性分析、挖掘型分析等。本书介绍基于R语言的大数据分析解决方案。全书分3篇共18章。第1篇R语言，包括第1～10章，分别为R语言概览、表达式、字符串与正规表达式、函数、向量、矩阵、数据框、列表、面向对象程序设计、数据存储；第2篇可视化，包括第11、12章，分别为统计绘图、图形文法ggplot2；第3篇数据分析，包括第13～18章，分别为数据分析基础、查询型分析与数据表、描述性统计与探索性分析、挖掘型分析、离群点检测、文本挖掘。
本书力求通俗易懂、简

"本书全面且深入浅出地介绍了机器学习技术，不仅涵盖机器学习算法原理及其实现和运行，还包括Python编程基础和深度学习入门知识，有助于初学者快速掌握算法的实际应用。本书每一节都提供了相应的Python代码实例，通过文字、公式、图像、代码和运行结果的结合，读者可以深入理解算法的实现过程。
全书分为3部分: 第一部分（第1～3章）提供必备的预备知识，包括机器学习概述、Python和NumPy基础；第二部分（第4～11章）详细介绍各种机器学习算法，涉及回归、分类、聚类等任务；第三部分（第12、1