本书针对我国碳中和重大战略需求，系统介绍了各项碳中和技术的基本原理、工艺过程、技术特点和发展趋势。全书分为能源篇、资源篇、信息篇、产业篇及决策篇，包括绪论、零碳电力技术、氢能技术、二氧化碳捕集封存技术、生物质燃料/原料替代、工业原料替代与循环利用、二氧化碳资源化、碳负排及生态碳汇强化、信息与通信技术在节能降碳中的应用、信息与通信碳中和技术、工业/交通/建筑/农业领域碳中和技术、碳中和决策支撑技术等十五章。       本书可作为高等学校环境、能源、化工、信息、建筑、交通、农业类专业本科

本书是未来产业（碳中和）新兴领域“十四五”高等教育教材。本书系统概述了海洋碳汇的基础理论、增汇路径、技术标准、应用实践和有关政策，以及海洋负排放的前沿见解和先进理念，展现了海洋负排放贡献于全球碳中和目标的巨大潜力。全书分为六大部分，涵盖海洋生态系统的碳循环特征、滨海蓝碳和珊瑚礁等生态修复增汇工程，以及大型海藻和贝类养殖的碳汇功能与应用；并延伸至陆海统筹减排增汇、污水处理尾水碱化等海洋负排放生态工程；还涉及二氧化碳地质封存、极地碳汇、微生物矿化等其他海洋负排放工程；最后论及海洋碳汇标准问

全书系统阐述了碳中和工程的理论基础、技术路径及实践应用，内容涵盖能源、工业、交通、建筑、生态等多个领域。本书从气候变化背景出发，详细介绍了碳中和工程的定义、内涵及实施路径，深入探讨了绿色化学、绿色化工、循环经济及系统工程等理论基础，为后续技术实践提供了坚实的理论支撑。  本书内容全面，理论与实践紧密结合，既注重理论体系的构建，又强调工程实践的应用，适合作为高等院校环境工程、能源工程、化学工程、生态工程等相关专业的教材，也可供从事碳中和研究与工程实践的专业人员参考。通过本书，读者能够系统

本教材主要介绍环境规划与管理的主要内容、理论方法与学科研究前沿。全书共 3 篇 12 章。其中，在基础理论篇（第 1~3 章），着重介绍环境规划与管理的学科内涵与主要内容重要理论思想、法律法规、政策制度等基本概念。在技术方法篇（第 4 至 7 章），系统介绍环境规划与管理研究实践中涉及到的常见方法，包括环境系统分析、环境规划方法、环境政策评估和环境数据挖掘与分析等交叉内容。在前沿专题篇（第 8 至 12 章），拓展介绍了环境风险管理、双碳战略、环境经济复杂系统、数字生态文明等学科前沿理

本书入选教育部生物制药新兴领域“十四五”高等教育教材体系建设项目。教材秉承药学本科“三三”制实践教学新体系及“厚基础、宽口径、强实践、求创新”的教育理念，旨在提升学生的自主学习能力、综合分析能力及解决复杂问题的能力，培养科学思维与创新思维。本书按照基础性实验、综合性实验和设计性实验三个层次构建实验体系，共4章36个实验：基础性实验包括细胞原代与传代培养、细胞计数、细菌生命周期观察及菌落形态鉴别等内容，为学生奠定坚实的实验基础；综合性实验则提供了若干生物药物从上游到下游的完整制备流程，让

本教材编写旨在提高学生自主学习、综合分析和解决较复杂问题的能力，培养学生科学思维和创新思维能力。根据战略性新兴领域未来产业人才培养特点，结合中医药现代研究发展趋势，教材在实验项目安排上突出“创新”，体现“综合”与“设计”，布局上全书共 5 章，分别为绪论、中药综合性和设计性实验基础与工程放大、中药综合性实验、中药设计性实验、云端实验。内容涵盖中药学主要的研究思路、内容和研究方法，力求突出近年来中医药科研成果，以及中药研究发展趋势，着力体现中药学各二级学科交叉、融合的特点，激发学生探索未

本教材编写旨在融入现代中药制药企业的培训理念，并模拟现代中药制药企业新员工的培训形式，对学生进行安全生产、规范操作等综合性训练。全书分为三篇，第一篇为精益生产理念下的中药生产管理基本技能，包括中药制药生产部门管理技能、中药制药质量风险监督管理、中药制药生产安全、中药制药过程环保知识与实训、中药制药设备管理；第二篇为中药制药专业技能，包括中药饮片现代生产实践、中药原料前处理工艺与技术、中药成方制剂生产实践；第三篇为中药制药未来发展综合技能，包括中药绿色制造关键技术、中药智能制造关键技术、

《化工过程安全》（第二版）立足化工专业的知识体系和能力培养目标，系统阐述了化工安全领域的核心理论与实用技术。全书从装置尺度出发，深入解析化工设备安全与工艺安全的关键问题，并基于装置全生命周期视角，详细介绍本质安全设计原则与安全操作规范，充分体现化工学科特色。教材内容全面、结构清晰，通过典型工程实例，简明而系统地介绍了化工安全生产的基础理论和实用方法。全书共分为六章，重点涵盖化工废水、废气、废渣的处理技术及环境质量评价体系，同时详细探讨化工防火防爆技术、防中毒措施和压力容器安全管理等重要

本书以数据为核心将模式识别与数据挖掘的内容进行深度融合，从一个全新的视角为读者呈 现完整的数据处理拼图。全书主要内容有数据、特征工程、统计决策方法、浅层分类器、深度分类器、聚类、异常检测、频繁模式挖掘、专家先验协同分析、大语言模型协同分析、结构模式识别、复杂数据挖掘，使模式识别与数据挖掘二者在知识体系上既保持各自的系统性，又能实现无缝对接与协同增效。本书还配备了大量精心设计的习题与实验项目，有助于读者巩固课堂所学的理论知识，又能锻炼读者的实践动手能力与创新思维能力。本书是人工智能领域“

本书在新一代人工智能背景下，重点介绍自然语言处理的基础知识、主要的经典技术、前沿技术及应用。本书分为四部分内容进行阐述：基础知识、自然语言处理的基础技术、自然语言处理的应用技术、自然语言处理的应用系统。首先，在基础知识部分，介绍了语言学理论和机器学习理论两个方面的基础。其次，介绍自然语言处理中的基础技术，包括语言模型、词法分析、句法分析和语义分析等内容。然后，通过文本的信息抽取、篇章分析、情感分析及文本生成等任务，介绍自然语言处理的应用技术。最后，在自然语言处理的应用系统方面，详细介绍