本书共20章，参考教学时数为60左右。第一章为化学基础知识，第二至八章为无机化学原理，依次讲述化学热力学、化学平衡、原子结构、分子结构、晶体结构、配位化合物结构、氧化还原反应和电化学。第九至十九章为无机元素化学，依次讲述VIIA~IA族元素、零族元素，IB、IIB、IVB~VIIB族元素、VIII族元素、内过渡元素（含

本书是在第一版的基础上，根据教育部高等学校大学物理课程教学指导委员会编制的《理工科类大学物理实验课程教学基本要求》（2023年版），结合编者所在学校大学物理实验课程的教学内容和课程体系的改革成果，为适应应用技术型大学的发展要求编写而成的。全书共分4章，系统介绍了与大学物理实验有关的数据处理知识、基本物理实验方法和操作技

本书聚焦大学物理实验及普通物理一级实验教学核心需求，主要包括实验绪论、实验误差分析与数据处理、物理实验实操三大模块，涵盖基本物理量测量、常用实验仪器使用、基础实验技能训练，以及测量不确定度评定、有效数字运算、实验数据处理等关键内容。实验项目覆盖力学、热学、电磁学、光学、近代物理学等领域，融入了课程育人元素，结合了物理学

本书旨在引领读者共同探索和重构量子力学的理论体系，重新体会这一领域的深刻内涵。本书可作为传统大学物理教材在人工智能时代的有益补充，侧重培养工科学生的量子力学基本素养，并提升其在人工智能时代亟需的分析和解决问题的能力与创新思维。全书以量子力学的发展脉络为线索，包含两个部分，共7章内容：第一部分为经典力学，共3章：牛顿力学

本书是一部面向普通高等学校非计算机专业学生的人工智能通识教材，旨在系统讲授人工智能的基础知识、核心技术与应用方法。随着人工智能技术与各行各业的深度融合，跨学科人才亟须建立对智能系统的全面认知与培养相关应用能力。本书从计算思维出发，构建了完整的人工智能通识知识体系，帮助读者在理解技术原理的同时，掌握实际应用方法与创新性思

本书包括概率论、数理统计和随机过程三部分内容。第1—4章为概率论部分，介绍了概率论中的基本概念与基本原理，包括随机事件与概率、随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、极限定理等。第5—10章为数理统计部分，介绍了数理统计的基本概念与经典方法，包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等。第11—12章为随机过程部分，

概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的数学学科，本书旨在让学生通过学习概率论的基本知识和基本方法，利用随机变量以及概率分布，让学生掌握处理随机现象的基本理论与方法，具备数学建模的能力；通过数理统计中的参数估计、假设检验等基本理论与方法的学习，让学生掌握数据收集和分析数据，并进行统计推断的能力。本教材为分析研究现实生

本书整体架构严谨清晰，编排时遵循概率论与数理统计的理论逻辑和认知规律，共8章内容。书中从概率论基础理论出发，逐步讲授随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征与极限定理等核心知识；随后过渡到数理统计领域，系统阐述抽样分布、参数估计、假设检验等关键内容；最终以基于Python的概率论与数理统计实验收尾，实现从理论知

本书系统介绍了线性代数与解析几何的基本内容，在编写中，力求由浅入深，由易到难，从具体到抽象，注意知识的前后联系，注重线性代数与解析几何的融合，对理论部分的处理力求简明扼要，注重叙述的准确性与严谨性。本书内容共分七章，包括行列式、矩阵、向量代数与几何应用、线性方程组、特征值与特征向量、二次型与二次曲面、线性空间与线性变换

本书共7章，内容包括行列式、矩阵、n维向量与向量空间、线性方程组、矩阵的相似对角化、实二次型、MATLAB在线性代数中的应用，每章配备有一定数量的习题，书末附有部分习题参考答案或提示。书中用*号标注的内容和习题,可不作为教学最基本的要求，教学时可自行取舍。本次修订保持了原书简明实用、易教易学的特点，新增了第七章MATL