本书是全国高等教育自学考试指导委员会组编的计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全4个本科专业自学考试指定教材，包括自学考试大纲和教材的所有内容。本书介绍与计算机系统相关的核心概念和基础内容，主要包括数据的表示和运算、程序的机器级表示、程序的链接和加载执行、存储器层次结构和虚拟存储器、程序中的I/O操作实现。

本书针对应用型本科材料类专业基础知识与应用实践并重的特点，设计和编著了包含了材料科学与工程基础、材料制备技术基础、材料性能学，材料分析测试技术、信息敏感材料及器件，新能源材料及器件相关课程46个实验项目，同时还编入了以提高综合创新能力的综合性实验9个。

本书为“环境与资源类专业系列教材”之一。本书包括环境与资源工程设计概述、工艺流程设计、物料衡算与能量衡算、设备的工艺设计与选型、车间设备与管道的布置、非工艺设计、设计概算和技术经济、设计文件编制、工厂选址及总布置设计、其他常用计算机辅助设计工具、工程设计案例等内容。在内容选择上，拟在介绍工程设计基本知识点的基础上，充分考虑本科生、研究生阶段的应用型学习需求，着重对工程设计前沿问题、新方法、新工具展开阐述，并且在编写过程中侧重于环境科学与工程、资源循环科学与工程特色的介绍，以契合本学科研

本书在校企合作的基础上编写而成，在讲述人工智能理论的基础上突出工程应用性与实践性，选用了适用于人工智能项目研发的Python编程语言。第1章为人工智能导论。第2章介绍Python程序设计基础。第3章介绍Numpy、Matplotlib与Pandas。第4章介绍sklearn及Inforstack免费网上机器学习组件功能。第5章介绍数据预处理。第6章与第7章分别介绍监督学习与非监督学习常用算法，并分别使用Inforstack学习平台建模和Python语言编程实现。第8章介绍语音交互、视觉处理与Op

本书共分8章，分别为电路的基本概念和基本定律、电路的等效变换、电路的一般分析方法、电路定理、动态电路、正弦稳态电路、耦合电感和理想变压器、双口网络。

本书从基本的人工智能理论出发，使用Python语言编程，基于Tensor-Flow和Keras深度学习框架，以理论讲解为基础，以项目实战为导向，系统地讲述了人工智能、深度学习和计算机视觉中相关的基本概念、理论方法和经典算法。既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对计算机视觉相关领域实际案例的实现方法和技术技巧的详细阐述。

本书主要介绍了工业机器人虚拟仿真软件RoboDK的基础操作、工业机器人虚拟工作站的构建、常用机构创建及仿真编程方法。全书采用以图为主的讲解方式，主要内容包括工业机器人虚拟仿真软件RoboDK、RoboDK基础操作、机器人虚拟仿真工作站构建、RoboDK常用机构创建、基于Program的机器人仿真编程、基于RoboDKAPI的机器人仿真编程、工业机器人复杂搬运仿真案例、工业机器人传送带码垛仿真案例、工业机器人焊接仿真案例、工业机器人打磨仿真案例、工业机器人喷涂仿真案例和工业机器人写字仿真

  本书按照基于工作过程的以“项目”为载体的教学模式进行编写，“项目”具有直观性和实用性，并遵循由易至难、由简单到复杂的学习规律。内容包括万用表和示波器的使用、电源产品的测试与检修、信号源产品的测试、单元电路的安装和调试、虚拟仪器的使用、传感器产品的测试、基于STM32的智能测试和远程测试。

 本书以典型工作任务为导向，理论与实践并重。主要介绍了电工安全与防护、常用电工工具及仪器仪表的使用、常用电子元器件的识别与检测、焊接技能训练、电工电子线路的识读、常用照明线路的安装与维修、典型电子电路的组装与调试。