本书是人工智能专业英语教材, 涉及人工智能基础、人工智能基本技术、人工智能应用、常用搜索算法、人工智能编程语言、知识系统与知识库、专家系统和推理、机器学习与深度学习、决策树、人工神经网络和模糊神经网络、监督学习与无监督学习、计算机视觉、模式识别、大语言模型、智能体、生成式人工智能、人工智能安全、大数据与人工智能、云计算与人工智能、群体智能、具身智能等各个方面。

本书以8个具有一定代表性的课程设计题目为框架, 体现MVC模式和面向对象的设计思想, 强化内置Derby数据库、网络MySQL数据库以及Excel工作簿在应用中的作用; 每个课程设计都按照MVC模式展开, 每章内容都由设计要求、数据模型、简单测试、视图设计、GUI程序、程序发布和课设题目7个部分构成。

本书全面阐述了审计学的基本原理、基本理论和基本方法, 系统介绍了审计的业务循环、工作程序与成果报告, 根据国内外审计和会计的演进态势、研究成果、业务实践和准则规制, 对原有的结构、内容和体例进行了较大幅度的调整与改进, 既系统阐述了审计的理论知识和工作流程, 也详细阐明了审计的历史沿革与新近动态, 还拓展了大数据审计的专业逻辑及应用程序, 有利于深刻理解审计本质, 把握审计工作内在机理及审计发展基本规律。

本书以计算机领域英语时文和经典原版教材为基础, 对内容进行大量精心设计。全书共10个单元, 主要内容既有传统计算机知识的内容, 也包括大数据、人工智能、物联网、AI辅助软件工程、NoSQL数据库、大语言模型和ChatGPT等当前热点领域的相关内容。本书每章配以相应的习题, 课后附有参考译文。读者可以快速掌握计算机英语的一般特点和大量专业词汇, 并提高学习计算机原版文献资料的能力。

本书共分为7个项目, 项目1提供了新媒体产品的概述, 包括定义、特点和市场趋势。项目2深入探讨了新媒体产品的创意策略, 指导如何激发创意思维并转换为可行的设计方案。项目3着重于新媒体产品的功能与设计规划, 讲解如何将创意具体化, 并制定有效的设计蓝图。项目4专注于新媒体内容的策划与创作, 分析如何制作引人入胜的内容以吸引和维系用户。项目5涵盖了新媒体产品技术实现与运营的全过程, 从前端到后端, 从数据库到第三方服务集成。项目6介绍了产品测试与优化的方法, 确保产品质量并满足用户需求。项

本书系统介绍数据挖掘经典算法和机器学习主流算法, 并为经典算法、应用案例和实验题目均提供相关实验数据和Python代码实现, 特别是大模型在数据挖掘中的应用。通过经典算法、大模型应用、Python实现和实际项目应用“四位一体”, 强化数据挖掘和机器学习算法的理解和掌握, 对经典算法做到“精”和“通”。全书共13章, 大致分为3部分, 第1部分 (第1-6章) 介绍数据挖掘的基础知识 (数据挖掘过程、数据探索和数据预处理) 和经典算法 (关联规则、聚类、分类等); 第2部分 (第7-9章

本书内容涉及无机及分析化学实验、有机化学实验、物理化学实验等课程 (不含仪器分析实验)。具体内容包括需要掌握的基本实验技能与实验知识、各种实验方法等, 并提供了必要的基本参数。

本书旨在系统介绍Python语言, 帮助读者高效编写程序, 掌握利用计算机解决问题的基本方法和过程。通过阅读本书, 读者能够在全面了解Python程序设计语言历史、现状与发展趋势的基础上, 系统掌握Python的基本概念、编程思想及程序设计技术, 具备一定的Python程序设计技能, 具备独立开发Python简单项目的能力, 以满足高校程序设计知识教学的基本要求, 并为学生后续课程的学习提供相关的背景知识, 进一步为培养社会及行业需要的人才打下基础。

本书共12章, 第1-6章主要介绍常用半导体器件和经典的分立器件电子电路, 第7-10章主要介绍集成运放及其应用电路, 第11章主要介绍功率放大电路, 第12章主要介绍直流电源产生电路。书中提供大量例题、EDA仿真实例和习题供读者参考。

本书系统阐述金融数据分析的理论知识与实践应用，不仅涵盖核心的金融理论及相关概念，还详细讲解行业使用的先进金融模型及 Python解决方案。全书共 11 章，包括证券市场基础、投资组合理论及其发展、有效市场假说与行为金融理论、 股票市场、衍生金融工具与金融风险管理、Python 编程基础、 数据分析 Numpy 类库、数据分析Matplotlib.pyplot 类库、数据分析 sklearn 机器学习库、金融数据分析案

例。

本书可作为普通高等院校经管、金融、大数据