本教材以党的二十届三中全会提出的“在法治轨道上深化改革、推进中国式现代化”为根本遵循，根据高职教育教学要求、就业面向、最新立法规定和行业资格考证需要，在其第二版的基础上对具体内容进行了整合性设计，增加了《刑法修正案(十二)》和《最高人民检察院、公安部关于公安机关管辖的刑事案件立案追诉标准的规定(二)》以及2023年以来出台的有关醉酒危险驾驶、性侵未成年人、跨境电信诈骗等方面的司法解释，实现了新业态下新技术、新规范、新标准融入教材。本教材在内容上总共分为十三章，分别为刑法的基础，犯罪构成

本教材中理论知识的设计以“有用、够用、实用”为原则，适应高职学生学习特点及就业需要，摒弃繁杂理论，浅显易懂，将庞杂的民法内容分为六大模块，即总则模块、物权法律事务处理、合同法律事务处理、人格权法律事务处理、继承法律事务处理、侵权法律事务处理；每一模块下面设置项目，项目下包含若干任务，任务中包含案例导入、知识准备、交互练习、延伸阅读、相关法律、实务操作，项目综合训练，并融入教学视频与动画。在教材中利用二维码等网络技术建立纸介质教材和数字资源的有机联系，通过扫码可以进入网上教学平台进行相关

本书共设有9个项目，包含50个工作任务。项目1是课程导入部分。项目2旨在让读者了解变形监测技术。项目3和项目4分别对常用的沉降监测技术和水平位移监测技术进行讲解。项目5至项目8重点介绍变形监测技术在各类典型工程中的应用实例。项目9则阐述了变形监测数据的整编与分析方法。
课程导入部分主要讲述了变形监测的概念、主要内容、方法以及精度、周期和发展趋势。而变形监测技术部分则着重介绍了变形监测系统的整体概况，变形监测技术的设计流程，技术总结报告的撰写方法，以及常用的工程变形监测仪器。在介绍变形

本书全面、准确地阐释了现行《刑事诉讼法》和相关司法解释的主要规定:简明地综述刑事诉讼法学基本理论和前沿问题，列出经典文献索引，帮助读者迅速了解理论研究状况吸引其研究兴趣，并提供深入研究的线索:针对备考司法考试的实际需求，精选历年司法考试刑事诉讼法试题中有代表性的真题，并进行详细解析，帮助读者在学习中熟悉司法考试命题规律:是读者学习刑事诉讼法学的良师益友。

本教材共包含12个项目，系统讲解了使用Revil进行建筑信息建模的全过程。具体内容包括:项目1Revit基础知识，项目2标高和轴网，项目3墙体，项目4门窗和楼板，项目5玻璃幕墙，项目6屋顶，项目7楼梯、坡道和台阶，项目8柱，项目9雨篷，项目10场地，项目11成果输出以及项目12建模案例。书后附有三套综合练习题，帮助学生巩固所学知识，强化动手实践能力，检验学习效果。
本教材内容全面、循序渐进，既适合作为高职高专测绘地理信息类专业“BIM技术与应用”课程的教学用书，也可作为普通本科院校相

本书在基本概论阐释、公文写作规范及所选范例准确度方面优于国内外已出版的同类书，对于培养写作者应用写作能力，解决日常生活和工作中的实际问题，有着积极的现实意义。本书适应高等院校教育改革发展的新形势，根据学生的实际需要，系统介绍了应用写作的基础知识，党政机关公文、事务文书、日常文书、经济文书、传播文书、科技文书的写作规范与技巧，精选优秀范例，旨在培养学生的应用写作能力。本书可作为应用型本科院校、高职高专院校教学用书，也可作为职业培训教材。

本书共分六个项目(十九个任务)，分别是仓储认知(四个任务)、仓储业务(三个任务)、库存管理(三个任务)、仓储经营(四个任务)、仓储管理技术(三个任务)、仓储新技术及业务新模式(两个任务)，每个项目均设定了知识目标、技能目标、素养目标，以及重点、难点等，同时，以思维导图形式梳理了项目大纲，项目后设置了问题与思考，包含多种类型的题目及技能训练任务。在每个任务的情境案例中，创新性地引入小智(制造企业的仓储岗位)、小商(商业流通企业的仓储岗位)、小高(仓储型物流企业的仓储岗位)三个主人公，以他

本书基于工作过程，给出5个学习情境，分别是学习情境1-混凝土框架结构平法施工图与钢筋构造，学习情境2-混凝土剪力墙结构平法施工图与钢筋构造，学习情境3-混凝土结构钢筋分项工程，学习情境4-混凝土结构模板分项工程，学习情境5-混凝土结构混凝土分项工程。

本书是根据编者多年从事单片机软、硬件开发和教学实践的经验，为满足高等院校各专业“单片机原理与应用”课程教学的需要而编写的。全书共13章，主要介绍了8051系列单片机的基本结构和原理、电子电路的基础知识、C语言的基础知识、定时器/计数器和中断系统的知识、人机交互技术、单片机资源扩展技术、串行通信技术、单片机模拟信号处理技术、串行接口芯片的应用技术，以及OLED显示接口技术等内容。

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，是研究利用计算机系统实现人类智能的理论、方法和技术的科学。本书系统介绍了人工智能的基本内容和实用技能，主要包括人工智能的发展历程、人工智能首选开发语言Python、线性回归方法、几种主要的分类器、聚类分析算法、个性化推荐、语音识别技术和人脸识别应用等。
本书以培养读者的人工智能素养、人工智能思维和人工智能基础应用能力为设计理念，以问题为导向、以项目为载体、以任务为目标来构建学习内容，突出人工智能的新内容、新技术和新应用。