《AutoCAD室内装饰施工图教程》（第二版）使用了2023版本的CAD进行讲解，升级替代了原版本内容。
《AutoCAD室内装饰施工图教程》（第二版）主要内容分为基础理论篇和实践应用篇。基础理论篇内容包括三个项目，分别为：项目一 初识AutoCAD2023，项目二 AutoCAD2023基本操作，项目三 室内设计施工图规范；实践应用篇内容包括五个项目，分别为：项目一 普通居室施工图绘制，项目二 别墅空间施工
图绘制，项目三 办公空间施工图绘制，项目四 商业空间施工图绘制，项目五 图

面对大数据和人工智能技术及应用的迅猛发展，传统的数据结构与算法课程的教学内容和教学模式亟待改革，以适应大数据和人工智能专业人才培养的需要。本书就是为满足这种需要而编写的。本书共15章，主要内容包括大数据概念、Python语言基础、线性表、栈与队列、数组与字符串、树、图等经典数据结构，键值对、嵌套数据结构、列存储结构等面向大数据计算的新型数据结构，排序算法、查找算法、基础算法设计、机器学习算法基础、大数据框架下的算法设计等经典基础算法和大数据常用算法。本书兼顾每种数据结构的抽象逻辑结构及其物理存储

本习题集由制图的基本知识、投影制图 (画法几何与阴影透视) 和专业制图三部分内容组成。

本书共7章, 包括常用命令与实验工具与、物理层实验、数据链路层实验、网络层实验、运输层实验、应用层实验和网络安全实验。 本书中的实验与主教材中的相关理论相互印证, 实验步骤详尽, 内容安排科学, 帮助教师合理组织计算机网络实验教学, 帮助读者更好地理解计算机网络的原理、掌握一定的组网能力、为进一步学习打下坚实的基础。

本书共分为十个项目, 分别为: 土方工程施工、钢筋混凝土-混凝土工程施工、钢筋混凝土-模板工程施工、钢筋混凝土-钢筋工程施工、钢筋混凝土-混凝土工程施工、预应力混凝土工程施工、结构安装工程施工、砌筑工程施工、防水工程施工、装饰工程施工。本书按照现行国家标准规范, 进一步完善了有关工程的验收标准和方法, 并配有相对应的习题集。

本书在兼顾广度和深度的前提下，深度融合计算机科学、物联网、人工智能、边缘智能、群智感知计算等相关学科和方向的专业概念，重点阐述了智能物联网领域基础理论、架构和关键技术进展。从AIoT新型体系架构出发，按照“智能感知-网络增强-协同计算-平台应用”的组织思路，遵循“创新引领、深入浅出、理论+实践”的原则基调，就智能物联网AIoT的基本概念、AIoT体系架构、多模态感知、智能无线感知、群智感知、智能物联网络、终端适配智能计算、分布式学习、端边云协同计算、平台及典型应用等进行系统性阐述和深入探讨。本书

本书根据高职高专机械类和近机类专业机械制图机械零部件测绘AutoCAD等课程的性质和教学特点编写。在内容的选择上，本书以工作过程为导向，突出技能性和实用性，围绕培养学生职业能力和提升学生职业素质的目的来构建知识体系。 本书主要内容包括14 个由简单到复杂的项目，每个项目都由项目导入、项目知识、项目实施、检测练习和提高练习5 部分组成。本书还配有微课视频，供学生自学时参考。 本书突出高等职业教育的特点，实用性强，范例丰富多样，讲解通俗易懂，便于学生自学，适合作为高职高专院校、中等职业技术学校

本书以机场消防救援为核心, 涉及机场基本布局、飞机火灾事故的特点、机场灭火剂、机场建筑消防及安全管理等内容。

本书共分为4篇、13章, 主要内容包括工程材料的性能, 金属与合金的晶体结构、金属与合金的结晶, 钢的热处理, 金属的塑性加工, 钢, 铸铁, 有色金属及其合金, 高分子材料、陶瓷材料及复合材料, 新型及特种用途材料, 机械零件的失效与选材, 工程材料应用实例、实验。

本书共13章, 第1章介绍神经网络的概念、发展历史、研究内容、应用领域以及神经网络与深度学习的关系。其后12章的内容分为两大部分: 第一部分 (第2-7章) 阐述了6种典型的神经网络模型, 即M-P模型、感知机模型、BP神经网络、Hopfield神经网络、玻耳兹曼机、自组织神经网络等。第二部分 (第8-13章) 阐述了深度学习的6种经典模型, 即深度神经网络、深度置信网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络、图神经网络等。详细介绍了它们的网络结构、学习算法、工作原理、应用实例及