本书为畅销科普图书《考试脑科学》的纪念升级版。书中通俗讲解了人脑“记住与遗忘”的原理，不仅呈现了人脑筛选、存储信息的奇妙机制，还向读者传授了灵活运用人脑规则，通过“欺骗大脑”实现“长期记忆转化”的记忆方法。此外，针对“记忆困扰”“动机不足”等常见的学习问题，作者从脑科学与心理学的角度给出了科学建议。纪念版特别收录了作者为中文版创作的序言，以及人脑记忆机制的深度解读文章。本书可作为学生和职员复习备考的应试指导，也可作为日常工作、学习中的“高效记忆法”指南。

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《颈动脉超声筛查实用教程》共分为8章，分别为超声成像基础导论、多普勒超声基础导论、彩色血流成像导论、血管超声基础导论、超声换能器的基础导论、目标结构的临床解剖、颈动脉常见疾病的临床诊断经验。《颈动脉超声筛查实用教程》融入了超声医学领域的*新技术，如高频超声、三维成像等，旨在为基层医师提供先进的知识和技能。同时，《颈动脉超声筛查实用教程》详尽地介绍了超声的基础原理、临床解剖学基础、超声临床诊断的经验，以及高效运用超声设备的经验分享，*后分享了典型的基层普筛案例，是一本具有原创性、实用性的指导基层医师快速掌握颈动脉超声筛查技术的专著。

本书是一本专门为入门级新能源汽车维修工“量身定做”的全程图解专业用书，以新能源汽车维修工入门所需的基础技能为突破口，以“奠基石、学技能”为最终目标。全书内容依次为走进车间、初步的入门知识、基本的入门应用、进阶的入门应用、进阶的入门维修和深度的入门维修，以渐进的方式安排学习内容。对涉及具体操作的内容，专门配备了25个高清维修操作视频讲解，以便于读者更加轻松地学习、理解和掌握相关知识点，增强学习效果。本书可作为新能源汽车维修工朋友的入门指导书，也可作为专业院校师生的参考书和相关企业的培训用书。

本书深入浅出地讲解了面向封闭、低速场景的自动驾驶主流关键技术，主要包括无人驾驶系统架构、ROS中间件的原理、刚体运动的三维表示、定位与建图、环境感知、路线搜索、运动规划和底盘控制，在介绍数学概念和算法原理时还提供了直观的交互式程序。本书适合对无人驾驶或移动机器人感兴趣的师生阅读，也可以供从事该领域研究工作的技术人员参考。

《下一代创新科技（第2辑）》根据清华大学探臻科技评论社2023年发布的“青年最关注的改变未来十大变革科技”榜单内容编写而成。它全面解读了十大变革科技的发展历程和科技内涵，展望了相关未来科技发展趋势，旨在促进交叉学科创新，传播清华科技观点，服务高水平科技自立自强。全书分为上、下两篇，涵盖了第六代移动通信技术、类脑计算、太阳能电池、四代半导体材料等多领域主题，力图为青年学者、科技工作者、行业领军人才提供一流科技资讯。

本书系统地介绍了自动驾驶规划控制技术的基本原理、方法和实践应用，以深入浅出的方式将复杂的理论和技术呈现给读者，使得读者能够更加清晰地理解自动驾驶技术的内涵和精髓。书中还详细阐述了最优化方法在自动驾驶中的应用，为读者展示了如何通过数学优化手段解决自动驾驶系统中的关键问题。本书作者为自动驾驶一线的研发人员、技术团队负责人及行业专家，书中凝聚了他们的知识经验和实践总结，具有较高的理论意义和实践价值，是我国自动驾驶事业上的宝贵知识财富，能够为后来的研究者和实践者提供重要的参考和借鉴。

《新能源汽车动力电池技术解析》全面阐述了新能源汽车动力电池系统的核心技术，从蓄电池的基础定义、分类、结构类型到其在新能源汽车中的工作原理，再到系统的设计、制造、测试及前沿技术的应用，形成了一个完整的知识体系。书中深入解析了动力电池系统的硬件与软件构成、性能指标、功能需求与配置，并详细阐述了放电、充电及其在不同类型新能源汽车中的工作原理；同时，介绍了动力电池系统的设计原则、流程、关键技术及制造工艺，确保系统的高效与可靠；此外，还介绍了详尽的系统测试，确保动力电池系统的安全性与耐久性；最后，探讨了大数据技术与AI在动力电池系统中的应用，展示了未来新能源汽车动力电池系统智能化、高效化的发展趋势。本书适合作新能源汽车相关专业的参考教材，同时也为新能源汽车从业人员和爱好者提供了参考资料。

《智能网联汽车信息安全技术》是“智能网联汽车核心技术丛书”中的一册。本书深度解析了汽车信息安全的基本概念、整体架构、防护机制以及关键安全技术。从汽车基础软件平台构成出发，探讨了基础软件信息安全生命周期、安全需求、系统威胁、系统架构及研究范围，并详细介绍了应用软件安全防护架构及关键技术。同时，本书还关注了车联网安全威胁，分析了云端、车端及通信端的安全风险，并介绍了信息安全威胁分析模型及车载入侵检测与防御系统。此外，数据安全检测与评估、车载网络通信安全、汽车网络安全风险与防御以及传感器安全风险等问题也得到了深入探讨。最后，本书还对比了国内外信息安全风险评估的发展，为智能网联汽车信息安全测评及基于云平台的汽车软件测试提供了科学依据。本书适合智能网联汽车信息安全领域的技术研发人员、质量论证人员阅读，也可作为汽车相关专业的教材使用，对智能网联汽车感兴趣的人员也可以阅读。

数据是数字经济的关键要素已经形成共识，数据资源入表成为数据资产正在探索推进中。数据资产不同于通常意义上的有形实物资产和无形知识产权资产，它是一类新的资产类别。有用的数据积累到一定的规模具备开发价值后就形成数据资源，数据资源在满足了数据权属明确、成本或价值能够被可靠地计量、数据可机读等基本条件后就可以成为数据资产。本书分析讨论了数据的资产性，基于数据的属性对数据资产进行了明确的定义，将信息资产、数字资产和数据资产统一为数据资产。在此基础上，本书系统地介绍了数据资产化、盒装数据、数据资产评估、数据资产入表、数据资产管理、数据资产定价、数据资产运营和数据市场等内容。本书在第1版的基础上依据近年数据资产研究和实践的发展进行了修订，此次修订增加了盒装数据、数据资产入表等新的内容，其他章节也增加了新的内容，并更新了第1版中的一些文字表述。本书适合数据资产研究和实践者阅读，包括政府机关、证券投资、资产管理、企事业单位等与数据资产相关的人员，也适合财会、经济、数据科学、大数据技术等专业的师生参考。