湖南大学数学学院组编的大学数学系列教材共包括5册。本书是第5册，主要介绍复变函数和积分变换的基本概念、基本理论和基本方法及其应用，内容包括复数、复变函数、复变函数的积分、解析函数的级数展开、留数理论及其应用、共形映射、傅里叶变换及其应用、拉普拉斯变换及其应用。各节后配有适量的习题，各章后配有综合复习题。本书结构严谨，内容丰富，重点突出，难点分散，概念、定理及理论叙述准确、精练，符号表示标准、规范，例题、习题等均经过精选，具有代表性和启发性，便于教学。本次修订时 新的各章综合复习题，以及补充的适量讲解视频，均以二维码的形式呈现。本书是为高等学校本科非数学类各专业编写的“复变函数与积分变换”课程的教材，同时适合其他需要获得相应数学知识、提高数学素质和能力的人员使用。

\"本书内容共分9章，具体包括概率论的基本概念及基本公式、随机变量及其常见分布、随机变量的引申分布等内容。概率部分在 至第5章阐述，数理统计部分在第6至第9章呈现。本书不仅涵盖了“概率论与数理统计”课程的 基本理论，同时兼顾当前读者需求，每章后都增添了“课程文化”“考研链接”“软件体验”栏目，丰富教材内容。本书可作为普通高等院校非数学专业本科学生“概率论与数理统计”课程的教材，也可作为工程技术人员、科学爱好者的自学用书。\"

数据已经成为人们日常生活的一部分，数据分析的需求也日益提高。本书尝试以初学者的视角梳理时间序列分析的相关内容，按照核心知识、数据导向、建模框架展开介绍，力求让读者轻松、愉快地掌握时间序列分析的基本思想，提高数据分析应用能力，努力实现统计知识传授、数据分析能力培养以及实事求是价值传递。基于实际数据的特点和归纳演绎的认知规律，本书精心挑选了丰富的实例，以问题的形式将教学内容呈现在读者的面前，辅以启发式的分析和直观的图形方法，形象生动而又系统详尽地阐述了时间序列分析的基本理论和应用方法，也补充介绍了伴随着大数据产生的循环神经网络等前沿模型和方法。同时，基于实际数据和案例的分析，为读者呈现思路清晰、易于操作的时间序列建模过程，也引导读者参与知识发现，加强自主数据分析，让读者在解决问题的过程中习得知识、发展能力，提升素养。本书力图为读者呈现一个时间序列“大”模型的整体分析框架。本书可读性强，语言轻松活泼，内容通俗易懂，R软件的使用也便于读者模仿练习。本书每章都提供了代码和数据，方便进一步深入地学习，读者可通过扫描封底的二维码获取。后期还将推出虚拟仿真实验平台。本书可作为高等学校理、工、农、医、经济、管理、人文社会科学专业以及其他领域的教材，也可以供从事商务活动和经济分析等实际工作的各类人员参考。

本书与高等院校特色规划教材《高等数学（下册·富媒体）》配套使用，内容分为两篇，上篇是各章知识总结、典型例题解析和自测题，下篇是教材中各节习题详解。本书可作为《高等数学（下册·富媒体）》的教学辅导参考书，也可单独作为高等数学课程的辅助教材和考研辅导书。

高等代数主要讲授线性空间的理论，也兼顾一部分多项式理论与代数基本知识。现代科技的 成功之处就是把纷繁复杂的现实问题进行合理的线性化，从而使问题可以得到良好的近似，线性化之后的问题比较易于解决，线性化之后抽象出的数学模型就是一种 简单的数学结构——线性空间。本书共计7章，包括行列式、矩阵、向量组与线性方程组、线性空间与线性变换、方阵的特征值与相似对角化、二次型、欧氏空间。每章都配以典型例题，其中一些例题是研究生入学试题，有一定的难度与深度，具有典型性与广泛性。

本书的目标是为学生和讲师提供易于理解的资料。本书是为大学二年级以上的学生设计的分析学课程的第二卷，本书包括多元函数的微分、多元函数的积分、矢量微积分三部分，本卷的目的是将一个实变量实值函数的分析扩展到从Rm到Rn的映射。

你是盯目标，还是盯问题？你是先找套路再行动，还是先行动再打补丁？你是总结规律，还是经验主义？你是拥有N年经验，还是1年经验重复了N年？你是吃一堑长一智，还是好了伤疤忘了疼？高手和低手只差两个字——复盘！《复盘教练》全书是石鑫等四位作者多年企业经营实战经验以及课程多次迭代内容的总结，完整系统地讲述了复盘的内容，清晰了复盘的价值，明确了复盘中最重要的角色——复盘教练，给出了复盘的操作步骤。无论是个人，还是团队，都可以通过阅读此书，化身复盘教练，应用复盘的方法，为自身赋能，完成个体成长和团队提升。本书与行动学习、教练技术等培训方式结合使用，效果更佳。

本书全面介绍了作者发明的三种新的电法勘探方法——广域电磁法、双频激电法和伪随机信号电法，包括方法的基本原理、数理基础、仪器装备、理论计算成果和若干实例。广域电磁法突破了远区测量限制，能在非远区测量电场分量、磁场分量提取视电阻率，大大扩展了人工源频率域电磁法的探测深度和应用范围。伪随机信号电法一次同时发送和接收多个主频率的电磁信号，有力地提高了电法勘探的工作效率。二者结合，形成了“伪随机信号广域电磁法”，其探测深度和工作效率都大为提高，为探测油气、金属矿和工程勘测提供了一种全新的、有效的物探方法。从双频激电到伪随机信号激电，可以高效获取激电的频谱数据，在发现异常的同时，还能够得到区分矿与非矿异常的信息。“伪随机信号广域电磁法”与“伪随机信号激电法”相结合，形成了广义的“广域电磁法”，广义的“广域电磁法”从方法理论到仪器，将频率域电法统一了起来。本书可供地质矿产、油气、资源环境、工程、水文领域的科研人员与高校师生阅读，或作为地球物理专业研究生教材，也可供涉及上述领域的政府与企业管理人员参考。

本书依据“东北草地植物资源专项调查”项目的**成果，介绍了总面积达40多万平方千米的我国东北草地（包括呼伦贝尔草地、松嫩草地、科尔沁草地和锡林郭勒草地）野生植物资源的种类、区系组成及科属分布状况；重点阐述了我国东北草地生长的饲用、食用、药用、生态治理用、有毒有害、外来入侵等植物资源的现状、科属分布及其时空变化趋势，并分析了其原因和机制，探讨了有毒有害和入侵植物的防治对策，可为东北草地的植物资源利用与生物多样性保护提供可靠的数据支撑和科学依据。本书还有针对性地提出了东北草地植物资源的利用与保护策略。

生物技术发展日新月异，Science 每年评选的十大科学突破中，生命科学与生物技术相关科学突破往往占到一半以上；生物技术涉及领域广泛，医学、制药、农业、环保等很多领域的发展与生物技术密切相关。生物技术发展也存在风险，合成生物学、基因编辑技术、克隆技术等的发展存在潜在的生物安全与伦理风险。生物技术相关文献数量庞大，包括大量图书与期刊文献，梳理这些文献可为相关研究与管理人员提供参考。为此编者检索整理了2000 年以来与生物技术相关的一些重要的中英文图书、期刊文献，生命科学与生物技术相关诺贝尔奖获奖者文献，国内外生物技术相关战略规划及文献，生物技术相关Science 与《麻省理工科技评论》年度科技突破信息等，检索时间截至2021 年11 月。文献检索策略如下。1. 图书检索通过以下网站，检索“biotechnology”（如果有“标题”检索选项，选择“标题”检索），选择出版时间在2000 年以后的图书，筛选重要图书，整理相关信息：美国科学院出版社（https：//www.nap.edu/）；德国施普林格出版社（https：//link.springer.com/）；荷兰爱思唯尔SD 数据库（https：//www.sciencedirect.com/browse/journals-and-books）；约翰威立父子出版公司在线图书馆（https：//onlinelibrary.wiley.com/）；英国泰勒—弗朗西斯出版集团（https：//www.taylorfrancis.com/）；哈佛大学出版社（https：//www.hup.harvard.edu/） ；麻省理工学院出版社（https：//mitpress.mit.edu/）；牛津大学学术资源库（https：//global.oup.com/academic/online）；剑桥大学出版社（https：//www.cambridge.org/core）。在商城网站（https：//www.jd.com/）检索“生物技术”，筛选相关图书，在中央宣传部出版物信息中心网站（https：//pdc.capub.cn/）进行信息核准。按年度由近及远顺序编排文献，年度相同的按标题字母编排。2. 文献及期刊检索文献检索： 基于Science Citation Index Expanded （SCI-Expanded）， 在标题检索“biotechnology”； 期刊：Science、Nature、Nature Biotechnology； 文献类型：Article、Review、Letter、Editorial material；出版时间：2000 年以后。按年度由近及远顺序编排文献。期刊检索：基于SCI-Expanded，选择名称含“biotechnology”的期刊。期刊相关信息查询：https：//mjl.clarivate.com/search-results；2020 年度影响因子查询：http：//sci.justscience.cn；查询时间：2022 年6 月。100 种生物技术文献按照编者前期编写的《生物技术发展知识图谱》中选取的100种生物技术进行检索，选取重要综述类文献。同时检索诺贝尔生理学或医学奖及化学奖获奖者发表的综述类文献，分别按作者获奖时间由近及远、文献由近及远顺序编排。文献格式按照PubMed 格式。3. 其他检索查找国内外生物技术相关战略规划及文献，英文文献通过PubMed 检索；中文文献通过Web of Science 的中国科学引文索引数据库检索，文献时间选取2000 年以后，按年度由近及远排序。Science 年度十大科学突破， 参考Science 网站（ 如https：//vis.sciencemag.org/breakthrough2018 等）及科学网中文网页（http：//sciencenet.cn）。