本书为1+X职业技能等级证书（机器视觉系统应用）配套教材之一。本书从机器视觉系统软硬件安装与检测、视觉工具应用、系统集成项目调试与运行等方面介绍了机器视觉系统相关的理论知识和技能实操，以机器视觉系统应用实训平台（初级）为载体，介绍了PLC、机器人、机器视觉等多种技术，涵盖了药盒条码识别、手机尺寸测量、电子芯片引脚缺陷检测及手机定位引导装配等项目。本书可作为1+X职业技能等级证书——机器视觉系统应用（初级）的培训教材，也可作为职业院校自动化类、电子信息类等专业相关课程的教材，还可作为应用型本科教育相关课程的教材及工程技术人员的参考用书。为方便教学，本书植入了二维码视频，配有电子课件、引导问题答案、模拟试卷及答案等，凡选用本书作为授课教材的教师可登录机械工业出版社教育服务网（www.cmpedu.com）注册后下载配套资源。本书咨询电话：010-88379564。

本次修订以最新的法律法规为依据，及时反映新时代课程教学改革的成果。在教材的组织编排、内容的选择和知识的呈现等方面，实现了从“教材”到“学材”的转变，建构了以学生为中心的理论知识体系、技能训练体系和思政教育体系。本书以会计实际工作流程为主线，以完成任务要求、提供会计工作成果为目标，以实际工作任务为驱动，将课程内容分解为若干项目，每项目下分设若干任务和相应实训项目，设计了“边学边做”版块，让学生自我拓展阅读、自我总结提炼，实现从“客体我”到“主体我”的转变，真正体现了“做中学、学中做”，实现了课程内容与工作任务的一体化。

本书以电子商务实际业务流程为主线，全面、系统地介绍了电子商务领域各个方面的知识。本书分十个项目，具体内容均以“知识目标、技能目标、素质目标—任务—案例—习题”的结构进行编排。每个项目都经过精心设计，力求贴近电子商务工作实际，将能力培养贯穿于项目内容之中，体现“任务引领”和“项目课程”等最新课改成果的核心思想。具体项目都契合各部分内容，并配有详细的操作步骤，使学生在逼真的电子商务环境中，通过操作加深对知识的理解，提高电子商务操作技能。本书引用了大量电子商务方面的新理论、新见解、新数据，案例丰富、结构科学、可读性强，适合作为职业教育电子商务类教材，也可作为相关从业人员的学习材料。

本教材在概述电子商务相关概念的基础上，分别阐述了电子商务网络技术基础、电子商务支付与结算、网上交易处理、电子商务供应链管理、网络营销运营与规划、电子商务安全与法律保障等方面的知识。全书采用项目任务式编写方式，理论与实践紧密结合，并注重反映业界的新理论、新观点、新实践，从而让学生更好地掌握电子商务相关理论，掌握最新的电子商务操作技能，增强学生分析问题、解决问题的能力。本教材适合作为职业院校电子商务等相关专业教材。

本书以公路建设项目文件编制和归档过程中遇到的各种问题为切入点，系统回答了组织管理、工程划分、文件编制、文件归档和档案安全等方面可能遇到的问题，内容翔实，针对性强，对提高公路建设项目档案质量具有很强的指导作用。本书可供相关专业高级工程师及以上工程技术人员参阅，也可作为规范项目档案管理工作的参考文件使用。

本书是为适应新的专业培养目标和教学要求而设计的，是在参考国内外有关教材及近年来计算机技术在模具设计方面成功应用的典型实例的基础上编写而成的，是一本较全面地介绍冲压成形工艺与模具设计制造及计算机应用方面的教材。 全书共分9章，详细阐述了板料冲压成形工艺及模具设计与制造方法，主要内容有冲压成形的特点与板材冲压成形性能、冲裁、弯曲、拉深、其他成形等板料冲压成形工艺和模具设计（第1～5章），复合模设计（第6章），多工位级进模设计（第7章），计算机辅助工程（CAE）技术（第8章），冲压模具零件制造与装配（第9章）等。

本书为面向21世纪课程教材、普通高等教育“十一五”规划教材。全书共10章，分别介绍了半导体器件、基本放大电路、负反馈放大电路、集成运算放大器的、电力电子技术、逻辑门和组合逻辑电路、时序逻辑电路、脉冲波形的产生和整形、模拟量和数字量的转换、存储器。本书具有完整性、通用性、立体性、规范性等特点，重点保证“三基础”， 突出电子技术的应用知识，兼顾教学规律、认知规律及学习者的不同层次，力求突出工程上的实用性。为便于教与学，每章配有概述和小结，便于学生掌握和复习本章的主要内容和重要概念。本书为新形态教材，全书一体化设计，将课程重点内容讲解、动画、例题讲解、自测题讲解微视频、每章节的基本要求、侧重点文本文件制作成二维码，扫描即可实现在线同步学习。本书有配套课程网站，针对全书内容，制作了与主教材配套的电子教案（PPT文件），各章习题及参考解答，模拟试题及解答、与课程配套的实验题目与课程设计题目，具有良好的互动性，以方便教师授课，学生自学。 本书可作为高等学校工科非电类各专业本科生、大专生的教材或参考书，也可供工程技术人员自学使用。

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模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程；机器学习是指机器通过统计学算法，对大量历史数据进行学习，进而利用生成的经验模型指导业务的过程。本书介绍模式识别和机器学习技术的主要方面，包括贝叶斯统计决策、概率密度函数的估计、线性分类与回归模型、其他分类方法、无监督学习和聚类、核方法和支持向量机、神经网络和深度学习、特征选择与提取等。本书既重视基础理论和经典方法的介绍，又兼顾前沿知识和模型的融入，力图反映该领域的核心知识体系和新发展趋势；每章的内容尽可能做到丰富完整，并附有习题或上机实践题，便于读者巩固所学的知识。本书可作为计算机科学领域机器学习和模式识别专业方向高年级本科生和研究生的教材，也可供相关技术人员参考。

本书主要介绍数据可视化分析相关的知识，使用的工具为Excel2016、Tableau。本书使用一个模拟企业的案例数据贯穿全书，介绍了数据分析的概念及实现数据可视化的方法。读者通过对本书的学习，能够掌握数据分析理论，并能够制作数据可视化分析报告及商业智能仪表板。本书既可以作为数据分析相关专业的教材，也可以供初学数据分析的读者使用。无任何数据分析基础的读者也可以无障碍阅读本书，学习数据可视化分析的相关知识。