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本书是计算机领域本科教育教学改革试点工作计划（“101计划”）系列教材之一，以开发一个具有数十条指令规模且能够通过严格测试的功能型CPU为挑战性学习成果，培养学生掌握基于模型的CPU开发方法，进而具备分析、设计和开发计算机硬件系统的基本能力，为后续专业学习与职业发展奠定坚实基础。 本书根据设计一台计算机的教学要求，将传统意义上的汇编语言和计算机组成两门课程的相关知识进行重构，重点讲授数据表示与运算方法、计算机指令与汇编语言、单周期CPU、多周期CPU、流水线CPU、存储层次、输入输出和MIPS微系统等内容。同时，创新性地介绍系列化的“CPU形式建模综合方法”，并以“系统设计详解”的形式讲解系统设计中的思考重点与取舍精要。 为了满足读者对在线开放学习的需求，本书配套建设了重难点知识点视频、相关工具操作视频、教学课件、难度递进的实验体系和自动评测系统。上述所有教学资源均部署在希冀平台，便于读者在线实践。 本书可作为高校本科计算机类专业计算机组成课程教材，也可供有关技术人员参考。

本书在系统地介绍无人艇发展概况及系统架构等基本知识的基础上，着重介绍水面无人艇智能感知与导航技术。全书共6章，第1章着重介绍无人艇的发展概况和关键技术；第2章主要介绍无人艇的艇体设计及系统架构，并阐述无人艇感知系统；第3章为基于视觉的无人艇感知技术，主要介绍水面目标检测与跟踪算法；第4章主要介绍基于激光雷达的无人艇感知技术；第5章主要介绍无人艇路径规划技术；第6章主要介绍无人艇算法的训练与测试。本书适合作为高等工科院校电子信息工程、自动化、船舶与海洋工程专业高年级本科生、研究生的教材，同时可供对无人艇控制、智能导航比较熟悉且对无人系统虚拟仿真训练有所了解的开发人员和研究人员参考。

本书介绍了深度学习在图像目标检测与识别领域的应用，主要包括基于UNet的图像去雾算法、基于特征融合GAN的图像增强算法、基于ESRGAN的图像超分辨率重建算法、基于嵌套UNet的图像分割算法、基于对抗迁移学习的水下大坝裂缝图像分割算法、基于改进Faster-RCNN的海洋生物检测算法、基于YOLOv4的目标检测算法、基于RetinaNet的密集目标检测算法、基于LSTM网络的视频图像目标实时检测、基于改进YOLOv4的嵌入式变电站仪表检测算法等。

本书在全面介绍文本信息抽取技术在古籍文本处理方面应用的基础上，着重介绍文本信息抽取与知识挖掘的基本概念、原理和方法，包括文本预处理、特征提取、命名实体识别、信息抽取、语义分析、知识表示等关键技术。全书共3部分： 第1部分（第1、2章）着重介绍古籍文本信息抽取的相关背景知识； 第2部分（第3~8章）着重讨论命名实体识别、关系抽取和事件抽取的具体方法，同时介绍对应的实验应用及结果分析； 第3部分（第9章）基于对当前实体抽取领域研究现状的分析与总结，展望未来。同时，全书也提供了大量应用实例。本书适合作为高等院校计算机、软件工程及相关专业本科生、研究生的参考书，也可供对自然语言处理比较熟悉并且对信息抽取有所了解的开发人员、广大科技工作者和研究人员学习使用。

本书是计算机领域本科教育教学改革试点工作计划（“101计划”）系列教材之一，秉承“发展经典，关注前沿；问题先导，内容溯源；章节灵活，难度适配”原则编写而成。全书共16章，包括绪论，线性表，栈与队列，字符串，树与二叉树，优先级队列，图，图应用，不相交集，内排序，查找与高级查找，外排序，查找与索引，算法基础，高级算法。本书提供配套教学课件、各章知识点教案、各章引入视频、配套实验教材（C、C 、Java、Python等语言实现），以及实践教学平台等教学资源，可作为高等学校计算机类专业本科生“数据结构”课程教材。

本书为《计算机应用与基础实训教程》的配套实验指导，以Windows 7和Microsoft Office 2016为平台，通过一系列精心设计的实验活动，指导学习者掌握计算机操作的关键技能。本书涵盖计算机基础知识及AI工具简介，计算机基本操作及AI工具的使用，文字处理、电子表格、演示文稿及其AI协同办公，因特网基础及电子邮件的使用，共6个项目。通过结合AI技术的实操训练，提升学习者的信息技术素养，培养适应未来工作环境的技术人才。本书另附模拟试卷作为电子资源供学习者进行综合训练，旨在帮助学习者熟悉并实践AI技术在办公自动化中的应用。本书的实验素材也可以扫描相应二维码获取。本书可作为高等院校“计算机应用基础”课程的配套实验教材，也可作为全国计算机等级考试——MS Office应用考试的备考资料。

本书为“软体机器人前沿丛书”其中之一，在众多机器技术中，软机器被誉为超越传统刚性机械极限的“仿生智能体”，能够像生物体一样灵活运动、适应复杂环境和做出特殊响应。本书系统介绍了软机器的分类、基本特性和应用前景，不仅涵盖了软机器构筑的核心方法，还深入探讨了失稳、界面粘接、疲劳破坏等关键力学问题，为未来软机器的高效设计、优化制造及工程应用提供了重要的理论支撑和实践指导。本书共分为7个章节，第1章系统概述了软机器的基本概念及其关键力学问题；第2-4章详细介绍软机器的多种构筑技术，包括模具制造法、直接墨水3D打印和数字光处理3D打印等，并探讨这些技术在软压力传感器、软触摸板、软气动执行器、仿生血管组织等功能软器件制造中的应用；第5章重点讲述软机器中的界面行为，包括粘接和界面稳定性；第6章讨论软机器的结构失稳，分析其对整体性能的影响；第7章研究软材料应用中的穿刺破坏力学行为，探讨软机器在实际应用中的抗失效设计策略。本书从软材料特性，覆盖先进制造工艺，并延伸至软机器人、柔性电子、仿生医疗设备等典型应用场景，书中特别剖析了软机器研发中的关键力学难题，展现这些因素如何塑造软机器的性能与功能，分析这些问题对稳定性和实用性的影响，并提供科学解决方案，展现了技术与创新的完美结合。

《数据驱动的信息物理系统（英文版）》聚焦于数据驱动CPS系统的原则、设计和实现，涵盖了数据采集、分析和建模、机器学习和人工智能、网络与分布式计算以及网络安全等主题。《数据驱动的信息物理系统（英文版）》全面介绍了开发数据驱动信息物理系统所使用的最先进的技术和方法，以及它们在制造业、医疗保健、交通运输和能源等各个行业中的应用。

本书包括概率论、数理统计两部分，涉及条件分布、期望、大样本理论、估计、假设检验、非参数方法、线性统计模型、统计模拟等，内容取材比较时尚新颖。新版不但重写了很多章节，还介绍了在计算机科学中日益重要的Chernoff界，以及矩方法、Newton法、EM算法、枢轴量、似然比检验的大样本分布等方面的知识，将目前研究前沿的一些问题深入浅出地融人教材。书中内容丰富完整，适当地选择某些章节，可以作为一学年的概率论与数理统计课程的教材，亦可作为一学期的概率论与随机过程的教材。适合数学、统计学、经济学等专业高年级本科生和研究生用，也可供统计工作人员用作参考书。