中国传统艺术是中华民族的伟大创造和文化结晶，主编在保留荣获"中国图书奖"等多个重要奖项的著作《中国艺术学》精华的前提下，将原著大大精简，并加以改写和配图，使其更为凝练直观，可读性更强。全书结合大量的艺术作品，深入论述了中国传统艺术的精髓，分三个部分展开：上编“中国传统艺术简史”从纵向出发，尝试构建综合贯通各门艺术的通史，简明扼要地描绘出中国传统艺术数千年发展的整体历程。中编“中国传统艺术门类”从横向出发，详细论述中国书法、绘画、雕塑、建筑、音乐、舞蹈、戏曲、文学等艺术门类的审美特征和特殊风貌。下编“中国传统艺术精神”则在前面两编史、论的基础上，对中国传统艺术加以美学和艺术学理论的提炼与升华，从中概括出最能反映和代表中国传统艺术精神的一些基本规律和美学特征。

本版教材编写组成员有多年的生理学教学经验，围绕人才培养目标、定位准确、有特色、提高学生的综合能力、形式新颖。教材定位为生理学教材，面向七年制、五年制中西医临床专业。本版教材适当补充和更新临床内容；与中医结合方面上一版教材做得比较好，本次编写时中医学理论部分做了进一步完善，增加了这几年中西医结合的相关新成果。在教材编写时力求重点突出、条理清晰，适当增加前沿性的学科发展内容，并增加综合类的复习思考题。

《高等高分子物理》为高分子专业研究生课程服务，适合本专业研究生、高年级本科生及相关科研人员参考。内容编排主要包括链结构、凝聚态结构、溶液理论、转变与松弛和力学性能五大部分，融入基本概念和基本理论，并指出经典理论的不足与修正方法，对高分子物理领域新问题、新理论和新发展等拓展性内容深入浅出地加以介绍，与本科高分子物理课程内容紧密衔接并自然过渡，便于师生温故知新，也便于授课时自由取舍。

本书基于SPSS 26.0编写，涵盖了目前体育科学研究中涉及的大部分统计问题。全书共21章，分为三大部分。第一部分简要介绍体育统计的基本概念、基本原理和基本方法；第二部分介绍SPSS软件的基本使用方法；第三部分比较详细地讨论体育科学研究中常用的数理统计方法以及在SPSS中实现的步骤。内容包括基本描述统计、多选题分析、平均数比较、方差分析、非参数检验、相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析、信度分析等。本书在兼顾统计学理论的严谨性和系统性的同时，注重通过读者比较熟悉的体育领域实际案例来阐释问题，使读者能迅速掌握研究设计、数据获取、数据整理、统计分析、结果讨论的全过程。全书文字浅显，案例丰富，图文并茂，易学易用。

本教材较为系统地介绍了生物统计学的基本原理和方法，在简要叙述了生物统计学的产生、发展及其研究对象与作用，数据的来源与整理，数据特征的描述统计，概率与概率分布、抽样分布的基础上，着重介绍了统计推断、非参数检验、列联分析、方差分析、直线回归与相关分析、可直线化的非线性回归分析、协方差分析、多元线性回归与相关分析、逐步回归与通径分析和多项式回归分析，同时对试验设计原理及对比设计、随机区组设计、拉丁方设计、裂区设计、交叉设计、正交设计、均匀设计等常用试验设计及其统计分析进行了详细叙述。

全书共分6章，第1章介绍计算机基础，主要包括Windows基本操作、Office办公软件操作和电子邮件操作；第2章介绍智慧医学语言Python基础，主要包括Python开发环境及库的使用、Python语言基础概述及数据类型、Python语言程序流程控制的医学应用、Python语言自定义函数的医学应用；第3章介绍医学数据的获取与分析，主要包括numpy库与pandas库的医学应用、医学数据文件的读取与统计模块、医学数据的描述性分析、医学数据的规范化转换与常见预处理方法；第4章介绍医学数据的可视化，主要包括matplotlib及医学应用、seaborn及医学应用、pyecharts及医学应用；第5章介绍医学图像处理，主要包括医学图像的读取与显示，医学图像几何操作、卷积、滤波，医学图像增强，医学图像分割与形态学处理；第6章介绍人工智能及医学应用，主要包括线性回归分析及医学应用、逻辑回归及医学应用、朴素贝叶斯分类及医学应用、支持向量机及医学应用、聚类分析及医学应用、深度学习及医学应用。本教材通过医学案例由浅入深，注重入门运用与举一反三，强化医学案例驱动的自主学习与实践，重视医学及相关专业学生的学习能力培养，强调医学实践和计算机理论的医工融合。

本书讲述了控制理论的基本原理及其在机械工程自动控制系统中的应用。全书共11章：第1～8章为经典控制理论部分，主要介绍了自动控制的基本概念、控制系统在时域和频域中数学模型的建立，分析了单输入单输出、线性、时不变系统的稳定性和稳态误差，阐述了线性控制系统的时域分析法、频域分析法、根轨迹法及设计校正方法，每章均有工程实例分析；第9章为离散控制系统部分；第10章为现代控制理论基础部分；第11章为智能控制理论基础部分。

本书是编者根据多年从事电力电子技术教学与科研工作的经验，在学习、借鉴国内外教材及相关参考文献，并征求广大读者和相关高校老师宝贵意见的基础上，对第二版教材进行修订改编而成的。本书在内容体系的安排上，针对本科生教学的特点，探索采用启发研究型阐述方式，力图避免新技术、新理论的简单罗列。书中结合电力电子技术的应用与发展，在保留一定的晶闸管相控变流内容的同时，较为突出地反映了以全控器件为主的PWM理论体系，较为系统地阐述了电力电子器件、DC-DC变换器、DC-AC变换器（无源逆变器）、AC-DC变换器（整流和有源逆变电路）、AC-AC变换器以及软开关变换器等基本内容，为电力电子技术的应用与研究提供了理论和技术基础。本书相关章节配置了二维码数字教学资源，如知识背景、工程应用、电路仿真、疑难解析、实验技术及教学微课等。

本教材共分6章，第1章介绍智慧医学概述，主要包括计算机基础、医学大数据及其应用、人工智能及智慧医学应用；第2章介绍智慧医学语言Python基础，主要包括Python语言及开发环境搭建、Python语言基础概述及数据类型、Python语言程序控制结构、函数；第3章介绍医学数据的获取与分析，主要包括医学数据的获取与存储、医学数据的常用计算模块、医学数据的描述性分析、医学数据文件的读取与写入、医学数据的归一化转换与常见预处理方法；第4章介绍医学数据的可视化，主要包括matplotlib包、seaborn包、pyecharts包可视化医学数据；第5章介绍医学图像处理，主要包括医学影像相关技术、医学图像处理基础、医学图像增强、医学图像分割与形态学处理等；第6章介绍机器学习及医学应用，主要包括机器学习介绍、线性回归分析、逻辑回归、朴素贝叶斯分类、支持向量机、k均值（k-means）聚类、深度学习算法。围绕医学案例由浅入深进行论述，特点是医工融合，注重入门运用与举一反三，强化医学案例驱动的自主学习，重视医学及相关专业学生的学习能力培养，强调医学实践和计算机理论的医工融合。

本书根据《工科类本科数学基础课程教学基本要求（修订稿）》（2019），并结合21世纪线性代数课程教学内容与课程体系改革发展要求编写而成。全书分三篇：基础篇主要介绍线性代数基本内容；应用篇结合线性代数四个知识面，通过生动的实例介绍它们在经济、工程技术等方面的应用；实验篇简要介绍MATLAB软件及其在线性代数中的应用。本书在基础篇的每章后配有习题与自测题，书末附有习题参考答案。