本书分为基础、提高及进阶三篇，全面探讨现代软件工程框架与前沿技术。开篇奠定理论基础，随后深入介绍经典算法并融入搜索算法前沿探索。在大数据、云计算、人工智能背景下，分析软件工程面临的挑战与机遇，通过案例分析展示技术革新对软件工程实践的深远影响。同时，强调现代软件测试理论，结合AI成果介绍自动化测试与智能缺陷预测技术，提升

本书针对体系构建与评估两大环节，研究提出相应的面向任务的体系能力需求生成、基于软件定义的体系动态构建、基于知识图谱的体系架构评估、基于复杂网络的作战体系韧性评估、基于杀伤链能力成熟度的体系评估技术方法与典型应用案例，为加强体系动态构建与多维评估工作的科学性、提高新质体系作战能力生成水平提供技术和理论支撑。

本书在阐述数字媒体交互设计理论的基础上，论述了数字媒体交互设备，探讨了数字媒体交互设计方法、交互元素细节设计及整合思路，同时对交互设计中的情感加以阐述，最后具体研究了交互界面设计、人机交互设计。

本书从Access2016的基础入门开始，介绍了关系型数据库管理系统的基础理论及应用系统开发技术。全书共分8章，介绍了数据库理论、表、查询、窗体、报表、宏等内容，以“图书借阅管理系統”作为开发室例，详细介绍了使用Access2016开发一个数据库应用系统的全过程。

本书系统地介绍了包括线性回归、逻辑斯谛回归、决策树、支持向量机、聚类等经典机器学习方法，并对卷积神经网络、循环神经网络和Transformer等深度学习方法进行了简要介绍。

本书内容首先介绍了人工智能的概念内涵，以及模式识别与人工智能、机器学习的相互关系，然后详细阐述了模式识别的一系列基本概念，分析了模式识别问题的解决思路，建立了完整的模式识别系统。书中针对线性分类器、贝叶斯分类器、最近邻分类器、组合分类器、聚类算法、模糊模式识别、神经网络模式识别和结构模式识别等各类算法进行了详细讲解，构

"本书结合新一代信息技术的发展，厚植爱国情怀，提高学生专业认同感、责任感。在项目完成过程中实现技术能力和技术素养的同步训练，培养学生安全意识、工程规范的职业素养，吃苦耐劳、精益求精的工匠精神，分析问题解决问题的能力等。 本书以项目为载体，任务为单位，由简到难、由单一到综合，适应学生认知习惯。每个任务遵循工程项目实施过

本书共14章,分为基础理论和实战实例两大部分,包括数据挖掘与数据分析、数据应用、数学建模与仿真以及深度学习四大主题。第1篇(第1-4章)聚焦于数据挖掘与数据分析,详细介绍R语言的基础语法、函数以及面向对象编程的基本概念,重点内容包括数据分析、数据挖掘、网络爬虫、数据持久化处理以及ggplot2绘图等;第Ⅱ篇(第5-8章

本书深入探讨了云计算与大数据技术的前沿发展、技术创新、应用前景及其对社会的影响，不仅系统分析了云计算技术，如混合云、人工智能集成等的创新方向，还详细阐述了大数据技术在数据存储与处理、实时数据分析、数据隐私保护等方面的突破。同时，书中通过大量实践案例，展示了云计算与大数据技术在企业运营、教育、医疗、公共服务等领域的应用，

本书共有六章，各个章节都是按照理论到操作、整体到部分的顺序进行撰写，每章节所涉及的内容各有特点。在撰写过程中从学生的角度出发，全面考虑了学生在学习此课程可能遇到的问题。第一章绪论，简要阐述了计算机辅助翻译的基本概念和理论基础；第二章计算机辅助翻译，简要介绍了计算机辅助翻译的基本流程和发展趋势；第三章翻译与语料库建设，简