本书通过与科学家情景对话的方式，轻松引入并使读者理解50个重要的物理法则和原理。书中还包含了许多科学家们在发现之前的契机和故事。通过身边能看到的事例来实感物理法则和原理。例如东西是怎么动的呢？电磁和能量是如何作用的呢？时间和空间是为什么形成的呢？了解物理学就能发现世界的构造！还讲解了这些定律和原理在现代生活中的许多方面的应用。通过阅读本书，能够真正感受到世界是建立在物理规律的基础上的。

《事件驱动神经形态系统》系统地描述了神经形态工程领域的新技术，包括构建完整的神经形态芯片和解决制造多芯片可扩展系统面临的技术问题。《事件驱动神经形态系统》主要内容分为两部分。分（第2-6章）描述了所构建的AER通信体系结构、AER传感器和电子神经模型，其中，第2-5章用树状图描述了将架构和电路关联起来的历史，并引导读者阅读大量文献；第6章描述了关于事件驱动系统学习的大部分理论知识。第二部分（第7-16章）面向神经形态电子系统构建方向的读者，提供了用于构建传感器和计算单元建模神经系统构建基块的各种

本书从与数学相关的小故事中，介绍几何、代数、微积、非欧几里得几何等相关的数学知识，涵盖了初级到高级的数学知识，在满足好奇心的同时，享受数学的魅力。

本书共分为三个单元。单元介绍学习心电图所需要的基础知识，详细介绍了心脏电兴奋的传导过程、心电图的形成原理、心电图的各个部分及测量方法、解读要点等。第二单元介绍心电图基本类型的解读要点，详细讲解了异常P波、心室肥大、心肌缺血、冠状动脉功能不全及右位心的心电图解读要点。第三单元介绍心律失常的解读要点，分别介绍了快速性心律失常、缓慢性心律失常及不一定伴有心搏异常的心律失常的心电图解读要点及临床意义。附录附有各种典型心电图的表现。本书是心电图学习方面的畅销书。

本书按照工业行业的特点，对汽车、冶金、船舶、工程机械、铁路、电力、金属材料加工压缩、制冷等行业的机械装备的原理和特性、运转环境和条件及如何选择使用润滑油剂进行了具体的描述，重点介绍了车用润滑剂、工程机械润滑剂、冶金润滑剂、船舶润滑剂、压缩与制冷设备润滑剂、铁路润滑剂、电力设备润滑剂、金属材料加工过程润滑剂、其他加工机械润滑剂（水泥、纺织、造纸）等在各自行业的应用。

本书按照如何在分子层级上进一步认识油气资源、利用油气资源、用好油气资源的理念，详细介绍了作者提出的油气资源分子工程与分子管理的概念定义、技术框架与构成以及主要内容与应用。其中，认识油气资源部分包括油气资源的分析表征现状与进展以及计算机模拟技术即重构技术；利用油气资源与用好油气资源即如何在分子层级上开展油气资源炼制（分子工程）与优化（分子管理），包括油气资源分子物理性质和化学性质等分子信息的数字化信息化加工、计算机辅助分子动力学模型构建与求解，以及机器学习（ML）、数据处理与优化技术、过程控制系统

《中文版AltiumDesigner21电路设计与仿真从入门到精通（实战案例版）》是一本AltiumDesigner基础教程，也是一本视频教程，它系统地介绍了AltiumDesigner21在电路设计与仿真中的基本方法与使用技巧，具体内容包括AltiumDesigner21入门、文件管理系统、AltiumDesigner编辑环境、原理图图纸和工作环境设置、元件库与元件的管理、电气连接、原理图的基本操作、原理图的编译、原理图报表输出及打印、原理图库设计、图形符号的绘制、封装库设计、AltiumDe

《大数据原理与实战》一书覆盖完整的大数据生态圈体系，包括Hadoop生态圈体系、Spark生态圈体系、Flink生态圈体系、NoSQL数据库及相关组件。本书侧重动手实操，提供完整详细的实验步骤，可以让读者真实模拟大数据平台体系的运行环境，在虚拟机上构建自己的大数据集群；同时，本书也兼顾必要的理论讲解，深入浅出，让读者在了解大数据基本架构和原理机制的基础上，能够通过实验真正掌握大数据平台体系中的技术组件。《大数据原理与实战》适合具有一定Java编程基础的人员阅读，如平台架构师、开发人员、运维管理人

本书主要阐述了包含视觉计算和图像预处理两部分，从视觉感知机理、视觉颜色和轮廓编码等内容，到图像感知计算和预处理内容，选题具有一定的新颖性。在内容方面具有独特性，内容均为近几年的学术研究成果，部分内容已发表并被国内外同行引用，针对智能计算相关的算法和关键技术进行深入阐述，具有一定是实际价值。全书内容较为丰富，既有大量的基础理论和分析，又列出了翔实生动的实例，可作为信息领域的研究人员、工程技术人员以及相关专业本科生、研究生的参考书。

《Python自然语言处理入门》是一本使用Python解释在人工智能领域备受关注的自然语言分析方法的入门书，内容涵盖检索技术实体提取关系提取语素分析和评估/情感/概念分析等自然语言处理中的常用知识，同时对传统技术和引入了AI新技术的特点作了对比。全书以一线AI工程师的实际项目经验为后盾，对自然语言处理的要点进行了归纳总结，并介绍了使用Python程序、API、商业服务（IBMWatson）和OSS（MeCab/Elasticsearch/Word2Vec）等进行自然语言处理的实用方法，在后一章中