本书共七个项目，内容包括计算机基础知识、MicrosoftOffice应用基础、Word文档高效处理、Excel数据处理与分析、PowerPoint演示文稿设计、综合应用与应试强化、AI赋能文档处理。

本书阐述各技术的基本概念、发展脉络、核心原理和关键应用。物联网模块，介绍从感知层到网络层的各类技术，并结合智能家居、智慧农业等实际案例剖析；云计算章节深入探讨其核心技术、服务与部署模式，以及在金融、医疗等行业的应用场景；大数据板块涵盖数据处理全流程知识，并通过电商等行业案例展现大数据的价值；人工智能领域，讲解机器学习、

本书主要内容包括WPS文档的演示，文档的设计，表格的使用Python基础知识的介绍以及人工智能的应用。本书将案例和课程思政通过实验的方式巧妙融合，结构清晰、内容翔实，实践案例丰富，覆盖前沿技术，启发学生对技术发展的辩证思考。

本书共分8章：第1章介绍计算机概述、系统组成、信息的表示、计算机的安全防护和计算思维；第2章剖析典型的操作系统及Windows11操作系统实战；第3章至第5章以WPSOffice为工具，详解文字处理、表格处理、演示制作等场景化应用，突出智能办公新范式；第6章聚焦信息检索技术；第7章以Python为载体，着重培养算法思维

本书开篇介绍了数字孪生技术的起源、概念、发展现状以及相关技术和应用场景，让学生对这一新兴技术有初步认知。随后深入探讨数字孪生与智能制造的关系，讲解数字化与智能制造、数字孪生模型，以及在智能制造、精益生产和数字孪生工厂中的应用，为管理学学生理解工业生产管理中的数字化转型提供技术基础。同时，详细阐述数字孪生物理实体、建模、

本书共分为8章，涵盖34个实验项目与5个实训。主要内容包括：硬件基础实验、操作系统实验、WPS文字处理实验、WPS电子表格实验、WPS演示文稿实验、体验人工智能、智能数据分析基础以及综合应用能力训练。本书采用循序渐进的内容编排方式，构建了从硬件认知到智能应用的全流程实践体系。通过系统化的实验项目设计，帮助学生深化对计算

本书主要内容包括算法概述、贪心算法、分治算法,动态规划算法、回溯算法、分支限界算法、图算法,、概率分析和随机算法等。

本书按照工学结合、项目化教学要求编写，结合智能制造的发展方向，将机器视觉系统集成的理论知识与生产实际相结合，从机器视觉基础知识着手，通过多个项目，由浅入深地详细讲解了机器视觉的基础原理及实现过程，并尝试解决生产制造智能化的相关问题。本书包含三个部分：基础篇、实战篇、拓展篇。基础篇介绍了机器视觉系统集成中最基本、最实用的

本书主要介绍计算机视觉的基本概念和方法体系。从图像的表示建模、非参数化图像理解、基于深度学习的方法等方面对图像的表示学习进行全方位讲授,从深度学习角度介绍二维视觉、三维视觉、视频视觉等主流计算机视觉研究领域,在第2、3章讲授低层(如超分、去噪等)第4-6章讲授中层(如特征匹配三维重建、深度估计等)、第7-11章讲授高层

本书从视觉、心智、计算三个角度,阐述视觉心智的理论、视觉认知中的心智计算方法、心理学中的视觉计算方法,以及视觉心智计算在智能驾驶、智能心理评估中的应用。