本书是在第五版基础上，根据近期新颁布的资产评估法及修订的资产评估准则做的全面修订，使新版教材在概念表述和评估实务操作介绍方面更具规范性，并与资产评估理论与实践的发展保持与时俱进的特点。全书分为三篇，共十三章，介绍了资产评估的基本理论与基本方法，详细论述了各种资产的评估实务，讲述了资产评估的操作程序、评估前后的会计处理以及资产评估的组织与管理。全书注重理论分析，注重理论与实践的结合，注重与国际资产评估理论与组织管理方法的衔接。本书每章后均设计有复习参考题和计算题，并在书末提供了参考答案，方便学生学习和检查学习成果。

蔡世刚主编的《管理学(普通高等教育十三五应用型本科系列规划教材)》充分考虑经济管理类专业学生的特点和教学要求，系统地介绍管理学基本原理及其应用，以管理的四大基本职能（计划、组织、领导、控制）为主线来组织内容体系；同时融入管理应用和管理创新的内容，以培养学生懂得管理原理、树立现代管理理念、熟悉管理的发展趋势、提高管理实践技能为目的，由浅入深、循序渐进地介绍了管理学的核心内容，便于读者对管理学与管理工作有深刻的理解。 本书不仅适合作为高校相关专业“管理学”课程教材，也可作为从事各类管理工作的从业人员的培训或自学用书。

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孟全省主编的这本《会计学教程(陕西省中等职业学校专业骨 培训系列教材)》深入浅出地介绍了会计学的基本知识和原理。全书共分为9个模块，内容包括会计学科导论、成本会计专题、管理会计专题、财务管理专题、审计专题、 财务会计专题、税法专题、会计电算化专题和会计研究专题。 本书结构合理，内容流畅，通俗易懂，可作为广大中等职业学校会计教师的培训教材，也可供高职高专院校选用。

为了 好地满足教学需求，达到教学的目的，平文英和侯文亚主编的《电子商务网站管理与维护实训指导手册》是以实用性与操作性为原则，学生在老师的带动下进行实训，了解需要解决的问题，带着问题学习知识，这样对基础知识的讲解就可以做到有的放矢，不空谈，把抽象化为具体，使难点变得 加容易理解。另外，本书不仅介绍了相关的电子商务网站管理与维护知识，而且还为电子商务专业学生提升操作技能提供了参考方法，可以让电子商务专业的学生按照本书提供的方法进行实战强化训练。 本书就是为电子商务专业学生量身打造的，是电子商务专业学生的工作指南和提升自身业务技能、提高个人素质的工具书。

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平文英、翟玮主编的《前厅服务实务实训指导手册》是中职院校酒店服务与管理专业开设的专业骨干课程。《前厅服务实务实训指导手册》的教学目的是讲授酒店前厅基础知识，向学生灌输从事前厅服务工作 的观念与意识，训练学生掌握酒店前厅的基本操作程序与技能，培养学生从事酒店前厅服务与基层管理工作及适应行业发展与职业变化的基本能力，使学生熟悉酒店前厅部运行管理的基本程序和方法。 《前厅服务实务实训指导手册》以“实训任务”为基本结构形式，将内容分解为若干个实训单元，向学生提供比较全面的实习、实训指导材料。每个单元包括了训练目标与任务、情境材料、完成的方法与步骤，并辅以相关的学习资料，使学生明确某一实践训练项目的具体目的、内容、完成的方法和考核要求，激发学生的学习兴趣，帮助其掌握学科知识与技

在中国经济向市场经济转型的过程中，人力资源管理的变革是组织面临的重要问题。立足于我国经济发展实际和社会、文化背景，将西方人力资源管理实践和理论研究成果引入到中国，并将西方人力资源管理理论与中国实践结合起来开展本土化的研究，是摆在我国人力资源管理学者面前的一项重要任务，也是社会发展赋予我们的责任。赵曙明主编的《人力资源管理评论（ 辑2017年6月）》从组织内不平等、家庭－工作冲突对教师情绪耗竭的影响、一分为三框架下对“中庸”的解读、多维创新对高新技术企业人力资源管理的影响、主管承诺对主动性行为的影响机制、互联网嵌入对女性创业资源获取的影响、适应性－创造性认知风格与员工创造力等方面研究了人力资源管理领域的前沿热点问题。

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平文英、邱桂梅主编的《客房服务实务实训指导手册》是《客房服务实务》的配套实训教材，与《客房服务实务》教材配套使用。该手册是围绕《客房服务实务》教材中的六大项目内容编写而成的。 《客房服务实务实训指导手册》中的六大项目内容分解为二十四个实训任务，每个实训任务包括实训任务名称、实训目的、实训准备、实训内容、实训步骤、实训考核、实训作业、实训体会八个内容，集指导、训练、评价、考核、体会于一体，注重专业技能的培养，注意每个技能流程的细节，力求让学生在学习客房技能中变得 加容易、轻松，是一本难得的能充分体现师生合作与互动的实训指导手册。

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本书重点讲述统计预测的常用方法，特点是方法讲解力求简洁，运用案例剖析预测模型的运用场景，并结合软件说明各种方法的具体操作流程。内容主要包括八章，分别是：第一章统计预测概述；第二章回归预测模型；第三章时间序列的因子分解、平滑和趋势外推预测法；第四章随机性时间序列的预测方法；第五章时间序列的季节模型预测方法；第六章多变量时间序列的预测方法；第七章灰色模型预测方法；第八章大数据预测方法简介。