杨娟、石川、王柏主编的《形式语言与自动机（第2版普通高等教育十二五规划教材）》扼要地介绍了形式语言与自动机的基本体系，是学习计算机科学基础的教材和参考书。书中主要介绍了形式语言的基本概念、自动机模型以及形式语言与自动机的等价性，包括右线性文法与有限自动机、上下文无关文法与下推自动机、图灵机以及无限制文法等。同时也介绍了形式语言与自动机的主要理论成果和应用实例。 本书不追求过多形式化讨论，强调基本概念的直观背景和主要定理证明的思路分析。书中配有较多的例题和习题，可作为工科计算机专业本科生的教材和研究人员的参考书。

本书结合实际应用介绍神经网络和深度学习等技术领域相关信息，从结构上重点介绍了前馈型神经网络、反馈型神经网络，以及自组织竞争型神经网络，并针对当下深度学习中比较重要的网络进行了详细介绍，包括卷积神经网络、循环（递归）神经网络、深度信念网络、生成对抗网络，以及深度强化学习。本书不仅能让读者对当前神经网络和深度学习技术有体系的认知，更能让读者在人工智能领域进行一些深入思考。

《普通高等教育"十一五"规划教材:税法学原理(第2版)》的目的是帮助学生学习税法学的基本原理，并向学生提供如何将这些原理运用到他们的生活及将来的工作实践中。在这一领域，首先让学生领略税法的基础知识，它是学生认识税法的步，是他们进入实体税法和程序法和通向税法境界的基石。

《普通高等教育"十一五"规划教材:税法学原理(第2版)》的目的是帮助学生学习税法学的基本原理，并向学生提供如何将这些原理运用到他们的生活及将来的工作实践中。在这一领域，首先让学生领略税法的基础知识，它是学生认识税法的步，是他们进入实体税法和程序法和通向税法境界的基石。

本书是一本综合税收经济学、税法学、税收犯罪学、税收法学为一体进行跨专业研究的税收犯罪专著，有利于读者从总体上把握税收犯罪的性质、特点、规律和处理原则，特别注意总结新刑法颁布后税收犯罪方面的司法实践经验，为税法实务工作者处理税收犯罪案件提供新的理论依据。

本书通过96个案例，全面讲解了深度学习神经网络原理和TensorFlow使用方法。全书共分为3篇，篇深度学习与TensorFlow基础，包括快速了解人工智能与TensorFlow、搭建开发环境、TensorFlow基本开发步骤、TensorFlow编程基础、识别图中模糊的手写数字等内容；第2篇深度学习基础——神经网络，介绍了神经网络的基础模型，包括单个神经元、多层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码网络等内容；第3篇深度学习进阶，是对基础网络模型的灵活运用与自由组合，是对前面知识的综合及拔高，包括深度神经网络和对抗神经网络两章内容。本书特别适合TensorFlow深度学习的初学者和进阶读者阅读，也适合社会培训班和各大院校对深度学习有兴趣的学生阅读。

本书主要介绍智能机器人系统的运动控制、智能感知、通信系统、视觉技术、语音技术、导航与路径规划等内容。本书注重系统性、全面性，特别是将的无线传感器网络与智能机器人、服务机器人的语音合成与识别技术等内容引入教学中。本书编撰从创新能力较强的应用型人才培养角度出发，重视理论与实践的结合。本书力求深入浅出，并将系统性、全面性和前沿性结合起来，可作为高等院校智能科学与技术、计算机、自动化、电子信息与机械电子工程等专业的本科生和硕士生的教材或参考书使用，也可作为工科学生机器人创新实践活动、相关学科竞赛的培训教材或供有关工程技术人员参考。