本书是高分子物理的课教材，着重讲授高聚物材料的黏弹性和高弹性，并以相当篇幅介绍高聚物材料在大形变时的屈服行为、断裂现象以及高聚物熔体的流变力学行为，对高分子化学以及塑料、橡胶和纤维类，本书可作为研究生教材。 本书也可作为从事高聚物材料、加工、使用的有关工程技术人员的参考书。 本书章是专为化学系学生写的有关应力、应变及其相互关系的力学基础知识。从第2章开始以3章的篇幅着重介绍高聚物力学性能的时间依赖性；第5、6章介绍高聚物力学性能的温度依赖性和各种力学转变现象；对高聚物材料特有的高弹性，则辟有专门的章节(第7章)详加讨论。考虑到高聚物材料越来越多地作为结构材料应用于机械、建筑乃至高新技术领域中，第8、9章对有关高聚物材料使用中的屈服、破坏和断裂现象作了较多介绍。一章则是介绍高聚物熔

本书将通过九大卷22个章节包含肥胖基础、营养减肥、饮食减肥、西医减肥、中医减肥、减肥新技术、减肥误区，系统、全面的介绍减肥对于现在人的重要性，它是一部集学习、认知、普及可操作性于一体的热销读物。

《数学建模方法进阶》是基于作者多年从事本科生、研究生数学建模以及相关课程教学的经验，综合参考了外数学建模、竞赛论文、有关问题的学术文献等编写而成。全书从数学建模方法论开始，以丰富的实际案例为点，以各类数学方法为线，并包含了一些比较深刻的数学方法和思维方式。《数学建模方法进阶》可以作为高等学校各专业、研究生学习数学建模课程、参加数学建模竞赛的，也可以作为研究人员研究相关课题的参考书。

《广东非物质文化遗产丛书》堪称广东省的文化品牌，具有较高的阅读和收藏价值。该系列图书的编写出版，对保护民族文化遗产，传承和弘扬岭南文化，提升广东文化软实力，具有重要的意义。 《广东非物质文化遗产丛书：南海渔唱·汕尾渔歌》具体介绍了汕尾渔歌是瓯船渔民的歌、汕尾渔歌的历史渊源、汕尾渔歌的艺术风格等内容。 从《广东非物质文化遗产丛书：南海渔唱·汕尾渔歌》中能够了解到南粤非物质文化遗产的历史概貌、地方风格、制作技艺和深厚的文化底蕴。

本教材主要介绍近年来产生发展的多种智能优化算法。包括为人熟知的遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法和蚁群优化算法；近年来已成为研究热点的粒子群优化算法；还有尚待普及的捕食搜索算法和动态环境下的进化计算。书中讨论这些算法的产生和发展、算法的基本思想和理论、基本构成、计算步骤和主要的变形以及数值例子和实际应用。为了方便读者学习，各章之后还附有精选的习题、思考题及相关的参考文献。 本教材是为“智能优化方法”这门研究生课程编写的，可作为系统工程、管理工程、计算机、自动化、人工智能以及其他应用优化算法专业的研究生及高年级的本科生教材，也可供相关专业的研究人员和工程技术人员参考。

本书共分17部分，介绍了完全信息博弈、混合策略均衡、完全信息展开型博弈：理论；联盟博弈及其核心、完全信息展开型博弈：延伸与讨论、不完全信息展开型博弈、演化均衡等内容。本书对博弈论进行了严谨而又通俗的介绍，是适用于高年级本科生和研究生的入门。

《谁排 ?:关于评价和排序的科学》是关于评分和排名科学的著作。它是搜索排序姊妹篇的第二本。主要内容有：排名概述、梅西法、科利法、基纳法、埃洛体系、马尔可夫法、攻防评分法、基于重新排序的排名方法、分差、用户偏好评分、处理平局、加入权重、“假如……会怎样”的问题与敏感性、排名聚合、比较排名的方法、数据等。《谁排 ?:关于评价和排序的科学》可作为数学、计算机、网络技术、管理学和数据科学等专业的参考书，也可作为教材使用。

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《离散与连续空间中的搜索理论》讨论离散和连续空间中关于静止和运动目标的搜索策略，分析了目标的概率分布函数已知和未知的各种情况，重点介绍了搜索理论的基础知识和发展。 《离散与连续空间中的搜索理论》共分6章。章介绍搜索理论的产生、发展过程及研究现状。第2章讨论针对静止目标的搜索策略及数学模型。第3章讨论分布函数未知情况下的搜索策略。第4章讨论针对运动目标的搜索策略，并尝试将搜索问题与控制理论结合起来进行讨论。第5章介绍系统的控制理论的一些基本原理以及与搜索理论的交叉点。第6章给出了搜索理论在经济学和无线网络管理领域的一些应用。最后对全书做了一个总结并给出关于进一步研究的一些建议。《离散与连续空间中的搜索理论》包括了许多实例和算法，以及一个示范性的仿真软件包。 《离散与连续空间中的搜索

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《证据网络推理学习理论及其应用》提出并建立了一套完整的证据网络理论和方法体系，对证据网络的定义、结构建模、参数表示、不同参数模型下的推理及证据网络参数和结构学习的相关理论和方法展开了深入论述。《证据网络推理学习理论及其应用》共分为7章，内容包括：不确定性建模理论，不确定性推理方法，证据网络提出的价值与意义，证据网络模型的基本概念、特点、关键要素和建模流程，证据网络的结构与参数，证据网络的推理问题，不同参数模型下的推理策略与算法，证据网络参数学习模型与计算方法，证据网络信度规则模型库结构学习，以及相关应用研究等。《证据网络推理学习理论及其应用》主要面向管理科学与工程、控制科学与工程、信息技术等领域的学者及研究生，也可供相关领域的研究人员阅读参考。