本册从互联网、可穿戴计算机、“阿尔法狗”、脑机接口、量子计算机、人工智能等方面深入介绍近年来计算机的发展前沿。帮助读者了解计算机发展的新风向，同时也展示了比知识 重要的科学精神。
库尔特·哥德尔是一个智慧巨人。他的不 性定理不仅改变了数学，而且改变了整个科学世界和建筑于此定理之上的哲学。哥德尔定理粉碎了逻辑 终将使我们理解整个世界的梦想，同时也引发了许多富有挑战性的问题：什么是理性思维的界限？我们能够 理解我们自己造的机器吗？我们能够搞清楚我们心智的内在工作过程吗？当研究结果缺乏逻辑的确定性时，数学家还怎么继续工作？在这本书里，我们 终遇到了置身于这些深邃思想背后的那个人。约翰·L.卡斯蒂和维尔纳·德波利为我们描述了一个复杂的人物：既入世又遁世，既雄心勃勃又固执己见。正像卡斯蒂和德波利所明断的那样，哥德尔的影响是持久不衰的。他的工作不仅使数学发生革命性的变化，而且波及哲学、语言学和计算机科学，甚至还包括宇宙学。
针对入门者、应用者及研究开发者的多方面的需求，《图解芯片技术》在汇集大量资料的前提下，采用图文并茂的形式，全面且简明扼要地介绍芯片工作原理，集成电路材料，制作工艺，芯片的新进展、新应用及发展前景等。采
“语文课超有趣”系列由部编本语文教材总主编温儒敏教授担任顾问，由北京大学语文教育研究所组织学者团队，按照“”要求，以温儒敏高效语文学习理念为核心编写。 本系列围绕新版教材的课文篇目，同步进行相关知识的汇总、梳理、延伸、启发，帮助学生全面了解课文周边的历史、人文、社会、自然科学知识，具有很强的配套性、知识性、趣味性和启发性，是语文教育研究领域多位名师、专家共同推荐的语文课内同步拓展阅读教辅书。 ★配套性：与新版语文教材同步推出，根据课文篇目进行针对性编写。 ★知识性：精选课文周边知识，帮助学生了解每一课背后的知识体系。 ★趣味性：打破刷题、死记硬背模式，符合不同年级学生的阅读趣味。 ★启发性：提供跨学科知识转化的钥匙，引导学生自发拓展认知领域。
“语文课超有趣”系列由部编本语文教材总主编温儒敏教授担任顾问，由北京大学语文教育研究所组织学者团队，按照“”要求，以温儒敏高效语文学习理念为核心编写。 本系列围绕新版教材的课文篇目，同步进行相关知识的汇总、梳理、延伸、启发，帮助学生全面了解课文周边的历史、人文、社会、自然科学知识，具有很强的配套性、知识性、趣味性和启发性，是语文教育研究领域多位名师、专家共同推荐的语文课内同步拓展阅读教辅书。 ★配套性：与新版语文教材同步推出，根据课文篇目进行针对性编写。 ★知识性：精选课文周边知识，帮助学生了解每一课背后的知识体系。 ★趣味性：打破刷题、死记硬背模式，符合不同年级学生的阅读趣味。 ★启发性：提供跨学科知识转化的钥匙，引导学生自发拓展认知领域。
回看历史，技术革新周期通常可被分为三个阶段：技术先于产品、产品先于技术、运营先于产品。目前，人工智能周期正在由阶段向第二阶段过渡，这个时期不仅是技术为社会生活带来巨大改变的时期，更是产品经理们尽情发挥创造力来影响这个世界的时期。实际上，成熟人工智能产品经理的缺乏，正是当下人工智能技术真正落地、改变人们生活的主要瓶颈。本书以帮助读者构建人机对话/人工智能产品经理的完整知识体系结构为主脉络，阐述了人工智能对未来社会的影响；举例说明了产品经理应该如何培养抽象、归纳及的思维能力；通俗讲解了人工智能方向下蓬勃发展的机器学习、深度学习及自然语言处理技术的知识；详细介绍了人工智能技术在人机对话领域的具体应用实践；细致剖析了市面上主流的人机对话开放平台的经典设计，并深入探究了其在设计之初意欲
《计算思维：计算学科导论》共分7章，分别介绍计算与计算思维、充满智慧与挑战的计算理论（技术）基础、计算思维之方法学、计算思维之算法基础、面向计算之问题求解思想与方法、计算思维之程序基础、基于计算之问题求解思想与方法、从“计算”到“文化”等。《计算思维：计算学科导论》特点：一是知识面比较广、内容非常丰富；二是尽量体现“实例化、生活化、故事化、图文并茂”的指导思想，以增强可读性；三是内容比较新颖。《计算思维：计算学科导论》可作为高等院校计算机专业和非计算机专业的入门教材，也可供相关技术人员参考学习。
《课外文言文阅读宝》是“轻松学文言”在《文言词汇宝》基础上推出的文言阅读系列丛书，丛书分为3—9年级，共七册。 本册从中国历代文史经典中选录了40篇适合七年级学生的文言小品，通过“六读模式”，即注释助读、词卡点读、主旨品读、思考练读、译文赏读、结构导读，来帮助学生 好地汲取中国 传统文化，品味先人智慧，提升文言文的阅读面与理解能力。 其中，主旨品读注重整体感知能力的训练，练习部分注重针对性和实效性，答案的详解帮助学生知其所以然。能有效帮助学生提高文言阅读能力，解决语文学习痛点。
本书首先介绍了云计算、虚拟化、大数据框架等基础知识，讨论了数据中心多资源的能效模型构建和基于虚拟机的节能调度算法，对Google数据中心的运行数据进行了分析，探讨了基于任务分类的节能调度算法；接着结合网络带宽分配算法和多QoS分组模型讨论了节能调度算法；然后对面向大数据计算框架的能效模型和节能调度算法进行了探讨； 结合大数据和流式计算领域的主流平台Spark和Storm，对基于云部署的大数据应用的节能调度方法进行了详细的阐述。 本书叙述深入浅出，内容翔实，适合作为计算机和通信等IT行业的专业技术人员和研究人员的参考读物，也适合作为高校相关研究人员的辅助读物。
