本书是为高等学校非计算机类专业学生编写的大学计算机基础教学的教材。本书定位计算机通识教育，教学目标为培养学生计算思维和传授人工智能知识，提高学生科学修养、信息素养和计算机应用能力，为各学科与计算学科的交叉融合提供计算学科基础知识。面向问题求解，以“领域问题+计算”计算思维培养模式为主线，全面讲解问题求解的传统算法和人工智能思想。全书共分为八章，分别是：（1）绪论，介绍知识、学习、认知、思维和逻辑等跨学科范畴的通识性知识，阐明计算在科学研究和知识创新中的重要性。（2）计算与计算机，讲解现代电子计算机的发明，数据进制、字符编码，计算机硬件组成，计算机操作系统，计算机网络及物联网。（3）问题求解与算法，从方法论的视角介绍问题及问题求解策略与基本过程，讲解计算机问题求解的基本过程，算法及复杂性，以及传统的问题求解算法。（4）数据与数据结构，讲解数据结构的概念，数据结构在软件编程中的重要性，讲解线性表、树和图结构的逻辑结构、物理存储结构及常用操作算法。（5）计算机程序，讲解计算机程序的概念，编程思想，以及软件开发的基本过程。以Python语言为例，讲解程序设计语言的基本构成及面向对象技术。（6）人工智能，从技术的视角全面介绍人工智能的核心技术，包括人工智能的产生与发展，神经网络，机器学习，深度学习，生成式人工智能等。（7）人工智能应用，从应用的视角讲自然语言处理、语音技术、计算机视觉、生成式人工智能。（8）社会发展与科技伦理，讲解信息安全、数据隐私和科技论理问题。

本书是为高等学校非计算机类专业学生编写的大学计算机基础教学的教材。本书定位计算机通识教育，教学目标为培养学生计算思维和传授人工智能知识，提高学生科学修养、信息素养和计算机应用能力，为各学科与计算学科的交叉融合提供计算学科基础知识。面向问题求解，以“领域问题+计算”计算思维培养模式为主线，全面讲解问题求解的传统算法和人工智能思想。全书共分为八章，分别是：（1）绪论，介绍知识、学习、认知、思维和逻辑等跨学科范畴的通识性知识，阐明计算在科学研究和知识创新中的重要性。（2）计算与计算机，讲解现代电子计算机的发明，数据进制、字符编码，计算机硬件组成，计算机操作系统，计算机网络及物联网。（3）问题求解与算法，从方法论的视角介绍问题及问题求解策略与基本过程，讲解计算机问题求解的基本过程，算法及复杂性，以及传统的问题求解算法。（4）数据与数据结构，讲解数据结构的概念，数据结构在软件编程中的重要性，讲解线性表、树和图结构的逻辑结构、物理存储结构及常用操作算法。（5）计算机程序，讲解计算机程序的概念，编程思想，以及软件开发的基本过程。以Python语言为例，讲解程序设计语言的基本构成及面向对象技术。（6）人工智能，从技术的视角全面介绍人工智能的核心技术，包括人工智能的产生与发展，神经网络，机器学习，深度学习，生成式人工智能等。（7）人工智能应用，从应用的视角讲自然语言处理、语音技术、计算机视觉、生成式人工智能。（8）社会发展与科技伦理，讲解信息安全、数据隐私和科技论理问题。

本书主要包括绪论,线性规划与单纯形法,对偶理论与灵敏度分析、运输问题.整数规划、目标规划,动态规划,图论及其应用,网络计划,决策分析,库存管理及其控制模拟等内容.这些内容是高等院校经济管理类专业本科生应具备的必要知识.作为教材,本书着重阐述运筹学基本思想、相关理论和应用方法,并增加思政元素部分,力求做到深入浅出、通俗易懂、理论联系实际,适用于教学和自学.为了培养学生实验动手能力,通过附录介绍运筹学软件包WinQSB2.0及其应用实例.本书共11章,各章均附有习题和拓展练习,以帮助读者复习巩固所学的基本知识和检查学习效果,旨在提高学生学习趣味性和学习效果.
本书实用性强,易于自学,可作为高等院校经济管理类、理工类专业本科生、研究生的教材或教学参考书.

本书主要包括绪论,线性规划与单纯形法,对偶理论与灵敏度分析、运输问题.整数规划、目标规划,动态规划,图论及其应用,网络计划,决策分析,库存管理及其控制模拟等内容.这些内容是高等院校经济管理类专业本科生应具备的必要知识.作为教材,本书着重阐述运筹学基本思想、相关理论和应用方法,并增加思政元素部分,力求做到深入浅出、通俗易懂、理论联系实际,适用于教学和自学.为了培养学生实验动手能力,通过附录介绍运筹学软件包WinQSB2.0及其应用实例.本书共11章,各章均附有习题和拓展练习,以帮助读者复习巩固所学的基本知识和检查学习效果,旨在提高学生学习趣味性和学习效果.
本书实用性强,易于自学,可作为高等院校经济管理类、理工类专业本科生、研究生的教材或教学参考书.

本书是根据高等院校经济管理本科专业的课程大纲和考研要求编写而成的。全书共8章，第1-5章是概率论部分主要介绍随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征以及大数定律与中心极限定理；第6-8章是数理统计部分，主要介绍数理统计的基本概念、参数估计以及假设检验.书中的例题和习题采用的是一些自然科学、工程技术、经济管理和日常生活中经常遇到的实际问题；每章后介绍一位数学家或统计学家的故事，借此对学生进行课程思政教育；每章后有本章小结、总习题，部分习题来自20 19-20 24年研究生入学考试的试题。
本书可作为应用型普通高等教育经济管理类本、专科的教学用书(参考学时为48~54学时)，也可作为工科类本科专业少学时、专科的公共基础课教材使用。

本书是根据高等院校经济管理本科专业的课程大纲和考研要求编写而成的。全书共8章，第1-5章是概率论部分主要介绍随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征以及大数定律与中心极限定理；第6-8章是数理统计部分，主要介绍数理统计的基本概念、参数估计以及假设检验.书中的例题和习题采用的是一些自然科学、工程技术、经济管理和日常生活中经常遇到的实际问题；每章后介绍一位数学家或统计学家的故事，借此对学生进行课程思政教育；每章后有本章小结、总习题，部分习题来自20 19-20 24年研究生入学考试的试题。
本书可作为应用型普通高等教育经济管理类本、专科的教学用书(参考学时为48~54学时)，也可作为工科类本科专业少学时、专科的公共基础课教材使用。

"本书依据高等院校概率统计课程的基本要求，并结合编者多年的教学经验整理而成。本书共八章，主要介绍概率论与数理统计的基本概念、 基本理论和方法。内容包括：概率论的基本概念，随机变量及其分布，多维随机变量及其分布，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理，数理统计的基本概念，参数估计，假设检验。书中对每章知识点进行了概括性总结，并配有同步习题。
本书可作为高等院校工科、 理科(非数学专业)，以及经济管理类各本科专业概率统计课程的参考书。"

"本书依据高等院校概率统计课程的基本要求，并结合编者多年的教学经验整理而成。本书共八章，主要介绍概率论与数理统计的基本概念、 基本理论和方法。内容包括：概率论的基本概念，随机变量及其分布，多维随机变量及其分布，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理，数理统计的基本概念，参数估计，假设检验。书中对每章知识点进行了概括性总结，并配有同步习题。
本书可作为高等院校工科、 理科(非数学专业)，以及经济管理类各本科专业概率统计课程的参考书。"

本书主要内容包括：概述，统计检验，回归分析，回归试验设计，多因素全面正交试验，多因素部分正交试验，正交表的选用及表头设计，序贯试验设计，均匀试验设计，多指标试验数据处理，应用示例，稳健设计，应用软件，正交表，均匀表，t检验的临界值分布表，F检验的临界值分布表，临界相关系数表等。重点是：正交试验设计，回归分析与回归试验设计，稳健设计。

本书主要内容包括：概述，统计检验，回归分析，回归试验设计，多因素全面正交试验，多因素部分正交试验，正交表的选用及表头设计，序贯试验设计，均匀试验设计，多指标试验数据处理，应用示例，稳健设计，应用软件，正交表，均匀表，t检验的临界值分布表，F检验的临界值分布表，临界相关系数表等。重点是：正交试验设计，回归分析与回归试验设计，稳健设计。

本书通过对经典模型的详细分析，本书展示了这些理论在企业管理、供应链优化、金融投资以及公共政策制定中的广泛应用。书中不仅包含了理论推导和算法设计，还通过大量实际案例与读者分享了如何将这些科学工具应用于现实决策中，以提高效率和科学性。

本书通过对经典模型的详细分析，本书展示了这些理论在企业管理、供应链优化、金融投资以及公共政策制定中的广泛应用。书中不仅包含了理论推导和算法设计，还通过大量实际案例与读者分享了如何将这些科学工具应用于现实决策中，以提高效率和科学性。