《大脑的潜能:全脑学习的原理与实践》着眼于近年来教育界日益关注的全脑学习理念和教育实践，从了解大脑的结构与机制入手，认识全脑开发对个体尤其是儿童青少年的认知发展的重要性，探究右脑中隐藏的“天才”能力，提炼全脑学习与训练的方法，帮助读者和学习者打开全脑学习的新世界。

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本书主要介绍AUTOSAR MCAL的基本原理与实践，简述AUTOSAR这一汽车软件架构的相关标准。本书期望能给相关应用设计的初学入门者提供一些参考，以利于后续深入技术的研究，帮助读者全面、深入地了解AUTOSAR MCAL的架构和工作原理，以及熟悉并掌握基于AUTOSAR MCAL的快速开发流程，提高软件的开发效率，缩短产品开发周期。

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《合作性学习的原理与技巧(在教与学中组建有效的团队)》将与读者共同探讨教与学的团队的构建模式与运用合作性学习的原理与技巧，办求为教师提供一些全新的教学观点，技能和方法，以教授和指导成为和青少年如何有效地互动式学习。 本书系统地介绍了合作性学习的基本要素、基本类型及其具体实施步骤，以及教师如何合作性的工作。

本书立足于语言习得的本质特征，深入分析了自然习得机制与学习型认知能力之间的差异，强调语言学习需在习惯培养与有意识训练之间实现平衡。作者系统阐释了准确性、循序渐进、比例均衡、具体性等核心教学原则，并创新性地提出“多元途径方法”，主张将多种教学策略有机整合，以激发学习兴趣、增强语言输入与输出的效率，突破单一路径的局限，提升整体教学效果。全书融语言学、心理学与教学法于一体，不仅构建了科学的语言课程设计理论框架，还提供了具有可操作性的教学实践指南，对第二语言习得研究和语言教学实践具有学术价值与应用意义。

本书详细介绍了目前深度学习相关的常用网络模型（ANN、CNN、RNN），以及不同网络模型的算法原理和核心思想。本书利用大量的实例代码对网络模型进行了分析，这些案例能够加深读者对网络模型的认识。此外，本书还提供完整的进阶内容和对应案例，让读者全面深入地了解深度学习的知识和技巧，达到学以致用的目的。 适用于大数据平台系统工程师、算法工程师、数据科学家，可作为对人工智能和深度学习感兴趣的计算机相关从业人员的学习用书，也可作为计算机等相关专业的师生用书和培训学校的教材。

《深度学习原理与TensorFlow实践》主要介绍了深度学习的基础原理和TensorFlow系统基本使用方法。TensorFlow是目前机器学习、深度学习领域最优秀的计算系统之一，《深度学习原理与TensorFlow实践》结合实例介绍了使用TensorFlow开发机器学习应用的详细方法和步骤。同时，《深度学习原理与TensorFlow实践》着重讲解了用于图像识别的卷积神经网络和用于自然语言处理的循环神经网络的理论知识及其TensorFlow实现方法，并结合实际场景和例子描述了深度学习技术的应用范围与效果。 《深度学习原理与TensorFlow实践》非常适合对机器学习、深度学习感兴趣的读者，或是对深度学习理论有所了解，希望尝试更多工程实践的读者，抑或是对工程产品有较多经验，希望学习深度学习理论的读者。

深度学习与大数据是当今最流行和最受关注的两大计算机技术方向。本书旨在成为国内第一本深度学习原著。本书将全面、系统地介绍深度学习相关的技术，包括人工神经网络，卷积神经网络，深度学习平台及源代码分析，深度学习入门与进阶，深度学习高级实践，所有章节均附有源程序，所有实验读者均可重现，具有高度的可操作性和实用性。 通过本书，研究人员、深度学习爱好者，能够在2-3个月内，系统掌握深度学习相关的理论和技术。

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