《通俗量子信息学》用通俗易懂的语言，介绍量子信息学中的量子算法和量子密码术这两大研究方向的发展历史、重要成果以及最新进展。详细讲解了Deutsch算法、Shor算法、量子纠错码、量子密钥分配、量子秘密分享、量子比特承诺等内容。尤其注重对研究思路的引导，以使读者在通过《通俗量子信息学》了解到相关知识的同时，能够逐步掌握一定的科研能力。 《通俗量子信息学》适于对量子力学概念有初步认识的物理或计算机专业的大学本科学生、或对量子信息学感兴趣的科研人员用作教材或参考书。

《理解生物信息学》是一本集生物信息学专业参考书和教材于一体的书，共分为7部分：基础知识、序列联配、进化过程、基因组特征、二级结构、蛋白质三级结构、细胞和组织，以及附录和字符表等。每部分由不同章节构成，大多数章节可以被归为应用章节或理论章节。因此在每部分开始时，都有应用章节，描述了特定研究领域较实用的方面。理论章节则紧随其后，解释了其科学、理论基础以及在已有应用中所使用的技术。《理解生物信息学》还提供了思维导图、流程图、扩展阅读等其他书不常见的内容，以供读者能够在每一章、每一节开始时对整体内容有所把握，并能够了解更多扩展知识、发展技能的参考文献。 《理解生物信息学》适合分子生物学、生物信息学专业及生物医学领域的师生和研究者参考使用。

《理解生物信息学》是一本集生物信息学专业参考书和教材于一体的书，共分为7部分：基础知识、序列联配、进化过程、基因组特征、二级结构、蛋白质三级结构、细胞和组织，以及附录和字符表等。每部分由不同章节构成，大多数章节可以被归为应用章节或理论章节。因此在每部分开始时，都有应用章节，描述了特定研究领域较实用的方面。理论章节则紧随其后，解释了其科学、理论基础以及在已有应用中所使用的技术。《理解生物信息学》还提供了思维导图、流程图、扩展阅读等其他书不常见的内容，以供读者能够在每一章、每一节开始时对整体内容有所把握，并能够了解更多扩展知识、发展技能的参考文献。 《理解生物信息学》适合分子生物学、生物信息学专业及生物医学领域的师生和研究者参考使用。

神经信息学是随着人类脑计划的实施而诞生的一门新兴交叉学科，发展迅速，内容丰富。本书第1章是对人类脑计划和神经信息学的一个简要介绍；第2章是准备知识，简要介绍常用的几种脑功能成像技术；第3、4章概述了作者在汉语认知研究方面的主要工作；第5章概述了耶鲁大学医学院Gordon M．Shepherd教授等承担的课题“多学科感觉数据的整合”的主要工作；第6章重点介绍了Bloom教授等完成的神经信息学工具NeuroZo—om及其在人类疾病中神经元易损性研究中的应用；第7章概述了形态计量学及其在神经信息学中的应用；第8章概述了人类脑图谱及作者部分工作；第9章简要介绍了作者在基因、脑与行为的交叉整合研究方面的部分工作；第10章介绍了在神经信息学中常用的几种多元统计分析方法；第11章为国内外常用的脑功能成像处理软件SPM和一般线性模型及其在脑功能成像研究中的应用；第1...(展开全部)

本书面向零基础的信息学竞赛初学者。全书共6章，主要讲解C++编程语言基础和算法知识。第1章C++语言基础，主要讲解数据类型、变量、常量、数据溢出、数据的输入和输出等；第2章程序设计结构，主要讲解顺序、分支和循环3大结构；第3章数组和字符串，主要讲解C++的数组基础知识及字符串应用；第4章函数和结构体，主要讲解自定义函数的使用、结构体的定义和应用；第5章基础算法，主要讲解算法的描述方法，以及入门算法、递推和递归算法、排序算法和数值处理方法；第6章进阶算法，主要讲解查找算法中的顺序查找和二分查找，搜索算法中的深度优先搜索和广度优先搜索，贪心策略的应用，动态规划方法的应用。 本书内容通俗易懂，通过详尽的知识点和算法讲解，帮助初学者掌握信息学竞赛的基础知识和常用解题方法，形成编程思维和计算思维。本书可作为师范类院校编程专业的教学用书，也可以作为中小学信息技术领域教师从事编程教学的培训用书和信息学竞赛初学者的入门教材。

《算法艺术与信息学竞赛》较为系统和全面地介绍了算法学最基本的知识。这些知识和技巧既是高等院校“算法与数据结构”课程的主要内容，也是国际青少年信息学奥林匹克（IOI）竞赛和ACM/ICPC国际大学生程序设计竞赛中所需要的。书中分析了相当数量的问题。 本书共3章。第1章介绍算法与数据结构；第2章介绍数学知识和方法；第3章介绍计算机几何。全书内容丰富，分析透彻，启发性强，既适合读者自学，也适合于课堂讲授。 本书适用于各个层次的信息学爱好者、参赛选手、辅导老师和高等院校计算机专业的师生。本书既是信息学入门和提高的好帮手，也是一本内容丰富、新颖的资料集。

神经信息学是随着人类脑计划的实施而诞生的一门新兴交叉学科，发展迅速，内容丰富。本书第1章是对人类脑计划和神经信息学的一个简要介绍；第2章是准备知识，简要介绍常用的几种脑功能成像技术；第3、4章概述了作者在汉语认知研究方面的主要工作；第5章概述了耶鲁大学医学院Gordon M．Shepherd教授等承担的课题“多学科感觉数据的整合”的主要工作；第6章重点介绍了Bloom教授等完成的神经信息学工具NeuroZo—om及其在人类疾病中神经元易损性研究中的应用；第7章概述了形态计量学及其在神经信息学中的应用；第8章概述了人类脑图谱及作者部分工作；第9章简要介绍了作者在基因、脑与行为的交叉整合研究方面的部分工作；第10章介绍了在神经信息学中常用的几种多元统计分析方法；第11章为国内外常用的脑功能成像处理软件SPM和一般线性模型及其在脑功能成像研究中的应用；第1...(展开全部)

本书的核心是信息学竞赛中经常用到的9种基础算法，包括模拟算法、递归算法、枚举算法、递推算法、分治算法、贪心算法、排序算法、高精度算法和搜索算法。本书直接以各类竞赛真题入手，内容讲解上由浅入深，设计合理：对于引入新知识点的题目，书中会提供该题目的完整参考代码，但随着读者对此知识点理解的逐步加深，后续的同类型题目将逐步向仅提供算法思路、提供伪代码和无任何提示的方式转变；对于一些思维跨度较大的题目，本书会给出一定的提示；此外，本书还安排了相关习题。 本书中的每一章都分为普及组和提高组两部分。普及组涉及的内容对应NOIP普及组难度，读者可初步掌握每种算法的思想和用法；提高组涉及的内容对应 NOIP提高组难度，读者可复习和提高已讲解过的算法内容。 本书既适合作为学习了C++语言和算法入门知识的读者的进阶教材，也适合作为有一定编程基础的读者学习算法的独立用书。

这是一本关于生物信息学算法和计算思想的导论性教科书，原著由国际上的权威学者撰写，经国内知名专家精心翻译为中文，系统介绍推动生物信息学不断进步的算法原理。全书强调的是算法中思想的运用，而不是对表面上并不相关的各类问题进行简单的堆砌。 体现了以下特色： 阐述生物学中的相关问题，涉及对问题的模型化处理并提供一种或多种解决方案： 简要介绍生物信息学领域领军人物； 饶有趣味的小插图使得概念更加具体和形象，方法更容易被领会，激励学生学习的兴趣并鼓励他们加入到生物信息学研究工作中来。 书中的大量论述表明：较少的几种设计思想就能解决大量的生物学难题。 目前，可供本科学生使用的生物信息学著作为数不多，本书恰恰是其中的一本。国内生物信息学，计算生物学、计算数学等领域的本科生、研究生和其他研究人员，会从书中汲取基本的算法原理、解决实际问题的方法和技巧，进而更好地从事相关研...(展开全部)

本书的核心是信息学竞赛中经常用到的9种基础算法，包括模拟算法、递归算法、枚举算法、递推算法、分治算法、贪心算法、排序算法、高精度算法和搜索算法。本书直接以各类竞赛真题入手，内容讲解上由浅入深，设计合理：对于引入新知识点的题目，书中会提供该题目的完整参考代码，但随着读者对此知识点理解的逐步加深，后续的同类型题目将逐步向仅提供算法思路、提供伪代码和无任何提示的方式转变；对于一些思维跨度较大的题目，本书会给出一定的提示；此外，本书还安排了相关习题。 本书中的每一章都分为普及组和提高组两部分。普及组涉及的内容对应NOIP普及组难度，读者可初步掌握每种算法的思想和用法；提高组涉及的内容对应 NOIP提高组难度，读者可复习和提高已讲解过的算法内容。 本书既适合作为学习了C++语言和算法入门知识的读者的进阶教材，也适合作为有一定编程基础的读者学习算法的独立用书。