本书介绍了新能源汽车上各类零部件的类型、特点、外观、结构、安装位置、基本原理和作用、快速识别方法与技巧、常见故障及解决办法，通过彩色外观图、结构图、立体分解图以及在车辆上的安装位置图，并配合简要的识别方法和技巧介绍，使读者对新能源汽车零部件实现初步系统的认识和了解。

本书全面系统地介绍了智能汽车环境感知技术，包括汽车的智能化、环境感知技术的重要性及国内外研究现状，智能汽车感知系统及传感器的标定方法，基于单目视觉的环境感知技术，基于MobileNetv2_CA-YOLOv4的环境感知技术，基于MCDVformer的多任务环境感知技术，基于点云数据增强的环境感知技术，基于两阶段序列融合的环境感知技术，基于多模态融合的环境感知技术，等等。
本书从学术界及工业界的角度出发，全面阐述了全新的环境感知算法，深入探讨了深度学习和神经网络等关键算法在环境感知领域的应用

《PyTorch自动驾驶视觉感知算法实战》全面介绍了自动驾驶系统中深度学习视觉感知的相关知识，包括深度神经网络和深度卷积神经网络的基本理论，深入讲解了自动驾驶中常用的目标检测、语义、实例分割和单目深度估计四种视觉感知任务。
《PyTorch自动驾驶视觉感知算法实战》对自动驾驶工程实践中很重要但经常被忽略的知识进行了全面总结，包括多任务模型的损失平衡、Ubuntu操作系统、Anaconda和Docker等环境配置工具、C 开发环境搭建、神经网络压缩、模型导出和量化、TensorR

桥梁结构健康监测是典型的“土木工程 + 信息科学”多学科交叉研究与工程实践领域。《桥梁结构健康监测大数据分析方法及应用》从信息技术视角，阐述了大数据技术在桥梁结构健康监测领域所取得的成果，包括桥梁结构监测大数据处理与分析技术、基于监测数据的结构状态评估、公路桥梁结构健康监测大数据云平台、桥梁结构智能管养领域知识图谱等。《桥梁结构健康监测大数据分析方法及应用》旨在引领更多具有信息技术学科背景的科技人员进入桥梁结构健康监测领域，以期弥补目前此类著作主要适用于土木工程学科背景人员的缺憾。

本书是《高速铁路轨道动力学-模型、算法与应用》的姊妹篇，重点论述若干典型的高速铁路车辆-轨道耦合系统动力学模型与程序设计，包括轨道不平顺功率谱及数值模拟、轨道结构动力分析的傅里叶变换法与程序、轨道单元模型与轨道结构动力有限元方程、车辆垂向振动模型及动力学方程、车辆-轨道非线性耦合系统动力分析的交叉迭代算法与程序、列车-轨道-桥梁耦合系统纵向/垂向动力有限元模型与程序、动轮单元-轨道-桥梁耦合系统动力有限元模型与程序、列车-轨道耦合系统动力有限元模型与程序、车辆-轨道耦合系统动力学模型中

《地铁隧道施工地层变形规律及其灾害减控技术》介绍城市地铁区间隧道施工诱发的地层与地表变形规律及其对地下管线、地面建（构）筑物等的影响规律与灾害减控技术，涉及相应的原理、方法及其在实际工程中的应用。

本书探讨了大数据背景下，如何利用大数据赋能城市治理，如何通过调整北京城市用地布局实现北京市交通－用地协同优化，进而实现北京市庞大城市资源合理的布局和分配，为北京等大型城市在海量人口、资源汇集的同时保障城市的高效、稳定运行提供了解决方案和实现路径。

本书主要介绍高速铁路无砟轨道劣化产生机理与质量评估方法的相关研究成果及实际工程应用经验。围绕无砟轨道服役存在的关键问题, 首先建立了考虑材料复杂本构关系的无砟轨道结构仿真计算模型, 进行了不同服役条件下无砟轨道结构材料性能劣化机理研究。其次, 考虑到隐蔽病害难以发掘的问题, 利用无砟轨道结构或车辆的动力响应作为映射信号, 提出了科学的无砟轨道损伤识别方法。最后, 为量化无砟轨道结构整体质量状况, 建立了不同劣化形式的评价指标及权重系数, 提出了相应的无砟轨道质量评估方法。

本书主要介绍高速公路智能车路协同系统集成应用关键技术，以及在国内重点项目开展的典型应用案例。全书主要分为绪论、关键技术、典型案例三大部分。绪论部分主要论述高速公路车路协同系统背景、发展趋势等内容。关键技术部分，详细论述了车路协同应用场景构建及系统功能清单生成、车路协同路侧多源感知设备组合布设方法、系统效能评估与智慧运维、系统运行状态分析等系列关键技术。典型案例部分，介绍广连高速、滨莱高速等7个高速公路车路协同建设方案及示范应用情况。

本书系统阐述了车辆技术条件、车辆使用条件、从业人员条件、企业管理条件、行业监管条件等自动驾驶汽车应用的五大条件，聚焦自动驾驶车辆技术条件与使用条件的耦合匹配，消除自动驾驶技术无条件应用带来的长尾效应，有效化解自动驾驶技术使用风险，旨在指导企业构建安全生产要素条件，指导行业构建监管条件进行监督管理，构建完整的自动驾驶汽车合法运营规则，使不同智能化程度的车辆在道路运输领域都有很好地应用场景，分类、分级、分阶段、分场景推动智能车辆在道路运输领域应用，在推动自动驾驶技术应用方面提出创新性思路。