《电动汽车充电设施优化规划与运行》通过总结充电设施优化规划与运行方面多年来取得的研究成果，特别是基于国家自然科学基金项目、上海市科委科技计划项目和多项国家电网公司科技项目的研究成果编写而成。
《电动汽车充电设施优化规划与运行》共分为7章，包括概述、电动汽车充电负荷建模与预测、电动汽车充电设施优化规划、电动汽车充电设施运行优化、电动汽车充电引导与路径规划、电动汽车参与电网调节互动和电动汽车参与电力市场模式与机制等内容。
《电动汽车充电设施优化规划与运行》理论联系实际，可作为高等院校电气

本书分上下两篇。上篇为动力电池和驱动电机的基本构造与原理，涵盖蓄电池，动力电池及其管理系统和冷却系统，驱动电机及其控制器和冷却系统，旋转变压器、电机温度传感器等的基本构造与原理；下篇为动力电池和驱动电机的维修与故障排除，涵盖维修工具的使用，电路图的识读和分析，动力电池与驱动电机的维护、保养、维修、检测、诊断等。

本书结合作者近年来的工作实践，针对BMS产品的工程化问题，分别从BMS产品的概况、开发及产品周期、硬件设计、软件设计、测试及验证等方面，系统地对BMS产品设计与制造过程各个环节的具体内容、相关指标及可采取的方法与手段进行了探讨。

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。

"本书是高等院校工学结合、课程改革规划教材。全书以公路工程造价编制流程为主线，以实际工程项目为载体，共设置了六个学习情境，主要内容包括认知公路工程造价，公路工程定额运用，公路工程
工程量计量，公路工程概、预算编制，公路工程施工招标、投标造价的编制，公路工程造价软件应用。本书可作为高等院校、本科院校的二级学院、成人高校以及民办高校工程造价专业、道路与桥梁工
程技术及相关专业的教学用书，也可作为中等职业教育、五年制高职相关专业用书，或可作为相关专业工程技术人员业务参考及培训用书。

本书共分八章，介绍了作者十年来在隧道突水突泥致灾系统与孕实评判方面取得的研究与应用成果。本书通过大量的案例调研与分析，在已有研究的基础上，提出了3类11型隧道突水突泥致灾系统和4种典型突水突泥孕灾模式，研究了隧道突水突泥致灾系统典型案例，论述了岩溶水系统类型、结构特征、宏观地质判识、工程识别、岩溶隧道选线原则与评价方法，形成了隧道突水突泥施工风险区间动态评估方法，建立了隧道突水突泥抗突评判方法，提出了集地质识别、物探识别和钻探识别为一体的隧道突水突泥致灾系统识别方法，构建了隧道突水突泥

本书全面分析了智能汽车传感器的原理、设计与应用，介绍总结了如何高效设计一款实用的智能汽车传感器产品。全书共7章，内容包括智能汽车传感器技术、汽车摄像头技术、激光雷达技术、毫米波雷达技术、超声波技术、汽车传感器标定技术、汽车传感器融合技术等。本书结合作者多年的工作与学习经验，力求将汽车传感器基础理论与案例实践融合在一起进行详细地讲解，旨在解决如何高效设计智能汽车传感器的技术与市场应用。

本书从自动驾驶汽车多传感器数据融合技术的产生背景和发展过程开始，深入浅出地介绍了该技术的基本概念、数据融合经典算法、数据融合功能与结构模型、分布式检测与数据融合等内容，并着重阐述了自动驾驶汽车多传感器数据融合技术在不同应用场景下的工作原理与解决方案，如行人过街、斑马线、红绿灯、隧道等场景，引用了目前具有广泛应用前景的新技术及其推广范例，如多传感器数据融合的“鬼探头”、紧急让行等场景技术应用案例。
本书可作为高等院校汽车相关专业的教学参考书，亦可为从事自动驾驶方向的科研技术人员提供技术参考。

本书为即将从事或正在从事自动驾驶传感器融合工作的人总结了传感器融合的思路。本书首先介绍了摄像头（单目、立体）、无线电雷达、ＬｉＤＡＲ、超声波传感器，其次从复合、统合、融合和网络的观点出发，介绍如何将这些传感器进行融合并予以分类，给出了相关特性和具体实例。特别是针对网络传感器融合，介绍了基于免疫网络的传感器融合方法。此外，传感器融合的目标就是要实现zui佳状态估计，从这一观点出发，本书对基于滤波器、最小二乘估计法、状态方程的逐次型状态估计等各类方法的卡尔曼滤波器、粒子滤波器等情况予以整理说明

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