邮票是“国家的名片”。邮票的方寸之间反映着一个民族、一个国家、一个时代的物质创造和精神风貌，并以其独特的艺术形式成为人类历史文化的一种载体。邮票被引进到中国，至今已有将近一百四十年的历史发展过程，这一发展过程在一定程度上折射出中华民族的艰苦奋斗历程。本选题整理有关中国邮票的相关史料，梳理中国邮票设计艺术的发展历史，简要描述中国邮票设计艺术发展过程中各时期的历史语境，还原各时期的“技艺”场景，归纳、总结、分析各时期的设计风貌，对邮票图像的视觉语言进行分析和阐释，挖掘中国邮票设计艺术所蕴含

本书围绕博物馆文化教育与数字化建设展开研究。全书以博物馆及其教育理论基础为切入，分析了博物馆文化教育的使命与特征、博物馆转型升级与文化教育实现以及博物馆文化教育的可持续发展，接着着重探讨了博物馆教育活动中的文化载体应用、博物馆陈列展览与文化教育、博物馆文创产品教育功能及开发营销的相关内容。通过思考博物馆数字化建设的现实条件，并提出有效建议，最后研究了博物馆数字化建设的新技术运用与发展。

本书着眼于文化建设与与高质量发展，致力寻找现代博物馆发展与文物保护工作强化措施，适应人们对文化日益提升的需求，传承传统文化、保护文化的多样性，提高文化自信，提高中国文化话语权，实现社会主义文化大繁荣大发展。内容涵盖现代博物馆的发展、文物保护的理念与管理、博物馆文物保护管理、博物馆文物的展示与陈列研究、博物馆文创产品研发与产业运营、博物馆文物保护传播渠道应用。綜旨就是与新时代结合，完善现代博物馆发展，强化博物馆对文物保护工作，树立传承与保护意识，推动中国现代化高质量发展。

本书着眼社会主义文化强国建设，致力于历史自信与文化自信，通过博物馆发展与文物保护工作研究，满足人们日益提升的精神生活的需求，向世界展示我国的历史文化，传播我国文化思想。本书内容集中探讨博物馆的概念、文物的认知、博物馆的现代化发展、文物保护的方法与管理、博物馆文物陈设展览管理、博物馆文物开发与利用——文创发展等方面内容。

《数字档案馆生态系统培育与管理研究》是国家社科基金重点项目研究成果。本书在对数字档案馆理论研究与建设实践系统梳理的基础上，广泛运用生态学、管理学、社会学、信息科学等学科理论知识，围绕数字档案馆生态系统发展态势与培育路径，探索构建以战略管理为核心、以文化管理为驱动、以协同管理为手段、以风险管理为保障、以生态管理为导向的数字档案馆生态系统管理体系，科学应对数字档案馆生态系统中的失衡问题，协调数字档案馆发展与生态环境间的关系，激活数字档案馆生态系统活力，拓展数字档案馆发展空间，打造数字档案馆

本书结合媒体融合现实和媒介生态理论的最新进展，对信息技术、网络技术主导下的媒体融台问题进行全面分析，力图清晰勾画未来媒介传播生态的新图景，分理论、比较、技术、应用四篇全面开拓实现媒体深度融台、构建新型媒介生态的方向与出路。

互联网加速了科学传播，让受众可以直接参与新科技的发展与讨论。然而，近年来却有许多与环境、生态和社会相关的争议性科学事件频出。本书以转基因议题为例，从科学传播中看受众如何在网络中建构科学知识网络，并从风险感知、信任、媒体使用等多维度分析影响受众接受新科技的具体因素。本书对理论进行完整梳理、审视西方理论在国内的适用性，辅以案例说明，将理论与实证案例相结合。

本书从传播学与社会心理学相结合的视角出发，运用质化与量化相结合的研究方法，重点探讨了社交媒体用户亲社会参与行为机制，揭示了社交媒体是如何通过为用户线上行为提供机会来促进用户的自我决定感，进而对亲社会参与行为产生影响的。全书基于用户、内容、在线社交网络、效果四个理论支点，既对社交媒体用户亲社会参与行为所涉及的概念、分类等方面进行了系统阐述，也对影响机理、模型及假设关系进行了实证检验，形成了从理论到实践的知识闭环。 本书适合社会科学领域科研工作者、社交媒体行业管理者，以及相关领域的研究者、师生阅读和

《媒介·社会：技术、产业、内容与用户（第六版）》以作者建立的“媒介与社会世界模式”为基本框架，以新鲜、生动、翔实的案例和深邃有力的理论分析了媒介产业、媒介内容、媒介技术、积极的受众以及媒介外的社会世界诸多要素之间的关联，为我们勾勒出媒介与社会世界的关系的生动图景。 本书第三版入选中国传媒大学硕士研究生入学考试参考书目，备受关注。第六版在原有基础上增添了新鲜实例，更新了资料数据，可谓媒介社会学领域的一部力作。

本书系统介绍当前比较热门的信息技术及其前沿，以拓展学生专业视野。全书共10章，内容包括信息与信息系统、物联网技术、移动互联网技术、云计算技术、大数据技术、人工智能技术、区块链、信息安全、生物计算、新技术及其应用。

本书内容完整、深入浅出、通俗易懂，可作为一般院校或高职高专信息技术类相关专业信息技术前沿选修课的教材，也可作为部分211大学该课程的教材，还是相关专业技术人员和信息技术爱好者不可多得的参考书。
本书适合机器学习初学者，包括本科生、研究生以及未来有意向从事人