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| 內容簡介： |
在延续第5版优质内容的基础上，本书第6版结合人工智能、工程技术、生态保护等前沿领域发展，新增丰富的应用案例，如计算机网络流量监测与数据包传输分析、人工智能模型图像分类任务中的数据处理、生态保护中的植物/动物种群监测、自动化生产线与智能家居的设备故障概率分析、新材料性能测试、医学研究中的患者数据统计等。案例覆盖计算机网络、人工智能、生态保护、机械工程、电子通信、医学统计、交通物流等多个领域，部分案例延伸为习题，推动读者将抽象理论与实际问题紧密对接，掌握学科内在规律，熟悉应用场景，提升分析数据与解决实际问题的能力。
为了更好地适应现代教学与自主学习需求，作者团队在网络学习空间（系统支持公式编辑与AI互动）中配套建设了在线学习系统与习题辅导系统，并提供了手机端服务。书中各处设置的二维码为不同专业背景与基础水平的读者提供了个性化的学习路径，可帮助读者随时随地在线学习，并针对性地进行在线训练与自主测评，显著提升学习效率与兴趣。本书既可作为高等院校（少课时）理工科概率论与数理统计课程的教材，也适用于对该领域感兴趣的读者。通过系统学习，读者不仅能掌握概率论与数理统计的核心理论与方法，更能在人工智能、工程检测、生态研究、医学统计、网络技术等领域灵活应用，拓展知识的实践空间。
资源配备：
教师资源
（1）多媒体教学系统：包括教学课件和备课资源等，免费提供给选用本教材的院校的教师使用。
（2）在线考试系统：融在线编辑工具、试题库、预约管理系统于一体，实现“多阶段、多目标”的教学测试。
资源获取方式：移动设备扫描教材封面二维码或访问网页https:/www.sciyard.com/dxsx/并登录使用。
学生资源
（1）在线学习系统：包括课程重点、动画演示以及模拟实验，利用更直观、更自主的方式实现对抽象概念的动态感知。
（2）习题辅导系统：包括知识总结、典型例题与习题详解，以及基于题型考点的交互式查询分析，支持开通人工智能答疑交互。
（3）自主测评系统：包括本课程各知识点的基础测评、进阶测评与综合测评等，支持人工智能改卷。
资源获取方式：移动设备扫描教材封面二维码或访问网页https://xxkj.sciyard.com/并登录使用。
院校资源
大学数学数字课程平台、大学数学习题辅导系统、大学数学试题库系统、大学数学在线考评系统等。主要供高等院校师生集体使用，有需要的用户请与数苑团队联系咨询。
营销服务与技术支持
中国人民大学出版社理工分社
联系人：张颖 翟然
联系电话：010-62511076，62511967
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数苑团队
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在线客服：数苑网在线客服（www.sciyard.com）
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| 關於作者： |
吴赣昌 先后在长沙理工大学、佛山大学与广东财经大学任教，曾担任中国工业与应用数学学会理事、广东省工业与应用数学学会副理事长。由于在科学研究中做出了突出贡献，吴教授自1995年起享受国务院政府特殊津贴。
主要研究方向为应用数学与力学。1986—1998年，吴教授先后参与国家“六五”“七五”“八五”“九五”重点科技攻关项目以及交通运输部重点攻关项目中关于高等级公路力学设计的研究工作，尤其在高等级公路半刚性路面温度场和温度应力分析方面做出了显著贡献。除此之外，吴教授还曾受邀赴香港城市大学数学系和德国马格德堡大学力学研究所进行合作研究与学术访问。
自2000年开始，吴教授将工作重点转向大学数学教育的信息化研究与建设。他带领专业团队在大学数学立体化教材建设、大学数学多媒体教学系统建设、大学数学精品课程网站建设、大学数学试题库系统建设等方面取得了一系列具有鲜明特色的成果。近年来，他在公式编辑与人工智能应用领域的探索与实践，进一步构建了大学数学学习、训练、测试与评价等系统，为人工智能技术在大学数学教学中的应用奠定了关键基础。
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