本书是斯坦福-剑桥项目(Stanford-Cambridge ProSram)之一。.

对于许多应用，随机算法是最简单可行的，或者是最快的，或者两者兼得。本书由该领域两位著名专家写成，给出了随机算法设计和分析的基本概念，适用于接近研究生开始阶段的水平。..

本书的第一部分介绍了概率论的基本工具，以及在算法应用中经常使用的概率分析。为了说明每个工具的作用，在具体设置给出了一些算法示例。本书的第二部分为算法的应用，共包括七章，每一章集中在随机算法应用的一个重要领域，如数据结构、几何算法、图算法、数论、计数、并行算法及在线算法等。对于每个领域中的算法，做了全面并且具有代表性的选择。

尽管本书基本按照教材写成，也可作为一本有价值的参考书供专业人员和研究者使用。

《移动对象数据库》内容简介：Moving Objects Databases(移动对象数据库)是近年诞生的—个较新的研究领域，其主要目标是允许用户在数据库中表示移动对象，并可以支持与时空变化(“移动”)相关的用户查询。随着移动计算、位置相关服务、GIS等应用的不断发展，移动对象数据库受到了国内外越来越多的关注。《移动对象数据库》包括了目前国际上的最新研究成果，覆盖了支持移动对象应用的几乎所有的底层数据库技术，如数据模型、查询代数、查询语言、索引、查询优化等，同时也对移动对象数据库的相关基本概念以及移动对象数据库的发展历史和未来趋势进行了总结、比较和展望。

《移动对象数据库》可作为高等学校计算机、GIS、遥感等相关专业研究生或高年级本科生的教学参考书，也可供数据库研究人员和GIS、空间数据分析等专业人员参考使用。

《数据挖掘方法与模型》讲述了：当下，由于强大的数据挖掘软件平台很容易获得，草率地使用数据挖掘方法和技术将导致挖掘的结果混淆难解。这种失误往往源自盲目使用“黑盒子”方法进行数据挖掘，而最好的避免途径就是使用“自盒子”方法，理解隐藏在软件背后的算法和统计模型结构。

《数据挖掘方法与模型》分为7章，第1章是对降维方法的介绍，这是数据挖掘技术的一个先决条件；第2章至第6章为经典的数据挖掘算法和技术，包括一元回归模型、多元回归模型、逻辑回归模型、贝叶斯网络分析以及遗传算法，通过实际案例引导读者由已预处理的数据使用不同的挖掘技术从而得出所需结论；第7章为基于数据挖掘过程模型上的多个案例研究，通过多个领域的案例来阐述算法和技术是如何被运用的。

《数据挖掘方法与模型》可作为数据挖掘课程教学用书，适用于高年级本科生和研究生的教学，也可供科研人员参考使用。

《脉冲耦合神经网络图像处理(第2版)》是第一本详细探索和展示脉；中耦合神经网络(PCNN)极佳图像处理能力的专著。PCNN及其相关模型均源自生物神经元启发模型研究，是图像纹理分析、边缘提取、区域分割等非常强大的处理工具。这也是大多数图像处理项目的最基本任务，故PCNN非常适合目标识别、凹点检测和图像融合等常规图像处理任务。因此，PCNN的出现为目标分离、多通道图像融合、图像签名和基于内容的图像检索等图像处理的新技术发展铺平了道路。《脉冲耦合神经网络图像处理》还包括大量PCNN图像处理的应用实例以及对其硬件实现技术的讨论。.

《空时自适应处理原理(第3版)》详细介绍了空－时自适应处理的基本原理，重点介绍了机载或天基相控阵雷达中的杂波抑制问题，特别涵盖了对地观测、警戒、侦察领域中机载或天基MTI雷达对慢动目标的检测原理，尤其是其中的杂波抑制技术。主要内容包括信号处理、杂波模型、阵列处理、带宽影响、非线性天线阵列、反干扰技术、自适应单脉冲处理、双基雷达配置结构、SAR和ISAR以及声呐等。在《空时自适应处理原理(第3版)》第1、2版成功发行的基础上，第3版做了大量更新，以反映该领域的技术发展。新增加了1章介绍雷达距离方程，它对雷达系统设计人员特别重要。《空时自适应处理原理(第3版)》最后是经过更新的750多篇关于sTAP和相关主题的参考文献，这些文献代表了空一时自适应处理在世界范围内达到的最新技术发展水平。

《空时自适应处理原理(第3版)》适用于军用及民用机载或天基雷达领域的电子与宇航工程师、大学教师、研究生、科研人员、雷达系统工程师、项目经理以及机载或天基雷达的潜在用户。

《近似算法》系统总结了到本世纪初为止近似算法领域的成果，重点关注近似算法的设计与分析，介绍了这个领域中最重要的问题以及所使用的基本方法和思想。全书分为三部分：第一部分使用不同的算法设计技巧给出了下述优化问题的组合近似算法：集合覆盖、施泰纳树和旅行商、多向割和k-割、k-中心、反馈顶点集、最短超字符串、背包、装箱问题、最小时间跨度排序、欧几里得旅行商等。第二部分介绍基于线性规划的近似算法。第三部分包括四个主题：在一个格中找一个最短向量、计数问题的可近似性、基于PCP定理的近似困难性以及未解决的问题等，这些问题都是近似算法领域中的前沿研究内容。

《近似算法》可作为计算机科学、应用数学、运筹学、信息科学与网络工程、物流与交通运输、管理科学与工程、生命科学、电子科学与技术等学科专业的研究生及高年级本科生的教学用书，对相关领域的科学研究人员也具有参考价值。

《分布式计算:原理、算法与系统》内容简介：分布式计算是指由计算机网络连接的多处理平台的各种形式的计算、信息访问与信息交换。《分布式计算:原理、算法与系统》覆盖了分布式计算中的理论、算法以及系统方面的基本原理和模型。兼顾理论的广度与深度，注重实际，包括了互斥、死锁检测、认证和失效恢复等常见问题。算法经过认真选择，描述清晰，使用简单的解释和图表来说明算法。