随着人工智能的蓬勃发展，数据科学已成为工程学科领域的第四研究范式。通过机器学习/深度学习等技术，直接挖掘不同数据中的内在规律，避免了传统分析中繁杂的理论推导和数值实现，既提升了分析的效率、又拓展了应用范围。

本书由东南大学青年首席教授、教育部长江学者奖励计划青年学者冯德成教授等撰写，从“多源数据驱动”和“领域知识嵌入”两个方面系统展示了课题组过去在结构分析与计算领域进行人工智能的应用探索和研究进展，主要包括：基于表格数据的结构性能预测，基于文本数据的结构健康评定，基于图像数据的结构状态评估，基于时序数据的结构响应计算，小样本情况下的数据增强方法、机器学习模型的外推预测方法、高维代理模型的特征优选方法、多模型的模型融合方法、考虑不确定性的概率机器学习方法等。本书可供土木工程、地震工程、人工智能等领域的工程技术人员和科学技术人员参考。

《交融与共享：

中华视觉符号谱系与认同》

季中扬、闵天怡 主编

（策划人：唐允）

  本书由东南大学中华民族视觉形象研究基地季中扬教授主持，聚焦中华民族视觉形象符号这一凝聚共同体意识的核心载体，系统构建贯通“器物—图像—精神”的共同体认同体系，旨在为铸牢中华民族共同体意识提供兼具历史深度与时代张力的认知范式与实践路径。项目内容分为三大部分：上编探讨中华文化的内在凝聚力，解析审美认同、神话叙事及非遗影像如何通过符号化实践强化民族认同；中编系统剖析铜鼓、鲲鹏、传统节庆等视觉符号的跨文化表达，彰显其在编码民族精神、空间记忆和时代话语中的关键作用，形成“可视化的认同纽带”；下编立足物质文化交流史，重点考察服饰、本草、瓷器等物证的传播与重构，揭示物质符号不仅凝聚民族技艺结晶，更是文明对话的重要媒介，推动“各美其美”向“美美与共”的共同体生成。该项目丰富了中华民族共同体意识研究的理论与实践，对推动中华文化传承与民族团结具有重要意义。

  未来，我社将始终遵循“质量至上”和“精益求精”的核心原则，深耕专业领域，聚焦前沿课题，深化内容研发，挖掘更多具有时代价值和教育意义的优质选题，为推动国家教育事业发展、传播优秀文化贡献更多的智慧和力量。

文字：李  岱

审核：唐  允