隨著數(shù)字新時代的崛起，每個企業(yè)都走到了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的十字路口，企業(yè)該如何選擇？該如何邁出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一步？面對多變、不確定、復雜且模糊的市場環(huán)境，企業(yè)該如何抓住數(shù)字時代的創(chuàng)新機會，走上堅定的轉(zhuǎn)型之路？ 本書在上一版的基礎上，借由筆者親歷的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目，分析了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型失敗的原因，并首次提出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功

本書系統(tǒng)地介紹了有關過程參數(shù)檢測和自動控制裝置的基礎理論和應用技術。全書分為4篇，共10章。第1篇基礎知識，含第1、2章，介紹本課程的意義及內(nèi)容，檢測儀表的基本概念及性能指標；第2篇過程參數(shù)檢測，含第3～7章，介紹生產(chǎn)過程中常用的溫度、壓力、流量、物位和成分等參數(shù)的測量方法及常用檢測儀表；第3篇過程控制儀表，含第8、9

本書介紹大數(shù)據(jù)知識工程的有關內(nèi)容。全書共9章，第1章介紹大數(shù)據(jù)知識工程的背景；第2章介紹大數(shù)據(jù)知識工程的“三跨”特點及面臨的“散、雜、亂”挑戰(zhàn)；第3-6章介紹知識表示、知識獲取與融合、知識表征學習、知識推理四個核心環(huán)節(jié)；第7章介紹教育、稅務、網(wǎng)絡輿情領域的大數(shù)據(jù)知識工程應用；第8章指出未來研究方向；第9章對全書進行總結(jié)

本書通過實戰(zhàn)案例和可視化的圖形講解數(shù)據(jù)分析的知識。通過閱讀本書，讀者可以從容地處理數(shù)據(jù)，高效地完成數(shù)據(jù)分析工作。本書共9章，主要內(nèi)容包括不同場景下的數(shù)據(jù)分析方法，從業(yè)者應具備的數(shù)據(jù)分析基本知識，數(shù)據(jù)分析師應具有的思維方式，海盜法則和指標體系建模，用戶畫像賦能數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化的實操技巧等。 本書不僅適合產(chǎn)品經(jīng)理、運營

隨著互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展以及大數(shù)據(jù)時代的到來，新的欺詐安全問題不斷涌現(xiàn)，這也誕生了一個新的概念——大數(shù)據(jù)安全。大數(shù)據(jù)安全指的是針對大數(shù)據(jù)時代背景下的安全風險，使用大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術建立對抗體系，進而進行安全治理與防范。本書旨在對大數(shù)據(jù)時代背景下的欺詐安全問題、大數(shù)據(jù)平臺工具、反欺詐對抗技術和系統(tǒng)進行全面的闡釋，以幫

多時標非線性系統(tǒng)廣泛存在于制造、交通、能源、航空航天等系統(tǒng)中，其控制具有重要的理論意義和應用前景�！抖鄷r標非線性系統(tǒng)的魯棒控制與自適應控制》系統(tǒng)論述多時標非線性系統(tǒng)的模糊建模、魯棒控制和自適應控制的理論方法及其應用。首先綜述線性連續(xù)奇異攝動系統(tǒng)、線性離散奇異攝動系統(tǒng)、非線性奇異攝動系統(tǒng)，以及奇異攝動系統(tǒng)的智能魯棒與自適

本書首先介紹了業(yè)內(nèi)多個具備代表性的數(shù)據(jù)安全理論及實踐框架。借鑒這些理論和框架的思想，基于豐富的數(shù)據(jù)安全項目實戰(zhàn)經(jīng)驗，總結(jié)了一套針對敏感數(shù)據(jù)保護的CAPE數(shù)據(jù)安全實踐框架；然后從數(shù)據(jù)常見風險出發(fā)，引出數(shù)據(jù)保護最佳實踐，全面介紹了幾個代表性行業(yè)的數(shù)據(jù)安全實踐案例；最后詳細介紹了相關數(shù)據(jù)安全的技術原理。本書主要針對政府及電信

本書分為綜述篇、技術篇、產(chǎn)研篇、應用篇及附錄等部分。力求全面、完整、真實的介紹磁光電混合存儲的技術、市場和應用發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢，為大數(shù)據(jù)存儲行業(yè)提供技術和市場的發(fā)展路線圖，可為相關政府部門、科研機構、高校、企業(yè)研究磁光電混合存儲理論、技術及開發(fā)應用提供參考。

本書重點介紹如何從具有不確定性的海量大媒體數(shù)據(jù)中挖掘和提取結(jié)構化、魯棒、高效的特征，并實現(xiàn)高性能的信息挖掘和知識推斷。本書內(nèi)容包含近年來涌現(xiàn)的一些高效、魯棒的結(jié)構化表征學習模型，介紹了基于魯棒且緊湊的表征學習的一體化表征學習理論和方法，并為應對真實世界中的數(shù)據(jù)分析任務，如數(shù)據(jù)簡約特征表達、緊湊特征壓縮、有效特征篩選以及

隨著三維激光掃描傳感設備硬件的快速發(fā)展，可保留三維空間中原始語義信息（幾何信息、顏色、反射強度等）的點云已成為代表性的新型數(shù)據(jù)源之一。語義分割作為三維場景語義分析與解譯的重要前提，在無人駕駛、高精地圖、智慧城市等國家重大需求的推動下，已成為測繪遙感、計算機視覺等領域的重大研究課題�！饵c云數(shù)據(jù)語義分割的理論與方法》以語義

本書系統(tǒng)性闡述數(shù)據(jù)安全的范疇和目標，體系架構和關鍵措施，特別是根據(jù)對數(shù)據(jù)安全風險與挑戰(zhàn)的全面和深入的分析，給出數(shù)據(jù)安全架構設計、隱私保護的監(jiān)管要求、實施原則、技術選擇和業(yè)界最佳實踐。本書還針對IT網(wǎng)絡、電信網(wǎng)絡、云和物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)安全展開闡述，對AI、區(qū)塊鏈、5G等新興場景和數(shù)據(jù)安全的結(jié)合點進行分析與介紹，希望能夠全面地

本書系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)如何始于業(yè)務、取于業(yè)務、用于業(yè)務。既有扎實的理論鋪設，又有具體的案例支撐，通俗易懂地回答了數(shù)據(jù)“怎么來”和“怎么用”的問題。同時，本書總結(jié)出了解決業(yè)務分析難題的六大步驟，包括對最終數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生關鍵影響的數(shù)據(jù)源的選取方法，以及通過對業(yè)務模塊的判斷確定分析方法的適用場景，最終推演、驗證、分析出結(jié)論，并選

《數(shù)據(jù)會說話：活用數(shù)據(jù)表達、說服與決策》用通俗易懂的語言、豐富的案例，介紹了如何利用數(shù)據(jù)有效表達、說服他人，以及如何防止被他人的數(shù)據(jù)誤導。全書共8章。第1章介紹什么是“數(shù)據(jù)說服力”；第2～6章分別介紹如何通過尋找合適的參照點、運用不同的統(tǒng)計方法、其他指標、不同時間點的對比、選擇各種對比結(jié)果，來提升數(shù)據(jù)說服力，讓他人更容

本書從高職院校教學實際出發(fā)，結(jié)合企業(yè)實際崗位職業(yè)能力要求，校企合作共同開發(fā)�，F(xiàn)代化自動生產(chǎn)線的最大特點是綜合性和系統(tǒng)性。綜合性是指機械技術、微電子技術、電工電子技術、傳感測試技術、接口技術、信息變換技術、網(wǎng)絡通信技術等多種技術有機結(jié)合，并綜合應用到生產(chǎn)設備中；系統(tǒng)性是指生產(chǎn)線的傳感檢測、傳輸與處理、控制、執(zhí)行與驅(qū)動等機

本書系統(tǒng)介紹了生產(chǎn)過程控制系統(tǒng)的辨識方法（生產(chǎn)過程控制系統(tǒng)分析）、過程控制技術（集散控制系統(tǒng)架構設計）、基本實現(xiàn)方法（簡單集散控制系統(tǒng)組態(tài)與仿真運行）和綜合實現(xiàn)方法（復雜集散控制系統(tǒng)組態(tài)與仿真運行）。全書共分為四個項目，每個項目引入了典型工程案例，從項目案例到任務的安排與設計，由淺入深、簡單到復雜、基礎到綜合，重點突出

大數(shù)據(jù)是推動創(chuàng)新型國家建設的重要戰(zhàn)略資源。本書從機器學習、可視分析、知識處理、數(shù)據(jù)挖掘等角度出發(fā)，詳細討論了大數(shù)據(jù)分析的相關基礎理論和技術方法，主要包括：大數(shù)據(jù)機器學習理論與方法，大數(shù)據(jù)可視分析理論與方法，多源不確定數(shù)據(jù)挖掘方法與技術，自動深層化知識處理方法與技術，大數(shù)據(jù)分析平臺、標準與應用示范等。本書總結(jié)了部分代《B

Hadoop是使用最廣泛的大數(shù)據(jù)處理框架之一，在大數(shù)據(jù)領域有著極其重要的地位，掌握Hadoop可以讓學習者對大數(shù)據(jù)的理解更進一步。本書是基于Hadoop3.1.3編寫的，從大數(shù)據(jù)的特點和處理難點入手，逐步講解Hadoop的起源和發(fā)展。從搭建Hadoop的學習環(huán)境開始，依次對Hadoop的三大功能模塊進行重點講解，并且結(jié)

本書從大數(shù)據(jù)基礎原理、大數(shù)據(jù)分析方法和大數(shù)據(jù)行業(yè)應用三個部分介紹大數(shù)據(jù)技術。全書共12章，內(nèi)容包含大數(shù)據(jù)的基本概念，分布式基礎架構Hadoop，分布式文件系統(tǒng)HDFS，NoSQL數(shù)據(jù)庫，分布式計算框架MapReduce，大數(shù)據(jù)基本分析方法（聚類、分類與預測），大數(shù)據(jù)在搜索引擎、推薦系統(tǒng)以及其他行業(yè)的應用。本書在前7章設

本書圍繞新工科背景下大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)需求編寫，系統(tǒng)介紹了大數(shù)據(jù)采集與預處理、大數(shù)據(jù)存儲與管理、大數(shù)據(jù)處理與分析、大數(shù)據(jù)可視化處理流程；重點分析了科大訊飛大數(shù)據(jù)平臺在政務、交通、金融和用戶畫像等實際場景中的應用，還介紹了大數(shù)據(jù)實驗環(huán)境的詳細搭建步驟；最后介紹了大數(shù)據(jù)治理中法律政策、行業(yè)標準建設的最新進展，分析了大數(shù)據(jù)可能帶

本書基于流行穩(wěn)定版Flink1.13進行講解，從Flink數(shù)據(jù)處理思想開始講起，帶領讀者深入理解Flink的基本架構，進而由淺入深結(jié)合具體案例進行講解，詳細剖析了Flink中DataStreamAPI的使用，并對Flink中的時間語義、狀態(tài)、容錯機制等重要概念進行了詳盡的闡釋。同時，本書還對實際開發(fā)過程中常用的Flin