本書的編寫目的是向讀者介紹大數(shù)據(jù)治理與安全的基本概念和相應(yīng)的技術(shù)應(yīng)用。本書共9章，內(nèi)容分別為數(shù)據(jù)治理概述、數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)道德、數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)交換與數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)與治理、架構(gòu)設(shè)計(jì)與治理、數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)與治理、大數(shù)據(jù)安全與治理及綜合實(shí)訓(xùn)。本書將理論與實(shí)踐操作相結(jié)合，通過大量的案例幫助讀者快速了解和應(yīng)用大數(shù)據(jù)治

本教材基于專業(yè)發(fā)展和課程建設(shè)需要，圍繞人才培養(yǎng)目標(biāo)和課程教學(xué)目標(biāo)，依托真實(shí)項(xiàng)目和實(shí)踐教學(xué)設(shè)施，以亞龍YL-335B型自動(dòng)化生產(chǎn)線為載體，針對(duì)其安裝、調(diào)試和運(yùn)行等過程中應(yīng)知、應(yīng)會(huì)的核心技術(shù)進(jìn)行基于工作過程的教材體系開發(fā)。本教材在充分考慮亞龍YL-335B型自動(dòng)化生產(chǎn)線的供料、加工、裝配、分揀和輸送單元相關(guān)知識(shí)和技能點(diǎn)的漸

本書共九章，內(nèi)容包括：大數(shù)據(jù)的基本理論、大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)空間、大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)與人工智能、智能系統(tǒng)工程、交通數(shù)據(jù)資源。

本教材從數(shù)據(jù)科學(xué)概念入手，系統(tǒng)介紹數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)處理的方法及Python程序設(shè)計(jì)。整套教材體現(xiàn)了數(shù)據(jù)處理的各個(gè)階段：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化。教材內(nèi)容的安排適合培養(yǎng)學(xué)生的計(jì)算機(jī)思維、互聯(lián)網(wǎng)思維和數(shù)據(jù)思維能力，有利于讓數(shù)據(jù)科學(xué)與學(xué)生專業(yè)深度融合，促進(jìn)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程與其他學(xué)科的深度交叉

"為解決基層企業(yè)開展數(shù)據(jù)挖掘工作難以開展的困難，本書以SPSSModeler工具為載體，以企業(yè)典型工作任務(wù)為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)案例和學(xué)習(xí)情境，將開展數(shù)據(jù)挖掘的基本流程、使用的工具和方法按項(xiàng)目制組織為不同的項(xiàng)目和工作任務(wù)。本書將工作中開展數(shù)據(jù)挖掘的具體過程和方法作為重點(diǎn)，突出技能培養(yǎng)和鍛煉。以案例及過程性表述，簡化基礎(chǔ)理論介紹，力

本書為自動(dòng)控制類理實(shí)一體化教材，主要介紹了工控組態(tài)軟件MCGS在各種控制系統(tǒng)中的應(yīng)用，以實(shí)用、易用為目的，利用項(xiàng)目化的編寫方式對(duì)多種控制系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)的講解，力求使讀者能夠有所借鑒。全書共分為四個(gè)模塊，模塊一介紹了MCGS工控組態(tài)軟件的基本知識(shí)及部分組態(tài)設(shè)備；模塊二介紹了多種開關(guān)量MCGS監(jiān)控系統(tǒng)的構(gòu)建方法；模塊三介紹

本書共4個(gè)項(xiàng)目15個(gè)任務(wù)，項(xiàng)目由易到難、從單一到綜合，各個(gè)項(xiàng)目間既有機(jī)聯(lián)系又相互獨(dú)立，授課教師可以根據(jù)所教學(xué)生的學(xué)情分析結(jié)果選擇某一個(gè)項(xiàng)目單獨(dú)教學(xué)并進(jìn)行任務(wù)實(shí)施。4個(gè)項(xiàng)目分別是：安裝環(huán)境準(zhǔn)備、Hadoop集群完全分布式部署、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)常用組件部署、HadoopHA集群部署。每個(gè)項(xiàng)目的任務(wù)都包含了任務(wù)目標(biāo)、知識(shí)

在諸如上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)場(chǎng)景中，多智能體系統(tǒng)憑借其獨(dú)特的群智決策優(yōu)勢(shì)受到高度關(guān)注，具有廣闊的應(yīng)用前景。與此同時(shí)，由于人工智能黑箱現(xiàn)象的普遍存在，人們?cè)诶斫�、管理和信任智能系統(tǒng)過程中面臨十分嚴(yán)峻的問題。因此，如何增強(qiáng)多智能體系統(tǒng)決策支持的可解釋性成為十分重要而富有挑戰(zhàn)性的前沿課題之一。本書結(jié)合認(rèn)知心理學(xué)中

本書系統(tǒng)介紹了MATLABR2022a仿真軟件在自動(dòng)控制領(lǐng)域的功能亮點(diǎn)和MATLAB編程基礎(chǔ)，由淺入深地介紹了基于Simulink模塊編程的仿真系統(tǒng)搭建與分析方法。本書第1章介紹了MATLAB基礎(chǔ)知識(shí);第2章闡述了經(jīng)典控制理論中的數(shù)學(xué)建模、時(shí)域分析、根軌跡分析、頻域分析、系統(tǒng)校正與設(shè)計(jì)和非線性控制系統(tǒng)分析等關(guān)鍵理論與M

實(shí)體識(shí)別在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理中起著重要作用，它是數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的重要研究方向。實(shí)體識(shí)別的目的是識(shí)別出數(shù)據(jù)集中描述同一真實(shí)世界實(shí)體的元組。實(shí)體識(shí)別的結(jié)果可以在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的其他階段(如數(shù)據(jù)清洗階段和數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估階段)得到廣泛應(yīng)用。在一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)庫中，同一個(gè)現(xiàn)實(shí)世界實(shí)體可能具有多種描述方式，這一問題在各種應(yīng)用領(lǐng)域的信息系統(tǒng)中普遍