數(shù)據(jù)科學的理論基礎是數(shù)學。本書共六章。前三章系統(tǒng)介紹了數(shù)據(jù)科學里廣泛使用的線性代數(shù)、概率論、微積分以及最優(yōu)化理論的相關(guān)基礎知識；后三章簡練闡述了網(wǎng)絡分析、量子算法、大模型的基本數(shù)學原理和一些代表性算法。書中部分應用案例源自作者的原創(chuàng)性工作,通過發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、解決問題的邏輯鏈條,生動展示了數(shù)據(jù)建模在解決實際問題中的

本書針對分類屬性數(shù)據(jù)無監(jiān)督數(shù)據(jù)挖掘任務中的三個關(guān)鍵問題—特征學習、分析過程和結(jié)果評價，闡述分類屬性數(shù)據(jù)深度無監(jiān)督學習理論及決策應用。全書共7章，第1章概述數(shù)據(jù)驅(qū)動決策支持的技術(shù)基礎、有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習兩類數(shù)據(jù)挖掘方法及分類屬性數(shù)據(jù)無監(jiān)督學習問題；第2章介紹分類屬性數(shù)據(jù)的無監(jiān)督特征學習、聚類分析和聚類結(jié)果評價等相關(guān)理

本書是作者在多年從事人工智能原理及其應用課程的教學和多年承擔工業(yè)控制系統(tǒng)信息安全的科學研究、開發(fā)項目的基礎上完成的。本書簡潔、全面地介紹了工業(yè)控制設備信息安全現(xiàn)狀、安全要求，系統(tǒng)地介紹了工業(yè)控制設備分類、典型工業(yè)控制設備的功能與工作原理，闡述了與工業(yè)控制設備相關(guān)的通用信息安全技術(shù)、工業(yè)控制設備信息安全防護解決方案、工業(yè)

本書旨在建立和推動“動力學刻畫的數(shù)據(jù)科學”理論和應用研究。全書共六章，內(nèi)容包括：復雜動力系統(tǒng)理論基礎、高維數(shù)據(jù)的臨界預警理論及方法、短時間序列的預測理論及方法、動力學因果檢測理論及方法、基于動力學的勢能景觀構(gòu)建理論及方法、混沌反饋學習理論及深度學習方法等。全書交叉融合了數(shù)學理論、統(tǒng)計學方法、人工智能、計算系統(tǒng)生物學方法

本書系統(tǒng)地闡述魯棒控制理論中的時域方法，綜合國內(nèi)外相關(guān)文獻資料，并結(jié)合作者多年來的教學實踐，以Lyapunov穩(wěn)定性理論為基礎，以矩陣代數(shù)Riccati方程、線性矩陣不等式（LMI）、矩陣運算及其性質(zhì)等為工具，深入淺出地介紹不確定系統(tǒng)及時滯不確定系統(tǒng)在魯棒穩(wěn)定性分析與魯棒控制器設計方面的基本概念及分析設計方法。全書共9

本書的主要特點是專業(yè)性、針對性較強，主要針對工科專業(yè)，特別是自動控制相關(guān)專業(yè)研究人員學習。涵蓋了概率論基礎與隨機過程的基本概念，泊松過程、離散時間馬爾可夫過程、連續(xù)時間馬爾可夫過程、鞅、布朗運動、伊藤微積分、隨機系統(tǒng)的最優(yōu)估計、隨機系統(tǒng)的最優(yōu)控制與優(yōu)化控制等，涵蓋了工科專業(yè)所需的隨機過程的基本內(nèi)容.同時，本書配有大量與

本書闡述數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)過程監(jiān)控與故障診斷的理論與應用方法，主要內(nèi)容包括：過程監(jiān)控必要的基礎知識、常見測量方法、檢測指標、控制限設計和仿真平臺；面向間歇過程的故障檢測方法，包括軟過渡PCA監(jiān)控、基于核費希爾包絡分析的故障識別、基于局部特征相關(guān)性的故障診斷；面向質(zhì)量監(jiān)控的全局與局部特征融合的故障診斷方法，包括基于全局加局部

《大數(shù)據(jù)管理》既包括了大數(shù)據(jù)管理的相關(guān)技術(shù)知識，也涵蓋了大數(shù)據(jù)管理在多個行業(yè)的應用與案例分析，包括：大數(shù)據(jù)基礎、大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)融合、大數(shù)據(jù)隱私、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)前沿、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、教育大數(shù)據(jù)、金融大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)。通過本書，讀者能夠全方位地認識和掌握大數(shù)據(jù)管理的相關(guān)知識，深入了解大數(shù)據(jù)的

本書介紹預測控制理論和雙層結(jié)構(gòu)工業(yè)算法，包括預測控制原理、預測控制模型辨識、預測控制穩(wěn)態(tài)目標計算、穩(wěn)定過程和積分過程的雙層動態(tài)矩陣控制、狀態(tài)空間模型的雙層動態(tài)矩陣控制、雙層預測控制的非線性和變自由度處理技術(shù)，以及兩步法狀態(tài)空間預測控制與廣義預測控制。本書綜合考慮研究生這類讀者群的接受水平和期望，將預測控制理論融人工業(yè)領(lǐng)

數(shù)據(jù)采集已經(jīng)成為現(xiàn)代科技中不可或缺的一部分，本書全面并系統(tǒng)地介紹了現(xiàn)代數(shù)據(jù)采集技術(shù)。全書共分10章，主要內(nèi)容包括：數(shù)據(jù)采集及其基本原理、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)常用傳感器、數(shù)據(jù)采集信號調(diào)理、多路模擬開關(guān)、模/數(shù)轉(zhuǎn)換器、數(shù)/模轉(zhuǎn)換器、數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)、采樣數(shù)據(jù)處理與分析、數(shù)據(jù)采集板卡、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設計。本書圖文并茂，注重理論與實際的結(jié)合

本書以“三教”改革為抓手，研究在大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能等新興技術(shù)環(huán)境下，會計職業(yè)教育如何轉(zhuǎn)型開展“業(yè)財稅”融合實踐教學改革。改革研究包括“業(yè)財”融合實踐教學內(nèi)容設計、“財稅”融合實踐教學內(nèi)容設計、“業(yè)稅”融合實踐教學內(nèi)容設計三項，涉及營運管理崗位、資金管理崗位、成本管理崗位、績效管理崗位、納稅申報崗位、稅務檢查崗位、納稅

教材首先介紹Z變換以及如何采用Z變換建立廣義對象的Z傳遞函數(shù)，然后建立計算機控制系統(tǒng)的開環(huán)及閉環(huán)傳遞函數(shù)并分析系統(tǒng)的控制性能指標。在分析的基礎上，講述兩種控制算法的設計方法：(1)間接設計法(PID控制、史密斯預估法)；(2)直接設計法(最小拍無紋波設計、大林算法)。簡要介紹離散系統(tǒng)狀態(tài)空間分析與設計方法。以工程實踐的

在數(shù)字化浪潮中，大數(shù)據(jù)技術(shù)無處不在，包括互聯(lián)網(wǎng)、體育、工業(yè)、醫(yī)療、交通等在內(nèi)的社會各行各業(yè)，都融入了大數(shù)據(jù)的印跡，大數(shù)據(jù)對人類的社會生產(chǎn)和生活產(chǎn)生了重大而深遠的影響。一早醒來，多篇你感興趣的推送文章早已占領(lǐng)手機屏幕；走在路上，智能手環(huán)實時監(jiān)測著你的健康信息；想點外賣，小程序優(yōu)先推薦最符合你口味的商家；騎車出行，導航系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)正在成為人類社會最重要的生產(chǎn)要素和基礎資產(chǎn)之一，并對管理決策理論與實踐產(chǎn)生深遠影響。本書匯編了國家自然科學基金“大數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理與決策研究”重大研究計劃的部分項目研究成果，就研究體系和重要研究方向上的新知貢獻進行闡釋與討論。首先，本書系統(tǒng)性討論了大數(shù)據(jù)管理決策研究挑戰(zhàn)和應對，并介紹了頂層設計研究體系及凝練的全景式

智能化時代，社會的群體性已在云端以群智方式呈現(xiàn)，人類的創(chuàng)新設計從強調(diào)與追求個體智慧，轉(zhuǎn)化為重視基于網(wǎng)絡的群體智能，表現(xiàn)出強大的創(chuàng)新活躍性。群智創(chuàng)新設計以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能及云計算等數(shù)字創(chuàng)新技術(shù)為基礎，聚集人工智能、設計學和計算機等學科，通過建立具有包容性和友好性的用戶體驗連接橋梁，形成共創(chuàng)價值，促進社會全面創(chuàng)新。

本書共8章。第一章是緒論部分，對多智能體分布式協(xié)調(diào)控制進行了簡要的介紹；第二章為數(shù)學基金部分，主要對圖論、一致性理論、系統(tǒng)的穩(wěn)定性理論和書中用到的一些重要的引理等基礎知識進行介紹；第三章為基于采樣數(shù)據(jù)的二階多智能體系統(tǒng)分布式一致；第四章為具有時滯的多智能體系統(tǒng)分布式一致；第五章為異質(zhì)多智能體系統(tǒng)分布式一致；第六章為多智

隨著信息、傳感器以及人工智能等核心技術(shù)的飛速發(fā)展，制造業(yè)與信息化的融合愈加緊密，"中國制造2025"、美國"先進制造業(yè)領(lǐng)導力戰(zhàn)略"、德國"國家工業(yè)戰(zhàn)略2030"等將智能制造作為主攻領(lǐng)域。特別地，我國《"十四五"智能制造發(fā)展規(guī)劃》將裝備故障診斷與預測性維護、智能運維的關(guān)鍵技術(shù)作為主攻方向。本書在國家自然科學金、省重大專項

本書系統(tǒng)地建立了數(shù)據(jù)博弈論。首先，論述了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的屬性以及數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值的信息經(jīng)濟學基礎；其次，闡述了公共數(shù)據(jù)庫的公共產(chǎn)品屬性和數(shù)據(jù)共享信任博弈的基本模型，并分析了復雜網(wǎng)絡上的公共數(shù)據(jù)演化博弈。第三，建立了供應鏈預測數(shù)據(jù)共享博弈模型，獲得了帶有"廉價談話"的供應鏈預測數(shù)據(jù)共享博弈的子博弈精煉納什均衡。第四，系統(tǒng)分析了數(shù)

本書系統(tǒng)性地介紹了事件觸發(fā)預測機制和網(wǎng)絡攻擊下彈性事件觸發(fā)預測機制理論與應用，是作者近些年來從事相關(guān)研究工作的總結(jié)。針對網(wǎng)絡化預測控制系統(tǒng)所面臨的資源受限和網(wǎng)絡威脅問題，本書提出了一系列兼顧資源消耗和系統(tǒng)性能的事件觸發(fā)及彈性事件觸發(fā)解決方案。全書共10章：第1章為緒論，第2、3章分別闡述了線性和非線性系統(tǒng)改進型事件觸發(fā)

本書針對多源多維數(shù)據(jù)的匯聚融合、數(shù)據(jù)安全體系以及征信體系闡述了相關(guān)研究成果，主要包括：原位虛擬大數(shù)據(jù)中心平臺體系、大數(shù)據(jù)感知與勘探技術(shù)、多源多維數(shù)據(jù)融合計算技術(shù)、基于多模型融合的信用評估技術(shù)、全生命周期的數(shù)據(jù)安全體系架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)、數(shù)據(jù)安全體系架構(gòu)的測試與評估技術(shù)，以及基于信用評估的金融交易風險防控系統(tǒng)和多源多維大數(shù)據(jù)