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本書以Excel2021辦公軟件為操作平臺，創(chuàng)新地借助當下最熱門的AI工具——ChatGPT，來學習Excel數據處理與數據分析的相關方法、技巧及實戰(zhàn)應用，同時也向讀者分享在ChatGPT的幫助下進行數據分析的思路和經驗。 全書共10章，分別介紹了在ChatGPT的幫助下，使用Excel在數據分析中的應用、建立數據庫、

算法無處不在，算法思維已成為當今人類的基本思維方式之一。本書以經典算法為主線，首先系統介紹算法的基本概念、設計策略與設計方法，將課程思政元素融入算法知識體系，注重基礎性；然后介紹不確定問題求解中的經典概率算法和群體智能算法，強調高階性；最后介紹計算復雜性基本理論，并設計了復雜問題求解算法的工程實踐應用案例，突出挑戰(zhàn)性。

全書匯集了作者在壽命預測、維修決策方面的**研究成果。第1章對維修決策建模與優(yōu)化技術進行整體概述，重點對部分可觀測系統的研究現狀進行總結。第2章、第3章利用可觀測Markov決策過程相關理論對維修效果不完美情形下部分可觀測系統的**維修問題進行研究。第4章、第5章針對失效模式相互影響、性能數據隨機丟失等情形，研究如何利

本書旨在討論片上系統（SoC）測試的相關問題，包括建模以及片上系統測試解決方案的設計和優(yōu)化。需要測試的系統越來越復雜，測試數據量不斷增加，如何組織測試，即測試調度變得越來越重要。本書主要站在系統級的角度闡明模塊化SoC測試領域的諸多問題�！禕R》本書由三部分組成，在概述經典測試方法的基礎上，介紹測試大型、模塊化和異構S

Vapnik（瓦普尼克）于20世紀末提出的支持向量機結構，通過將樣本從低微空間向高維空間的映射來實現樣本的線性劃分，從而可獲得預測的通用規(guī)則。該理論的通用性、魯棒性、計算高效性使機器學習理論研究取得飛速的發(fā)展。然而，實際工程的原始數據中可能隱含著一些非常規(guī)的信息，本書稱為特權信息。這些具有某種特殊意義的特權信息有的僅存

為了深入實施制造強國戰(zhàn)略，我國正加速推動物聯網、大數據、人工智能、云計算與制造業(yè)的深度融合，促進制造業(yè)向數字化、網絡化和智能化轉型升級。復雜系統健康監(jiān)測是其中的關鍵環(huán)節(jié)之一。隨著數據積聚、算法革新與算力提升，以深度學習為代表的新一代人工智能技術不斷取得突破性發(fā)展，為復雜系統健康監(jiān)測技術突破提供新的途徑。本書結合作者團隊

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本書在簡述云計算、大數據概念及密碼學相關技術的基礎上，主要介紹作者在數據持有性證明、數據確定性刪除、云存儲數據的一致性、抵抗同駐攻擊、虛擬機遷移方面的研究成果。主要包括：可撤銷的無證書數據持有性證明方案、關聯標簽的云數據完整性驗證方案、多方參與的高效撤銷組成員審計方案、基于屬性基加密的高效確定性刪除方案、面向優(yōu)化數據中

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