本書介紹了感知數據分析與計算的關鍵技術方法和典型案例，具體內容主要包括靜態數據(概率統計、誤差)和動態數據(隨機過程、信號)，以及機器學習和深度學習。其中，靜態和動態數據分析與計算從統計的角度揭示隱藏在數據中的規律，對收集到的數據進行處理與分析，提取有價值的信息，得到特征統計結果。機器學習以數據或已有經驗為基礎，從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際數據中，挖掘隱藏在數據中的信息。深度學習將歸納偏差建立成神經網絡的層次化表示，找到高維數據(如信號和圖像)的低維表示(特征)。在分析復雜問
《用戶畫像與博物館用戶體驗》一書探討了博物館從“以展品為中心”向“以觀眾為中心”轉變的背景下，中國年輕人作為主要受眾的參觀體驗與內在動機。本書通過服務設計方法，結合Bartle玩家人格分類法和參觀流程模型，采用快速民族志研究設計，從126名候選人中識別出社交者、探索者、成就者和攻擊者四種理想用戶畫像。通過參觀前、中、后三個階段的數據收集，運用觀察（服務旅行和影子跟蹤）、訪談（情境訪談）及體驗卡片等手段，詳細分析了用戶的參觀體驗。研究發現，每種用戶畫像在博物館參觀中展現出獨特的內在動機。本書不僅為
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控制系統信息安全的科學研究、開發項目的基礎上完成的。本書簡潔、全面地介紹了工業控制設備信息安全現狀、安全要求，系統地介紹了工業控制設備分類、典型工業控制設備的功能與工作原理，闡述了與工業控制設備相關的通用信息安全技術、工業控制設備信息安全防護解決方案、工業控制設備入侵檢測技術、可信PLC控制系統的設計與開發、邊緣智能控制器的信息安全防護技術。
本書系統介紹了不確定非線性系統的智能自適應事件觸發控制的基本理論和方法，力求概括國內外相關研究的最新成果，主要內容包括非線性系統的智能自適應事件觸發狀態反饋控制、非線性系統的智能自適應事件觸發輸出反饋控制、互聯非線性系統的智能自適應事件觸發分散控制、非線性系統的魯棒自適應事件觸發控制、非線性約束系統的智能自適應事件觸發控制、非線性系統的智能自適應事件觸發固定時間控制、非線性系統的智能自適應事件觸發優化控制，以及分數階非線性系統的智能自適應事件觸發控制。
本書的主要特點是專業性、針對性較強，主要針對工科專業，特別是自動控制相關專業研究人員學習。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、連續時間馬爾可夫過程、鞅、布朗運動、伊藤微積分、隨機系統的最優估計、隨機系統的最優控制與優化控制等，涵蓋了工科專業所需的隨機過程的基本內容. 同時，本書配有大量與自動控制、通信、信號處理等專業相關的例題和習題.本書可作為高等院校理工科專業高年級本科生及研究生教材，也可供相關專業的教師及工程技術人員參考。
本書闡述數據驅動的工業過程監控與故障診斷的理論與應用方法，主要內容包括：過程監控必要的基礎知識、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監控、基于核費希爾包絡分析的故障識別、基于局部特征相關性的故障診斷；面向質量監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偏最小二乘模型、局部保持偏最小二乘模型、局部線性嵌入潛結構偏最小二乘的投影模型和魯棒L1偏最小二乘模型的多種質量監控方法；面向故障溯源的數據與機理融合診斷方法，包括基于貝葉斯因果模
本書旨在建立和推動“動力學刻畫的數據科學”理論和應用研究。全書共六章，內容包括：復雜動力系統理論基礎、高維數據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。全書交叉融合了數學理論、統計學方法、人工智能、計算系統生物學方法等知識，做到數學理論與實際應用并重，動力學算法與統計學方法互補，內容圖文并茂、清晰易讀、由淺入深，并在第2章至第6章末尾配有相關前沿領域的展望與討論，讀者可以通過閱讀本書了解所涉及
《顛覆性技術區塊鏈譯叢：區塊鏈在數據隱私管理中的應用 》：
本書旨在向初學者展示物聯網和區塊鏈的基礎知識，以及現有從業者的集成和挑戰討論。其目的是加深對區塊鏈在促進安全方面的作用的理解。它提供了一個逐步的討論、詳盡的文獻調查、嚴格的實驗分析和討論，以證明區塊鏈技術用于確保通信安全。
《顛覆性技術區塊鏈譯叢：區塊鏈平臺 》：
這本書介紹了當今區塊鏈技術的所有技術特性，它首先全面解釋了所有必要的技術概念，以便理解與分布式賬本相關的討論，
本書介紹了數據質量管理和治理的核心概念，以及定義和評估數據質量的技術，以提高業務中的數據質量水平，并確保生成的數據支持高級分析和AI應用程序。本書還給出了4步DARS法實現的高質量數據體系。這種方法是戰略和戰術的結合，旨在從數據中為企業提供最大價值。本書內容涵蓋：定義篇，旨在確定數據質量及其特征或維度，以實現讀者對數據和數據質量的共同理解；評估篇，用于確定各項數據質量水平并查明問題根源；實現篇，即貫徹行業最佳實踐，改善數據生命周期的數據質量；持續篇，用于確保已實現的所有好處得以延續。本
本書分為三個部分，分別介紹了數據要素市場、數據安全和隱私計算。第一部分介紹了數據要素市場的基本情況，包括數據要素制度體系和數據要素市場發展；第二部分結合數字化轉型的背景，講述了多個具備代表性的數據安全理論及實踐框架、數據安全常見風險、數據安全保護最佳實踐、代表性行業數據安全實踐，以及數據安全技術原理、大模型與數據安全等內容；第三部分詳細講解了可信數據流通交易空間、隱私計算技術原理、隱私計算實踐案例、隱私保護大模型基礎設施等內容。 本書可以作為高校學生、數據要素市場從業者、數據安全行業從業者的入門
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