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工業(yè)大數(shù)據(jù)分析算法實戰(zhàn)
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《工業(yè)大數(shù)據(jù)分析算法實踐》以工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點和需求為牽引,闡述了工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的算法與實現(xiàn)機(jī)制,使具有工科背景讀者建立起數(shù)據(jù)思維,靈活利用數(shù)據(jù)分析算法進(jìn)行實際問題的建模,并實現(xiàn)分析項目高效迭代與落地。具體主題覆蓋了工業(yè)大數(shù)據(jù)分析工程思維和軟件棧,工業(yè)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)探索,預(yù)處理方法和常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,故障診斷、質(zhì)量優(yōu)化、流程優(yōu)化的分析算法,專家規(guī)則驅(qū)動方法,以及工業(yè)數(shù)據(jù)分析工程等內(nèi)容。《工業(yè)大數(shù)據(jù)分析算法實踐》分10章,可劃分為四個部分。第一部分(第1章)是數(shù)據(jù)分析概覽,目的是建立起數(shù)據(jù)分析算法的概念框架,并給出學(xué)習(xí)路線。第2~5章是第二部分,側(cè)重在通用數(shù)據(jù)分析算法,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、時序挖掘算法和最優(yōu)化等其他算法。第三部分包括第6~8章,討論了工業(yè)分析的算法思路,覆蓋了生產(chǎn)質(zhì)量分析(PQM)、生產(chǎn)效率優(yōu)化(PEM)等典型分析課題的算法組合套路。第四部分側(cè)重在分析工程方法,第9章討論了工業(yè)專家知識沉淀方法,第10章討論了數(shù)據(jù)分析的軟件工程。《工業(yè)大數(shù)據(jù)分析算法實踐》適合工業(yè)大數(shù)據(jù)分析從業(yè)者、工業(yè)企業(yè)研發(fā)技術(shù)人員、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)分析師閱讀,也可作為上述人員的培訓(xùn)教材和相關(guān)專業(yè)師生的參考書。

田春華 ·數(shù)據(jù)庫 ·21.7萬字

計算機(jī)導(dǎo)論(第2版)
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本書是應(yīng)用型本科計算機(jī)及相關(guān)專業(yè)學(xué)生的入門課程,對于學(xué)生進(jìn)一步學(xué)習(xí)本專業(yè)相關(guān)知識具有舉足輕重的作用。本書旨在為計算機(jī)及相關(guān)專業(yè)的本科新生提供一個關(guān)于計算機(jī)專業(yè)的入門介紹,使他們能對該專業(yè)有一個整體的認(rèn)識,提高他們學(xué)習(xí)本專業(yè)的興趣,了解該專業(yè)的學(xué)生應(yīng)具有的基本知識和技能。此外,還要了解在該領(lǐng)域工作應(yīng)有的職業(yè)道德和應(yīng)遵守的法律準(zhǔn)則。本書簡要介紹了計算機(jī)的概念、發(fā)展簡史、計算機(jī)系統(tǒng)及運算基礎(chǔ),計算機(jī)軟、硬件子系統(tǒng),計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和Inter?net,多媒體技術(shù)及其應(yīng)用,軟件開發(fā)基礎(chǔ)及人工智能,與計算機(jī)相關(guān)的職業(yè)道德與相關(guān)法律法規(guī)等。教材選材新穎,實用性強(qiáng),符合當(dāng)今計算機(jī)科學(xué)技術(shù)發(fā)展趨勢。本書既可作為高等學(xué)校應(yīng)用型本科計算機(jī)及其相關(guān)專業(yè)計算機(jī)導(dǎo)論(基礎(chǔ))課程教材,也可作為從事IT行業(yè)工作人員的參考書。

劉金嶺 肖紹章 宗慧 ·數(shù)據(jù)庫 ·21.6萬字

數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù):文本分析和知識圖譜
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數(shù)據(jù)科學(xué)的關(guān)鍵技術(shù)包括數(shù)據(jù)存儲計算、數(shù)據(jù)治理、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析、語音分析、視覺分析、文本分析和知識圖譜等方面。本書的重點是詳細(xì)介紹文本分析和知識圖譜方面的技術(shù)。文本分析技術(shù)主要包括文本預(yù)訓(xùn)練模型、多語種文本分析、文本情感分析、文本機(jī)器翻譯、文本智能糾錯、NL2SQL問答以及ChatGPT大語言模型等。知識圖譜技術(shù)主要包括知識圖譜構(gòu)建和知識圖譜問答等。本書將理論介紹和實踐相結(jié)合,詳細(xì)闡述各個技術(shù)主題的實現(xiàn)路線,并對應(yīng)用于業(yè)界算法大賽中的技術(shù)方案和技巧進(jìn)行源代碼解讀,幫助讀者深入理解技術(shù)原理。最后,本書還介紹了文本分析和知識圖譜技術(shù)在政務(wù)、公共安全、應(yīng)急等多個行業(yè)中的智能應(yīng)用實踐案例。《數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù):文本分析和知識圖譜》適合具備Python和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)基礎(chǔ)的高等院校學(xué)生、文本分析(或者自然語言處理)以及知識圖譜領(lǐng)域的算法工程師和研究機(jī)構(gòu)的研究者閱讀,也適合數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的研究者作為參考書。

蘇海波 劉譯璟 易顯維 蘇萌 ·數(shù)據(jù)庫 ·21.6萬字

區(qū)塊鏈社會:區(qū)塊鏈助力國家治理能力現(xiàn)代化
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本書從比特幣談起,詳細(xì)分析區(qū)塊鏈技術(shù)的潛在經(jīng)濟(jì)意義,然后對區(qū)塊鏈的每一個發(fā)展階段進(jìn)行詳盡的技術(shù)與經(jīng)濟(jì)、法律分析。在第四次產(chǎn)業(yè)革命和中國經(jīng)濟(jì)服務(wù)化轉(zhuǎn)型的大背景下,詳盡分析了區(qū)塊鏈在各個領(lǐng)域的場景需求并給出了相關(guān)的應(yīng)用案例。首次提出了數(shù)據(jù)要素化時代的自主權(quán)數(shù)據(jù)管理模型,及其在政務(wù)數(shù)據(jù)中心和醫(yī)療健康場景的應(yīng)用;首次詳細(xì)論述了基于區(qū)塊鏈的供應(yīng)鏈金融在建設(shè)產(chǎn)業(yè)命運共同體及區(qū)塊鏈商品溯源在重塑商業(yè)信用形成機(jī)制中的作用;首次搭建了基于社會信用治理的數(shù)字政務(wù)框架模型;首次提出了基于通證化的方法實現(xiàn)社區(qū)治理、“1099經(jīng)濟(jì)”及5G網(wǎng)絡(luò)等分布式基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè);對新金融時代的區(qū)塊鏈應(yīng)用創(chuàng)新進(jìn)行了系統(tǒng)化梳理,指出新金融的主要生產(chǎn)方式將是建設(shè)基于區(qū)塊鏈技術(shù)之上的平臺生態(tài);首次提出了完整的金融科技沙箱模型;首次提出了在具體判斷某個場景是否適合區(qū)塊鏈應(yīng)用時使用的“強(qiáng)、弱、偽、非”四個標(biāo)準(zhǔn)。本書是區(qū)塊鏈技術(shù)學(xué)習(xí)者、從業(yè)者、研究者和政策制定者的必選讀物。

王煥然等 ·程序設(shè)計 ·21.6萬字

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