本书介绍预测控制理论和双层结构工业算法，包括预测控制原理、预测控制模型辨识、预测控制稳态目标计算、稳定过程和积分过程的双层动态矩阵控制、状态空间模型的双层动态矩阵控制、双层预测控制的非线性和变自由度处理技术，以及两步法状态空间预测控制与广义预测控制。本书综合考虑研究生这类读者群的接受水平和期望，将预测控制理论融人工业领域。本书提供大量仿真算例和例题，并且给出部分程序代码供读者研究与参考。

从读者对象的角度看，本书既大大降低了没有编程经验的读者学习Python数据分析的门槛，又为有经验的Python数据分析师提供了大量实用的AI数据分析技巧，帮助他们快速转型为具备AI能力的数据分析师。从核心内容的角度看，本书不仅讲解了如何在数据预处理、数据清洗、数据可视化等基础的数据分析环节使用AI工具，而且还讲解了如何在聚类分析、预测分析等高级的数据建模环节使用AI工具。

"本书是《Python数据挖掘算法与应用》（清华大学出版社，刘金岭、马甲林编著,以下简称主教材）的配套指导书，共分为两部分，第一部分为上机实验，根据主教材的知识点设计了18个实验，以帮助读者理解主教材的内容及算法的原理;第二部分为课程实训，根据Python语言的特点给出了4个实训案例。
本书内容实用性强，讲解由浅入深、循序渐进，注重培养学生的应用能力，可作为高等院校数据挖掘、机器学习等课程的上机实验、课程实训的指导书或毕业设计的参考书。"

本书详细讲解了基于微服务的数据工程应用开发实践，包括微服务及数据工程相关原理概述、开发环境搭建、服务运行与跟踪、服务通信与配置、国产自主可控数据库实践、相关系统的开发实践等内容，特色是（1）结合当今微服务发展技术指导传统数据工程应用的开发实践（2）引入当今对国产自主可控数据库的要求，详细讲解了如何在微服务技术条件下对国产化数据库的安装、配置与使用。（3）采用经典的数据工程应用案例分析。读者对象是管理科学工程专业本科学生、从事数据工程开发的开发人员、架构师等。

本书讲述：大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。首先，本书在总结大数据的概念、特征的基础上，给出大数据的本质是客观存在的论断。其次，探讨大数据价值变现与应用，并重点研究和讨论数据分析与数据挖掘。

本书全面讲解指标体系与指标平台的设计方法和实践案例，全书共10章。第1章介绍指标驱动的数字化经营。第2章着重介绍指标体系的设计方法。第3、4章深入讲解指标平台的产品设计和技术架构，包括如何构建“一处定义，全局使用”的指标平台。第5-8章介绍零售、金融、制造、连锁加盟等行业的指标平台设计、建设和应用案例，展示不同行业的指标平台建设最佳实践。第9、10章探讨两大趋势：数据民主化，以及大模型在数据智能、指标管理中的应用。

本书为想要设计、构建和维护实时分析应用程序的人员(包括数据工程师、架构师和技术领导者)提供了结构合理的基础知识。第1章和第2章简要介绍实时分析，并概述可以构建的实时分析应用程序的类型。第3章介绍一家虚构的比萨公司，该公司已经建立了流处理基础设施，但尚未实现任何实时分析功能。第4-10章展示如何为这家比萨公司实现不同类型的实时分析应用程序。第11-13章介绍将应用程序投入生产时的注意事项、实时分析的一些真实使用案例，以及未来几年该领域可能会出现的情况。

本书以“三教”改革为抓手，研究在大数据技术、人工智能等新兴技术环境下，会计职业教育如何转型开展“业财税”融合实践教学改革。改革研究包括“业财”融合实践教学内容设计、“财税”融合实践教学内容设计、“业税”融合实践教学内容设计三项，涉及营运管理岗位、资金管理岗位、成本管理岗位、绩效管理岗位、纳税申报岗位、税务检查岗位、纳税筹划岗位、税务风险管理岗位等八大岗位实践教学内容改革。“业财税”融合实践教学改革研究有效对接以上八大岗位工作内容和工作过程，并融合“1+X”职业技能等级证书考核标准和职业院校技能大

本书将关注大模型超参调优这类昂贵的多目标优化问题, 针对其经典的求解方法即贝叶斯优化优化方法, 开展理论方法探索。针对低维和高维决策空间中的并行化函数评估问题、获取函数优化效率问题以及维度灾难和边界问题, 本书对多目标贝叶斯优化方法进行了四个方面的研究, 旨在有效地求解低维和高维昂贵的多目标优化问题。

数据是数字经济的关键生产要素与核心资源。数据要素市场的培育是一个动态演化和持续迭代的过程，而信任的建立是市场建设的关键一步。本书通过“信任”这一视角，对数据流通进行全方位的解读，对中国数据要素市场的建设实践进行回顾与展望。基于“TIME”分析框架，对数据可信流通技术、数据流通机构、可信的数据流通模式以及促进数据可信流通的治理方案进行全面系统的介绍。本书旨在为数据要素市场参与者、数字经济从业者、数据治理人员以及关注数据流通交易的读者提供实用的参考，帮助他们理解数据流通的可行模式，破解数据要素市场发