近年来，二分一致性、编队控制和包含控制等与群体智能系统协同行为涌现密切相关的研究课题，已经成为当前研究热点。本书系统性地阐述了群体智能系统协同控制的研究成果，给出了其在多卫星编队控制、多无人制导武器系统时空一致性协同控制及水面无人艇集群护航控制中的典型应用。全书共九章，涵盖群体智能协同控制的主要内容及典型案例应用，具体包括群体智能协同控制理论的数学基础、技术架构及其在编队控制和弹性协同控制中的典型应用。
本书以二十多种常用机械设备为例，介绍了设备的用途和发展趋势、机械结构和工艺要求，着重讲解了如何利用自动化、运动控制和驱动系统实现设备的工艺动作，并给出了每种机型对应的自动化与驱动系统解决方案；结合机械设备制造和使用领域人工智能技术的发展现状，介绍了人工智能技术在某些机械设备上的应用；介绍了工业产品、生产设备、自动化与驱动产品及解决方案之间的依赖和促进关系，阐释了如何将机电一体化、数字化双胞胎、虚拟调试等新技术用于生产设备和生产线；介绍了常用的机器安全标准、机器接口数据标准OMAC及其应用、
"《大数据管理与应用概论》从理论、技术和应用三个维度构建课程体系结构。理论篇包括：大数据概述、大数据管理基础理论(数据资产理论、数据权理论、大数据思维、大数据伦理)和大数据管理主要职能(大数据发展规划、大数据组织架构、数据开放与共享、大数据交易、大数据安全)；技术篇包括：大数据相关技术(云计算、物联网、人工智能、区块链)和大数据关键技术(数据采集与预处理、数据存储与管理、数据处理与分析、数据呈现与可视化)；应用篇分别从管理职能视角(大数据预测与决策、大数据与市场营销、大数据与人力资源管理、财务大
"本书是面对当前科学可视化、信息可视化、可视分析研究和应用的新形势，专门为计算机、统计、大数据处理及相关专业开设的“数据可视化”课程而编写的。全书分为两篇： 原理篇和应用篇。其中，原理篇从数据可视化发展历程、可视化数据的度量和可视化组件、可视化流程等方面讲解可视化基础理论和概念，针对实际应用中遇到的不同类型的数据（包括时空数据、地理信息数据、文本数据、层次数据）介绍相应的可视化方法； 应用篇着重介绍可视化工具ECharts的综合应用，同时介绍流行语言Python在可视化方面的应用，最后一章用实例
本书系统地介绍了数据科学中的核心理论与实践方法，为读者理解和应用这些技术提供了坚实的基础。本书涵盖了监督学习、无监督学习和强化学习的内容。其中，监督学习包括理论框架、线性模型、核方法、神经网络以及一阶优化方法。无监督学习涉及聚类分析、主成分分析和生成学习方法。强化学习提供对相关内容的深入探讨。
"本书系统地介绍了数据安全与隐私计算涉及的典型密码技术、差分隐私、密文查询、安全多方计算、联邦机器学习等技术。全书共11章: 第1章数据安全概述，介绍了数据安全相关的法律法规；第2章密码基础，包括对称密码、公钥密码、可证明安全性、通用可组合安全及国密算法；第3章同态加密，包括半同态Paillier方案、类同态BGN方案、全同态典型方案及开发框架SEAL；第4章典型密码原语，包括承诺、零知识证明、秘密共享、茫然传输等内容；第5章隐私保护的数据发布，包括k匿名模型、数据脱敏与溯源、保留格式加密及应
本书对数据科学与大数据技术本科专业课程和相应知识点进行了介绍。主要内容包括： 数据科学与大数据技术本科专业学习要求，学科概述，大数据硬件环境，数据通信与计算机网络，程序、软件与系统，数据采集与存储，数据统计与分析，图形图像处理与可视化，人工智能，数据安全，大数据平台框架及工具，新技术及其对大数据的影响。本书编写的目的是让学生了解数据科学与大数据技术的学科体系，课程结构，为后续的学习做好准备。
本书介绍了数据全生命周期安全风险、安全技术及典型应用案例，可帮助读者较全面地掌握数据安全理论知识和实践技能。全书共9章：第1章为数据安全概述；第2章介绍数据安全风险，包括数据在采集、存储、共享和使用过程中的风险；第3章至第5章分别详细介绍数据采集、存储、共享与使用安全技术；第6章介绍跨领域数据汇聚面临的安全风险及相应的安全技术；第7章介绍数据安全审计技术；第8章介绍数据安全新技术；第9章介绍数据安全相关政策法规与标准。本书内容丰富、概念清楚、结构合理，既有对理论知识的深入解析，又有具体应用
面对日益严峻的数据安 全形势和日趋复杂的数据应用场景，本书系统地介绍了数据安 全治理的理论、方法与实践，旨在帮助读者深入理解数据安 全治理的重要性和复杂性，掌握构建和维护有效数据安 全体系的关键技能。本书共16章，每章重点突出，为读者提供了从理论到实践指导，帮助读者理解数据安 全治理的背景与形势，掌握数据安 全治理的基本理论、方法与实践，提升组织的数据安 全治理能力，从而更好地释放数据价值，守护数据安 全，助力数字经济健康有序发展。本书还探讨了新形势下数据安 全治理面临的新威胁、法规政策发
本书以深入剖析“数据要素×”的内涵、特点和实现路径为核心，从基础理论和领域实践两个维度构建系统性分析框架。在基础理论部分，详细呈现了数据要素的特点特征、作用机制和应用模式，并重点探讨了其与新质生产力、数字经济、经济社会发展等重大战略间的紧密关系。在领域实践部分，对数据要素的应用现状和当前难点问题加以深入分析，结合行业实践具体案例，详细分析数据要素与具体行业领域乘数效应发挥的背景环境、运行情况、成效研究，通过“数据要素×”在 12 个行业领域的应用案例，展现其实际运作模式和取得的显著效果。 本书可
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