本书分为7个章节。第一章介绍大数据归约在数据预处理中的作用以及面临的技术挑战；第二章介绍多维大数据归约知识体系、业务领域本体和归约任务本体；第三章介绍大数据特征选择策略和评价准则，以及两阶段混合特征选择方法；第四章介绍大数据元组相似度度量和快速归约方法；第五章介绍了大数据数值归约基本方法和基于约束转变的数据立方体计算技术；第六章介绍了大数据归约效果评估指标及基于用户兴趣度的评估方法；第七章介绍了基于本体的大数据归约系统体系架构，以及归约工作流模式挖掘和优化等关键技术。

本书是一本专门面向数据标注人才培养的实训教材，适用于有意从事人工智能训练师和数据标注工作的人员。为了使学习更具有针对性，本书特别选择了能代表行业普遍需求的标注项目管理知识及典型文本、语音和图像标注任务进行讲解与训练，辅助学习者快速完成系统化学习，进行标注实战工作。 本书对文本的事件标注和关系标注、语音的采集和质检、图像的语义分割任务进行逐一讲解和分析，每种标注类型均配有对应的规范、举例分析、习题与解析。本书还针对各类标注配套了多种子任务类型或多个领域的实操练习题，目的是帮助标注学习者增长见识，从

本书是数据标注领域领先的实训讲义。本书着重对常见的文本、语音和图像标注任务类型进行介绍，帮助从事标注工作的学习者快速地完成系统化学习，进行标注实战。 本书对文本、语音及图像标注的多种任务类型逐一进行讲解和分析，每种标注类型均配有对应的规范、举例分析、习题及解析。同时，本书还针对各类标注配套多种子任务类型或多个领域的实操练习题，以帮助本书学习者增长见识，实现系统的、完整的学习，培养实战能力。

本书是一本全面介绍数据挖掘基本原理、核心算法以及典型应用方法的专业书籍。第4版在前三版的基础上，对数据挖掘的方法论和知识点进行了重新归纳，按照基础篇、提高篇和应用篇进行设计。从方法论上说，数据挖掘是一个方法和原理逐步演变的过程。首先，最基础的数据挖掘方法主要有“关联规则”“分类”“聚类”，它们是数据挖掘的灵魂和基础，因此基础篇是了解和学习数据挖掘技术的入门知识。其次，随着数据挖掘技术研究和应用的深入，序列数据挖掘和深度神经网络得到充分研究。前者突破数据库的数据约束，面向时间序列发现有价值的知识模

随着“十四五”规划纲要中提出“协同发展云服务与边缘计算服务”的观点，边云智能已成为未来发展的重要趋势。本书依托于政策大背景，旨在向读者介绍边云智能的基础知识和应用。书中分为四个篇章，第一篇章介绍了边云架构的骨架和基础概念，第二篇章介绍了人工智能算法和深度学习模型，第三篇章介绍了云端决策算法和边缘端轻量化算法，第四篇章介绍了边云智能在智慧教育领域的应用。本书可以使读者了解边云计算的基本概念和原理逻辑，熟悉基本的人工智能计算方法和数据分析的逻辑和运用场景。通过数据科学的思路和方法，读者可以将无人系统

本书为高等职业教育计算机类新形态——工作手册式教材，内容包括基础环境的搭建与配置，Hadoop完全分布式集群的搭建与运行，Hadoop 核心组件的应用案例，Hive 组件的安装、配置与应用，ZooKeeper的安装、配置与应用，HBase 的安装、配置与应用，Sqoop 组件的安装、配置与应用，Flume 组件的安装、配置与应用，Kafka 的安装、配置与应用，Spark 的安装、配置与应用，广电大数据用户画像。本书采用项目式设计，以项目学习目标、任务描述、任务分析和任务实施作为立体化工作指南。

“指定时间、指定地点、指定医护人员”咽拭子采样模式导致的阳性漏检率高、医疗资源严重浪费、交叉感染风险大等一系列问题，咽拭子采样自助机器人关键技术的研究具有重要的科学价值和现实意义。本书阐述了全球咽拭子采样机器人研究的进展，并针对困扰咽拭子采样机器人的阳性漏检率高、价格昂贵、易造成口腔伤害等瓶颈难题，攻克了口腔遮挡环境下采样位置特征数据生成与精准识别、昏暗不规则口腔环境下的咽拭子与采样位置动态匹配、基于咽拭子形态变化的口腔深度预测、基于多源信息融合的虚拟卡位等关键技术，研制了咽拭子采样自助机器人系

本书为工业和信息化部“十四五”规划教材。本书通过精选内容、归类编排的方法增强传感器课程教学的系统性，在编写过程中力求突出共性基础，以传感器功用为主线，着眼于传感器的选型、装调、测量数据分析等解决智能制造业中信息采集与转换等实际问题的知识和技能。全书分为7个项目，采用模块化、任务式编排，分别介绍传感器与智能检测技术基础，典型物理传感器、化学传感器和生物传感器，着重介绍典型传感器的工作原理、特性及其在工程中的应用。

流计算系统尽可能地优化了接收处理事件数据的间隔时间，因此能实时地提供响应。对于金融、安全和物联网领域的应用来说，几毫秒都很关键，因此流计算系统是必要组件。而且，流计算是热门技术！具有 Spark、Heron 和Kafka 经验的工程师供不应求。
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本书是学习ROS的实用化书籍。从对机器人的介绍开始，由浅入深依次讲解ROS依赖的Linux系统、常用的高级编程语言Python、ROS环境和机器人编程开发实训等内容。在学习ROS开发过程中，本书在实战篇加入了SLAM建图、视觉跟随和物联网控制等前沿知识的介绍，使读者在学习编程技能的同时，能够更加深入地理解最新的机器人控制理论。为了发挥ROS与ROS2各自的优势，本书提出了ROS与ROS2混合编程方法，并给出了翔实的实践案例。 本书可供从事无人驾驶和移动机器人研究的科研工作者、高校教师及相关专业学