公共数据资产授权运营是数字经济时代推动经济高质量发展的引擎。公共数据开放共享和合理授权运营，能够为政府决策提供支持，为企业创新提供动力，为公共服务提供优化方案。本书根据近几年中央和各地政府出台的法律法规和规范性文件，通过深入研究和实地调研各地公共数据资产的授权运营实践，采用理论与实践相结合的研究方法，全面系统地探讨了公共数据资产授权运营的多个关键维度。书中不仅详细阐释了公共数据资产授权运营的基本概念和理论框架，还深入分析了运营环境的构建、运营过程的管理、运营模式的选择以及运营效果的评价等多个层面

本书围绕减脂控糖展开，介绍了一些减脂的营养知识，以及近150道饱腹营养的减脂控糖食谱，包括容易踩坑的主食，丰富多样的凉菜沙拉、热菜和汤粥。为了方便读者厘清减脂控糖的逻辑，书中还对常见的一些认知误区进行了解读。

本书是一本理论联系实际的软件架构设计指导书，旨在帮助读者完成高性能软件系统的架构设计工作。书中涉及分布式、并发编程、数据库调优、非关系型数据库、应用保护、缓存、IO、前端性能优化等方面的理论知识，并在理论知识的基础上推导其实践技巧。全书共13章，第1章介绍了高性能和架构这两个概念，包括高性能所代表的具体指标，架构的具体含义和主要内容。第2章介绍了分流设计。第3章介绍了与服务并行相关的设计。第4章介绍了多进程、多线程、多协程等运算并发手段，并给出了相应的示例。第5章介绍了输入输出设计。第

针对当前智能传感器、人工智能、数字孪生等的发展趋势，本书以智慧地球概述、智慧地球建设战略需求、关键技术、核心支撑技术、应用案例为线索组织写作，在系统阐述智慧地球概念、内涵和剖析智慧地球发展现状以及面临的问题和挑战的基础上，依次分析面向行业的智慧地球建设战略需求、智慧地球构建关键技术，以及包括通导遥一体化复杂环境智能感知、智慧地球辅助决策系统、基于多源信息融合技术的复杂环境认知、感知-认知-决策-行动互馈应用模式、轻量级云边端一体化运行环境等在内的智慧地球构建依赖的核心支撑技术

本书精选了北京建筑大学“通识大讲堂”中十一场名家讲座的精华内容。“通识大讲堂”是北京建筑大学精心打造的通识教育品牌，邀请学术造诣深厚、社会影响广泛的知名学者为本科生开办多维度的人文讲座。本书通过对建筑与人文主题的深入探讨，可以帮助学生拓宽知识视野、提升文化艺术修养、加深对中华文明的理解，从而提升综合素质。
本书内容广泛，重点探讨了中国建筑文化的特色、北京中轴线建筑的历史与文化价值、20 世纪建筑遗产的认知与保护，以及长城文化遗产的保护与传承等议题，还涉及中国传统哲学等人文学科知识。经

本书介绍操作系统的基础知识，特别是与Linux相关的部分，并探索系统管理员的Linux哲学，为后面的学习做准备。主要内容包括：对Linux操作系统的整体介绍；如何使用VirtualBox创建虚拟机和虚拟网络，搭建贯穿全书的实验环境；安装Fedora的方法；如何通过Xfce实现在使用命令行界面和图形化界面间无缝衔接；Linux命令行、数据流、文本编辑器等常用工具的使用方法；如何以管理员角色进行实际操作；各类终端模拟器和高级终端的使用技巧；计算机启动和Linux开机时的一系列流程；终端的个

随着ChatGPT等人工智能和语言模型不断进步，了解这些技术的含义和潜在陷阱比以往任何时候都更加重要。作为享誉全球的跨技术和设计学科思想家，前田约翰利用他的丰富经验，为企业、产品设计师和决策者提供了可行的指导。通过深思熟虑和偶尔异想天开的例子，他构造了一个可以描述任何机器学习系统的关键功能的框架，并展望了可以如何使用它们来创造富有包容性和改变世界的产品。对任何想要深入了解机器如何思考以及未来可能会发生什么的人来说，本书都不容错过。

本书全面系统地介绍SketchUp2024的基本操作方法与高级应用技巧，同时深入探讨如何将人工智能(ArtificialIntelligence，AI)技术融入SketchUp设计之中，以实现“以人为本”的智能设计理念。全书共分为7章，遵循由浅入深的原则进行编排。内容包含从SketchUp建模基础知识到AI应用的实战案例，逐步引导读者掌握核心技能。书中不仅对SketchUp2024的全新功能进行深入解读，系统地介绍其基础操作方法和高级应用技巧，还详细阐述AI辅助设计的方法与技巧。

本书主要介绍CXL技术的相关内容，涵盖CXL基础知识、系统架构、产品简介、事务层、链路/物理层、交换技术、系统软件、FPGA应用开发等内容，全面介绍CXL技术及其在现代计算系统中的重要作用。本书内容分四篇：第一篇(第1-4章)介绍CXL的起源以及相关基础知识；第二篇(第5-8章)介绍CXL的核心概念、协议、架构及设备管理等内容；第三部分(第9、10章)介绍系统软件，并从FPGA工程实践角度介绍CXL应用开发；第四部分(第11、12章)对CXL技术发展趋势进行展望。

本书结合大量实例详细介绍机器学习的相关算法原理并利用Python语言进行实践，内容涵盖机器学习的完整知识体系和深度学习的基础知识，如多层感知器和卷积神经网络等。本书除了项目实战外的各章均提供大量习题并给出参考答案和解题代码。通过阅读本书，读者可以较为全面、系统地掌握机器学习和深度学习的相关知识。本书共18章，分为3篇。第1篇机器学习基础知识，主要介绍机器学习的基本概念、机器学习的基本流程与模型、搭建机器学习环境并进行应用实践、基于Azure的机器学习云平台搭建等相关知识；第2篇机器学习