本专著从网络空间国际治理的概述出发，分析各国的治理经验，总结治理模式。然后进一步细分重要的网络空间治理领域，如空间基础设施、网络数据、网络内容，针对每一个具体领域的治理问题进行分析。最后，从总体上对治理的参与主体进行研究，探讨如何构建网络空间治理的命运共同体，以及展望未来的治理的新趋势。

网络空间国际规范有助于约束各方行为，促进全球网络空间治理体系的稳定。构建网络空间国际规范离不开国际组织的深度参与。本书旨在研究国际组织在网络空间国际规范建设中的作用，借助类型化方法，将网络空间国际规范划分为网络空间规则与网络空间标准两类；将国际组织划分为政府间国际组织、非政府国际组织、地区性国际组织以及功能性国际组织四类，探究不同类型国际组织构建各类网络空间国际规范的特质与差异，进而有助于全面分析国际组织在制定网络空间国际规范方面所取得的进展与成效。同时，本书对多利益攸关方模式进行理论剖析

本书详细介绍了.NET应用程序在实际开发和使用中的安全问题及其解决方案，主要用于指导开发者和安全从业人员如何有效地保护.NET应用程序免受各种攻击。本书共8章，内容包括：.NET逆向工程及调试、.NET与Windows安全基础、.NET与Windows安全攻防、.NETWeb免杀技术、.NET内存马技术、.NET开源组件漏洞、.NET企业级应用漏洞分析及.NET攻防对抗实战。本书不仅深入探讨了.NET安全的进阶话题和实战技巧，还通过丰富的案例和实战演练帮助读者将理论知识转化为实战能力。

本书为作者的博士学位论文。书稿分为五章：第一章，绪论。通过对决策理论、价值理论、群体创新和群体决策的研究，提出了本书的研究问题，阐明了本书的研究意义。第二章，基于价值构架的设计决策研究框架。通过调研分析对产品设计价值属性行了细致分析。第三章，产品设计决策主体及其利益诉求。通过访谈实验和实证研究对利益诉求进行了定性和定量研究，对六类决策主体的利益诉求进行了测度。第四章，产品设计决策力与设计价值生成。通过案例分析，用语义表征了决策力，分析了决策力对设计迭代的作用。第五章，产品设计决策的价值构架

这是一本关于时尚文化的学术专著，是万花筒时尚文化系列图书的子系列身体、服装与文化中的一本。

它是一本分析时尚对象服饰的实用指南，它为读者提供了揭示服装中隐藏故事的工具。

书中列出了一种精心开发的专门针对服装的研究方法，并提供了简单实用的操作列表，指导读者完成整个过程。

这本书文字简洁、插图精美，包含了七个关于时尚西方服装的案例研究从19世纪20年代的外套到2004年的Kenzo夹克。作者通过这些案例，阐明了这一过程的方法框架，说明了列表的使用，并展

本书分为基础篇、方法篇和应用篇，共七章。基础篇(第一、二章)介绍了什么是不确定性、不确定性量化这一交叉学科的发展现状，以及不确定性建模和相关基础知识。方法篇(第3-5章)从不确定性量化的研究目标出发，梳理了参数不确定性、模型不确定性和逆向建模这3类不确定性量化常见问题及对应量化方法。应用篇(第6、7章)针对不确定性量化研究的多学科交叉特性，展示了其在集成电路的新材料研发和电子设计自动化中的应用实践与推广潜力。

本书主要从软件开发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体，包括其主要组件以及它们之间的连接方式，然后在各个单独的章节中深入探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节，会在开始时讨论需求，接着介绍设计原则和示例服务/代码，并评估开源解决方案。通过阅读此书，读者将能够了解深度学习系统的工作原理，以及如何开发每个组件。

《工业机器人应用技术：结构·控制·仿真·集成》是一本全面系统介绍工业机器人技术的专业书籍。本书深入剖析了工业机器人的核心要素，从基础理论到实践操作，逐步展开。内容涵盖工业机器人的发展历程、基本概念、机械结构设计、数学基础(含坐标系、运动学与动力学)、传感系统(包括内外传感器及多传感器融合)、控制系统架构与控制策略，以及多种典型工业机器人的操作技巧。此外，本书还详细介绍了工业机器人仿真技术，通过RobotStudio等主流软件，帮助读者掌握虚拟环境下机器人行为的模拟与优化。同时，结合实际

本书作者根据其专业见解诠释了企业实施人工智能的意义。全书分10章，从理论、行业案例、应用指南、困难挑战及未来发展等方面介绍了企业将自动化和人工智能思维转变成行动的方法和战略。书中讨论了如何正确对待对人工智能的过度炒作，介绍了人工智能的历史，将理论与实践相结合，讲解了人工智能能力框架及相关的技术和全球各行业的应用案例，阐述了把人工智能应用于企业的方法，包括所使用的工具和行动指南，详述了搭建人工智能平台及其相关的方法论，阐明了人工智能在除收益之外的问题和挑战、人工智能和其他自动化技术相结合

数据是最有价值的资源，发掘这一价值需要超越技术本身。本书抛开数据科学技术的细节，致力于解决该主题研究中通常没有涵盖的数据科学“其余部分”的关键问题。包括确立正确问题，收集正确数据，进行正确分析，做出正确决策以及决策评估，与决策者建立信任，将数据科学团队置于正确的组织节点，以及帮助公司实现数据驱动等内容。这本书给出了数据科学入门和避免陷阱的实用性建议，解决了几代统计学家面临的问题，是统计学、计算机科学系、商学院，分析学院专业人士以及所有企业管理者的必读书。