本书主要介绍传感器的基本知识，包括电阻应变式传感器、电感式传感器、电容式传感器、电涡流式传感器、压电式传感器、霍尔传感器、温度传感器、光学传感器、现代新型传感器等常见传感器的工作原理、基本结构、测量电路及典型应用。

本书以惯性传感器的基本原理和特点，以及基于MEMS惯性传感器在无人机的姿态测量系统中的应用为重点，总结了国内外惯性技术的发展应用现状，分析了惯性传感器的静态、动态性能参数以及标定测试，不同角速度惯性传感器、加速度惯性传感器及其技术参数的标定与测试等，阐述了惯性姿态测量原理，角速度、加速度信号采集与处理技术，以及误差模型与补偿；分析研究了航向姿态测量原理、姿态算法、误差分析补偿以及各种环境试验分析；详细分析了基于MEMS惯性传感器的无人机姿态测量工作原理、信号处理、系统误差模型分析补偿，以及

本书是施普林格出版的“智能系统、控制和自动化：科学与工程”（Intelligent Systems, Control and Automation: Science and Engineering）丛书中的一本，从水下环境面临的困难与挑战、人工智能技术在水下机器人应用领域的发展潜力等方面，对下一代水下机器人技术结构等涉及的相关学科进行了全方位的前瞻性阐述，内容涵盖系统设计、通信、人工智能和机器学习、地图构建和任务协调，以及自适应任务规划。

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

近年来国家对数据要素越来越重视，相关的法律政策陆续发布，这些法律政策的出台不仅引起了学术界对数据要素的高度重视，也推动了产业方对数据要素的广泛应用，更推动了数据资产入表的深入开展，使全民对数据要素的认识和应用提高到一个新台阶。 为方便广大读者学习、领悟和贯彻这些法律政策，本书组织了本领域相关重量级专家对相关法律政策进行解读，论述法律政策出台的背景及缘由，以及其指向及重点，为读者了解法律政策提供简明扼要的辅助，同时帮助从业者了解法律政策出台目的，引导从业者按照法律政策取向干事创业、取得实际成效。

本书深入探讨了图方法在文本挖掘领域的应用，强调了图模型在处理文本数据时对上下文和长距离语义依赖关系的捕捉能力。全书分为３部分，共８章，系统地介绍了基于图的文本挖掘技术，并通过多个自然语言处理任务(如短文本分类、虚假新闻检测、知识图谱表示学习等)展示了图方法的有效性。作者结合丰富的科研和项目经验，提出了创新的图模型和算法，旨在解决数据稀疏和复杂语义建模问题。

在信息化和数字化飞速发展的今天，数据安全已成为企业运营的核心议题，数据作为生产要素在大规模的流动和使用过程中面临着新的挑战，区块链、人工智能技术的发展为数据安全防护提供了新的解决思路和方法。本书从数据安全的基本概念入手，深入分析了国内外数据安全形势，探讨了数据资产的生命周期安全管理，以及数据安全的关键技术手段，同时强调了数据安全的组织管理与政策法规的重要性。此外，书中还详细阐述了数据安全的应急响应与灾难恢复策略，并通过实战案例分析，提炼出数据安全防护的优秀实践，旨在为读者提供一套完整的数据安全防

本书基于我国深入实施网络强国和国家大数据战略的大背景，将“大语言模型”“知识图谱”“数据治理”相结合，阐述了大模型、知识图谱在智能数据治理中的应用实践，并以医疗、政务及降碳等行业为例，详细介绍了其数据治理流程及平台构建方法。书中首先阐述了大模型时代知识图谱和智能数据治理之间的协同关系，以儿童孤独症为例介绍了基于CiteSpace软件的医疗知识图谱的构建流程；其次详细阐述了基于神经网络模型的个人健康管理知识图谱的构建方法；最后介绍了主动式政务服务和降碳领域的智能数据治理平台的设计与实现，并在每一部

本书的主要内容有：研究数据管理趋势，包括技术发展、法规要求和隐私问题。深?了解可拓展架构，学习各组件之间如何协同?作。探索数据治理和数据安全、主数据管理、?助式数据市场，以及元数据的重要性。