本书介绍预测控制理论和双层结构工业算法，包括预测控制原理、预测控制模型辨识、预测控制稳态目标计算、稳定过程和积分过程的双层动态矩阵控制、状态空间模型的双层动态矩阵控制、双层预测控制的非线性和变自由度处理技术，以及两步法状态空间预测控制与广义预测控制。本书综合考虑研究生这类读者群的接受水平和期望，将预测控制理论融人工业领域。本书提供大量仿真算例和例题，并且给出部分程序代码供读者研究与参考。

本书介绍了数据质量管理和治理的核心概念，以及定义和评估数据质量的技术，以提高业务中的数据质量水平，并确保生成的数据支持高级分析和AI应用程序。本书还给出了4步DARS法实现的高质量数据体系。这种方法是战略和战术的结合，旨在从数据中为企业提供最大价值。本书内容涵盖：定义篇，旨在确定数据质量及其特征或维度，以实现读者对数据和数据质量的共同理解；评估篇，用于确定各项数据质量水平并查明问题根源；实现篇，即贯彻行业最佳实践，改善数据生命周期的数据质量；持续篇，用于确保已实现的所有好处得以延续。本

本书分为三个部分，分别介绍了数据要素市场、数据安全和隐私计算。第一部分介绍了数据要素市场的基本情况，包括数据要素制度体系和数据要素市场发展；第二部分结合数字化转型的背景，讲述了多个具备代表性的数据安全理论及实践框架、数据安全常见风险、数据安全保护最佳实践、代表性行业数据安全实践，以及数据安全技术原理、大模型与数据安全等内容；第三部分详细讲解了可信数据流通交易空间、隐私计算技术原理、隐私计算实践案例、隐私保护大模型基础设施等内容。 本书可以作为高校学生、数据要素市场从业者、数据安全行业从业者的入门

从读者对象的角度看，本书既大大降低了没有编程经验的读者学习Python数据分析的门槛，又为有经验的Python数据分析师提供了大量实用的AI数据分析技巧，帮助他们快速转型为具备AI能力的数据分析师。从核心内容的角度看，本书不仅讲解了如何在数据预处理、数据清洗、数据可视化等基础的数据分析环节使用AI工具，而且还讲解了如何在聚类分析、预测分析等高级的数据建模环节使用AI工具。

本书共11章，从Hadoop概述开始，介绍Hadoop的安装、配置与管理，并对Hadoop的生态体系架构进行介绍，包括HDFS技术、YARN技术、MapReduce技术、Hadoop I/O操作、海量数据库技术HBase、ZooKeeper技术、分布式数据仓库技术Hive，以及Hadoop与RDBMS数据迁移工具Sqoop，最后对大数据实时处理技术进行介绍，旨在让读者了解当前其他的大数据处理技术。本书还包括丰富的实践操作，实现理论与实践的有机结合。

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《数据资产管理核心技术与应用》深入探讨数据资产管理的核心技术与应用，融入作者在大数据领域多年的丰富经验。《数据资产管理核心技术与应用》为读者提供一套可以落地的数据资产管理框架，并详解两个基于该框架进行数据资产管理的应用案例，使读者能更好地了解数据资产管理底层所涉及的众多核心技术，让数据可以发挥出更大的价值。《数据资产管理核心技术与应用》配套PPT课件、示例源代码、作者微信群答疑服务。全书共分10章，第1章主要让读者认识数据资产，了解数据资产相关的基础概念，以及数据资产的发展情况。第2～8章

本书结合人形机器人研究中各类先进方法，系统地介绍了驱动人形机器人运动的基础知识、推导过程以及应用案例，阐述了人形机器人的运动学、动力学表示方法，解释了ZMP的概念及其与地面反作用力的关系，描述了人形机器人双足行走行为的生成和控制方法，并拓展了其他多种动作的实现方法，最后介绍了动力学建模、仿真和高效动力学的计算方法。

本书以推进装备体系数字化转型为出发点，是装备体系仿真领域的前沿之作，旨在为装备体系仿真、智能行为建模、模数驱动工程等领域的教学和科研提供有益参考。全书共分为 7 章，包括智能装备体系仿真概述、本体元建模技术、领域特定建模技术、模数驱动的智能行为建模技术、动态数据融合的数据同化技术、形式化模型转换技术及综合仿真应用案例等内容。本书深入探讨了智能装备体系仿真建模的关键技术，并提供了实际应用案例，充分展示了当前装备体系仿真领域先进的数字决策与数据智能的综合运用。

本书首先介绍了自动化专业学生创新能力培养相关的概念和理论。然后介绍了国内外大学生创新能力培养的现状、经验和不足，提出了自动化专业学生创新能力培养模式的构建路径。最后以作者所在学校为例，详细介绍了自动化专业学生创新能力培养的实践经验。