《Pandas数据分析》详细阐述了与Pandas数据分析相关的基本解决方案，主要包括数据分析导论、使用Pandas DataFrame、使用Pandas进行数据整理、聚合Pandas DataFrame、使用Pandas和Matplotlib可视化数据、使用Seaborn和自定义技术绘图、金融分析、基于规则的异常检测、Python机器学习入门、做出更好的预测、机器学习异常检测等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
本书适合作为高等院校计算机及相

《数据科学对社会科学转型的重大影响研究》从数据科学发展引致的科研范式转换视角，研究数据科学驱动社会科学转型的问题，重点研究数据科学驱动下的社会科学将具有何种全新的特征，探索社会科学研究在数据科学驱动下的转型路径。《数据科学对社会科学转型的重大影响研究》主要研究内容包括：数据科学的知识体系与方法工具、社会科学研究范式演化与数据科学在社会科学中的应用、社会科学研究的现实环境变迁与突出问题、数据科学驱动的社会科学认知体系重构、数据科学作用下的社会科学研究特征、数据驱动的社会科学转型的条件与保障等。

本书主要围绕数据权利体系，梳理数据及其权利内涵，把握全球数据主权发展态势，关切国际数据权利体系演进、数据权利保护模式，并梳理我国数据权利发展现状与建构路径；分别围绕主权视角下数据权利规制的关键场景——数据跨境、关键挑战——数据垄断、关键工具——数据产权，探讨数据主权风险、国际治理进展、我国治理现状，思考主权视角下我国数据权利治理进路与具体方案，并从个人数据、政府数据角度展开主权视角下数据权利治理实证研究。

本书围绕使机器人运动与动力学行为显著退化的奇异位形展开，对所有与奇异位形相关的问题进行了全面、系统的总结，内容包括：奇异位形的概念、分类，所有类型奇异点的数值计算方法，避奇异约束的机器人运动路径规划，以及避奇异与其他附加条件共同约束的路径规划。

本书基于排爆人员和所使用机器人的互动开展探索性研究，通过提问、记录排爆人员讲述的故事来分析排爆中人-机器人交互的人类用户视角和体验，探讨影响或限制人-机器人互动的活动、过程和环境等因素，以及人-机器人交互中的情感因素如何影响博弈情境下操作人员的决策，从而影响任务结果。

本书从MATLAB仿真角度系统地介绍了滑模变结构控制的几种先进方法和应用技术，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。
本书是在原有第三版基础上修改而成，并增加和修改了部分内容。全书共分十四章，包括欠驱动系统滑模控制、基于观测器和解耦算法的滑模控制、控制输入受限条件下的滑模控制、挠性系统和奇异摄动系统的滑模控制、机械手滑模控制、基于函数逼近的机械手滑模控制、基于干扰观测器的机械手滑模控制、柔性机械手滑模控制、飞行器滑模控制、基于**轨迹

本书首先介绍了业内多个具备代表性的数据安全理论及实践框架，从数据常见风险出发，引出数据安全保护最佳实践；然后介绍了数字经济时代数据要素市场的基本信息，基于构建数据要素市场、促进数据合规安全流通、释放数据价值等场景中的实践，抽象并总结了一套数据要素可信、安全、合规流通的体系架构，包括数据安全保护技术与保护数据价值释放的隐私计算技术；最后针对政务、金融、电力能源、公安行业等重点行业，分析了数据安全与数据孤岛现象的跟本原因，介绍了数据安全实践案例，并介绍了如何通过部署数据要素流通体系架构，打破“数据壁

本书是《数据挖掘》的第2版，系统地介绍了数据挖掘的理论、方法与应用，包括数据特征分析及预处理、经典数据挖掘算法（分类、回归、聚类、关联规则和集成学习等）、大数据新常态下催生的数据分析方法（推荐系统、链接分析与网页排序、互联网信息抽取、日志挖掘与查询分析等）理论与方法。在此基础上，除第1章外，每章均有基于Python语言的实例应用。

本书介绍了数据网格——一种来自现代分布式架构的去中心化社会技术范式，它提供了一种大规模采购、共享、访问和管理分析型数据的新方法。
本书分为五部分。

第1部分介绍Data Mesh的四个原则，以及它们所组成的高级模型。
第2部分比较Data Mesh与以前的数据架构的区别。
第3部分介绍Data Mesh组件的高层次架构，帮助你设计Data Mesh架构以及评估与Data Mesh匹配的现成技术。
第4部分介绍Data

本书全面系统地介绍数据挖掘的概念、技术、算法及应用, 力求为初学者构建一个合适的学习框架。全书将数据挖掘归纳成数据预处理、数据探索、决策树、贝叶斯分类、人工神经网络、支持向量机、关联规则分析、聚类、时间序列预测等几个主题, 不仅详解技术原理和算法实现, 而且还结合复杂多样的实际数据环境, 探讨其应用场景和使用方法。