本書內(nèi)容包括：數(shù)據(jù)科學及工作流程、統(tǒng)計模型與機器學習算法、信息提取與統(tǒng)計變量創(chuàng)建、數(shù)據(jù)可視化與社交網(wǎng)絡(luò)、預(yù)測模型與因果分析、數(shù)據(jù)預(yù)處理與工程方法。

本書系統(tǒng)地介紹了有關(guān)過程參數(shù)檢測和自動控制裝置的基礎(chǔ)理論和應(yīng)用技術(shù)。全書分為4篇，共10章。第1篇基礎(chǔ)知識，含第1、2章，介紹本課程的意義及內(nèi)容，檢測儀表的基本概念及性能指標；第2篇過程參數(shù)檢測，含第3～7章，介紹生產(chǎn)過程中常用的溫度、壓力、流量、物位和成分等參數(shù)的測量方法及常用檢測儀表；第3篇過程控制儀表，含第8、9

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《數(shù)據(jù)標注工程（第2版）》由數(shù)據(jù)標注行業(yè)的專家團隊編寫，采用通俗易懂的方式，系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)標注的基本概念、分類、流程、質(zhì)量管理、安全、項目管理、平臺和應(yīng)用等內(nèi)容。本書通過理論與實戰(zhàn)相結(jié)合的方式，幫助讀者由淺入深進行學習，讓讀者真正掌握數(shù)據(jù)標注的核心技術(shù)、數(shù)據(jù)標注工程實施和管理方法。

集散控制系統(tǒng)是利用計算機技術(shù)對生產(chǎn)過程進行集中監(jiān)控、操作、管理和分散控制的一種新型的控制技術(shù)。它是由計算機技術(shù)、信號處理技術(shù)、測量控制技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)和人機接口技術(shù)等發(fā)展而產(chǎn)生的。以現(xiàn)場總線為代表的工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)已成為新一代工業(yè)控制系統(tǒng)中的重要技術(shù)，它使得集散控制系統(tǒng)組成更靈活、控制更方便、應(yīng)用更廣泛。現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)離不

本書描述了數(shù)據(jù)的混雜特性,當前關(guān)于首席數(shù)據(jù)官報告體系的分歧,自適應(yīng)規(guī)劃的需求,平衡的實現(xiàn),以及特定的新執(zhí)行模型;介紹了首席數(shù)據(jù)官過程改進框架,通過數(shù)據(jù)管理知識體系和數(shù)據(jù)管理成熟度模型描述了數(shù)據(jù)領(lǐng)導者使用的核心概念、技術(shù)和策略以及集成;描述了在當前領(lǐng)導者之外維持數(shù)據(jù)和實踐改進所需的關(guān)鍵角色以及首席數(shù)據(jù)官在其組織中實施解決

本書介紹大數(shù)據(jù)知識工程的有關(guān)內(nèi)容。全書共9章，第1章介紹大數(shù)據(jù)知識工程的背景；第2章介紹大數(shù)據(jù)知識工程的“三跨”特點及面臨的“散、雜、亂”挑戰(zhàn)；第3-6章介紹知識表示、知識獲取與融合、知識表征學習、知識推理四個核心環(huán)節(jié)；第7章介紹教育、稅務(wù)、網(wǎng)絡(luò)輿情領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)知識工程應(yīng)用；第8章指出未來研究方向；第9章對全書進行總結(jié)

本書為學生、研究者和工業(yè)實踐者提供了可供選擇的主題，他們希望學習具有操作約束的PID控制系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)。這本書由三部分組成。第一部分介紹了PID控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、經(jīng)典的整定規(guī)則和基于模型的設(shè)計方法。第二部分介紹了作者的先進設(shè)計、分析和實現(xiàn)材料，包括基于頻域的設(shè)計、帶運算約束和量化誤差的實現(xiàn)、增益調(diào)度PID控制、串級PI

本教材重點討論基于李雅普諾夫方法的非線性控制及其在實際系統(tǒng)中的具體應(yīng)用，首先介紹李雅普諾夫穩(wěn)定性理論，然后依次對非線性系統(tǒng)精確線性化、自適應(yīng)控制、魯棒控制、學習控制等方法進行討論，同時應(yīng)用李雅普諾夫理論對于這些控制方法進行穩(wěn)定性分析。在內(nèi)容安排上，第2、3章是理論基礎(chǔ)。其中，第2章重點介紹書中所涉及的數(shù)學背景，主要包括

本書將基礎(chǔ)理論和算法實現(xiàn)相結(jié)合，介紹了關(guān)于大數(shù)據(jù)分析中的相關(guān)知識，全面、系統(tǒng)地介紹有關(guān)算法的實現(xiàn)過程，并對算法在相關(guān)實例上的應(yīng)用結(jié)果進行分析。全書共8章，內(nèi)容包括差異化空間插值模型的理論原理、利用空間信息的大數(shù)據(jù)分析預(yù)測過程、協(xié)作復合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)架構(gòu)、利用相關(guān)特征的大數(shù)據(jù)分析預(yù)測過程、并行支持向量機的基本原理、并