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本書旨在幫助數(shù)據(jù)行業(yè)的從業(yè)者在AI時代提升數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)技術(shù)認知水平，內(nèi)容覆蓋數(shù)據(jù)價值創(chuàng)造的理論、技術(shù)和實踐。 本書共8章。第1章回顧企業(yè)數(shù)據(jù)的發(fā)展歷史，并講解現(xiàn)代企業(yè)數(shù)據(jù)組織。第2章從多維度解析數(shù)據(jù)價值的創(chuàng)造路徑，包括從構(gòu)建數(shù)字化決策、加速業(yè)務(wù)創(chuàng)新和推動AI變革等視角介紹數(shù)據(jù)價值創(chuàng)造的方法和成果。第3章系統(tǒng)講解數(shù)據(jù)管

本書分為三個部分，分別介紹了數(shù)據(jù)要素市場、數(shù)據(jù)安全和隱私計算。第一部分介紹了數(shù)據(jù)要素市場的基本情況，包括數(shù)據(jù)要素制度體系和數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展；第二部分結(jié)合數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景，講述了多個具備代表性的數(shù)據(jù)安全理論及實踐框架、數(shù)據(jù)安全常見風險、數(shù)據(jù)安全保護最佳實踐、代表性行業(yè)數(shù)據(jù)安全實踐，以及數(shù)據(jù)安全技術(shù)原理、大模型與數(shù)據(jù)安全等

一個高中生可以創(chuàng)建深度的Q-learning代碼來控制她的機器人，卻不了解"深度"或"Q"的含義，也不知道為什么代碼有時會失敗。本書旨在以具有微積分和矩陣代數(shù)背景的學生可以理解的方式，解釋強化學習和優(yōu)化控制背后的科學。本書的一個獨特重點是算法設(shè)計，以獲得學習算法的快收斂速度，以及對強化學習有時失敗的原因的洞察。一開始就

內(nèi)容簡介這既是一本系統(tǒng)講解數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值變現(xiàn)的入門書，又是一本全面介紹數(shù)據(jù)要素的科普書，它能幫助零基礎(chǔ)的讀者厘清數(shù)據(jù)要素各種概念并建立系統(tǒng)的知識體系，同時還能掌握數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值變現(xiàn)的認知、實現(xiàn)路徑和實操方法。本書由凱捷咨詢前亞太區(qū)副總裁、阿里云中國區(qū)前咨詢總經(jīng)理撰寫，全球數(shù)據(jù)資產(chǎn)理事會（DAC）聯(lián)合出品。本書是《精益數(shù)據(jù)方

本書面向工科高年級本科生、研究生和研發(fā)人員，針對操作臂、腿足式機器人、輪式機器人，分12章全面講述基于模型的機器人控制，包括現(xiàn)代機器人系統(tǒng)與控制問題、機構(gòu)學基礎(chǔ)、參數(shù)識別、位置/軌跡追蹤控制、力控制、魯棒控制與自適應(yīng)控制、柔性臂控制、最優(yōu)控制等單臺機器人控制理論、方法與技術(shù)，以其為基礎(chǔ)的多機器人協(xié)調(diào)、主從機器人控制理論

本書著眼于控制網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在自動化工程方面的實際應(yīng)用，并兼顧通信產(chǎn)品開發(fā)的初步知識，內(nèi)容涉及主流現(xiàn)場總線原理、具體的工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實例、控制網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃設(shè)計等。全書共分6章，包括數(shù)字通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)基礎(chǔ)、Modbus網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用、Profibus-DP總線及其應(yīng)用、CIP網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)以太網(wǎng)與OPC技術(shù)、HMI/SCADA軟件。

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本書從數(shù)據(jù)資產(chǎn)的基本概念入手，分析和論述了數(shù)據(jù)價值的產(chǎn)生機制、實現(xiàn)路徑與方法；同時對傳統(tǒng)的資產(chǎn)評估方法（成本法、收益法和市場法）進行豐富和發(fā)展，特別是對市場法的發(fā)展進行了深入探討，并結(jié)合企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估案例進行分析，對于從事數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估實務(wù)的相關(guān)專業(yè)技術(shù)人

我們當下正在經(jīng)歷一場AI革命�，F(xiàn)在有創(chuàng)紀錄的310萬個機器人在工廠工作，從事從組裝電腦到包裝貨物以及監(jiān)測空氣質(zhì)量等各種工作。數(shù)量龐大的智能機器以各種各樣的方式影響著我們的生活，如提高外科醫(yī)生的手術(shù)精確度，清潔我們的家等等，我們正處于機器智能帶來的令人興奮的可能性當中。 下一個萬億規(guī)模的企業(yè)，也許正在AI機器人領(lǐng)域誕生。