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近年來，我國大數(shù)據(jù)技術發(fā)展和應用正成為廣泛趨勢，但數(shù)據(jù)治理體系遠未形成、數(shù)據(jù)壁壘廣泛存在、法律法規(guī)發(fā)展滯后等因素制約了數(shù)據(jù)資源中蘊藏價值的深入挖掘與深度轉化。在全球數(shù)字化進程中，知識產權制度不僅是一種法律制度，更是一種政策方略。 基于此，本書以大數(shù)據(jù)創(chuàng)新發(fā)展問題為切入點，綜合運用案例研究、比較研究及法經濟學等方法，透視

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本書結合當今控制領域的研究熱點，講解了復雜系統(tǒng)的分層結構、計算機網(wǎng)絡控制的基本原理和系統(tǒng)概貌、實時控制程序的設計方法，以及網(wǎng)絡控制系統(tǒng)的實施方法。內容包括網(wǎng)絡控制系統(tǒng)基礎知識、網(wǎng)絡傳輸延時、網(wǎng)絡控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析與鎮(zhèn)定策略、基于模型參考自適應的無刷直流電機網(wǎng)絡控制傳動系統(tǒng)、基于動態(tài)規(guī)劃的網(wǎng)絡控制系統(tǒng)最優(yōu)狀態(tài)反饋控制策

本書主要結合當前流行的大數(shù)據(jù)框架Hadoop、HBase、Hive、、Storm、Flume、Kafka、Spark、SparkGraphX，采用案例形式系統(tǒng)地講解大數(shù)據(jù)應用技術的相關知識。全書共有8章，分別介紹了大數(shù)據(jù)概論、大數(shù)據(jù)基礎知識、大數(shù)據(jù)文件存儲系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)文件存儲系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)計算技術、大數(shù)據(jù)應用程序協(xié)調服務

本書以高頻數(shù)據(jù)為主要研究對象，將不同的自適應分析方法(經驗模態(tài)分解、整體經驗模態(tài)分解、自適應噪聲的完備經驗模態(tài)分解、局部均值分解、總體局部均值分解)應用到金融高頻數(shù)據(jù)的波動率估計中，并比較分析了基于自適應分析方法的波動率估計的優(yōu)缺點、精度以及未來的應用和發(fā)展。對波動率進行估計可以有效地把握市場的運行規(guī)律，這為今后的資產

本書以Hadoop生態(tài)圈技術和Spark技術應用實踐為核心，以提高學習者的大數(shù)據(jù)基礎理論水平和基本應用能力為出發(fā)點，為學習大數(shù)據(jù)技術奠定基礎。本書系統(tǒng)闡述了Hadoop和Spark大數(shù)據(jù)技術應用實踐的原理、方法和應用相關知識。全書共7章內容，內容由淺入深。第1章緒論，介紹大數(shù)據(jù)技術現(xiàn)狀，并引出Hadoop技術。第2章L

本書從初學者角度出發(fā)，詳細講解了數(shù)據(jù)清洗與治理的理論和方法。全書共9章，包括數(shù)據(jù)清洗概述，數(shù)據(jù)類型與清洗，數(shù)據(jù)倉庫與ETL技術，數(shù)據(jù)清洗與準備，數(shù)據(jù)抽取，數(shù)據(jù)轉化與加載，Web數(shù)據(jù)采集，RDBMS數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)聚合、合并與重塑。本書所有知識點都結合具體實例和程序講解，便于讀者理解和掌握。

本書共有8個項目組成，系統(tǒng)分析了自動化生產線中供料單元、加工單元、裝配單元、分揀單元和輸送單元的機械安裝、工作原理、調試與運行，基于以太網(wǎng)的整體聯(lián)調，以及組態(tài)控制的分單元和整體聯(lián)調等知識點。采用“做中學，學中做”的教材結構，通過做項目導出和講解要掌握的內容，在實踐中學習理論，理論與實訓有機融合。