《中國(guó)大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展報(bào)告No.7》（2023）卷分為總報(bào)告、熱點(diǎn)篇、案例篇、探究篇四個(gè)部分，對(duì)大數(shù)據(jù)在數(shù)字政府、教育、文旅、金融、工業(yè)制造等多個(gè)領(lǐng)域及行業(yè)應(yīng)用的最新態(tài)勢(shì)進(jìn)行了跟蹤。報(bào)告收集了大數(shù)據(jù)服務(wù)地方政府精準(zhǔn)決策、大數(shù)據(jù)在文化和旅游資源普查與評(píng)價(jià)中的應(yīng)用、教育大數(shù)據(jù)治理及應(yīng)用、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在玻璃制造行業(yè)的應(yīng)用等熱點(diǎn)案

本書(shū)是ACMQueue雜志和CommunicationsoftheACM上“KodeVicious”專(zhuān)欄系列文章的一個(gè)合集，主題涉及編程風(fēng)格、軟件工程、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)通信及項(xiàng)目管理這五大方面，每章都由針對(duì)軟件開(kāi)發(fā)人員所面臨的日常問(wèn)題的信件、回復(fù)和建議組成，旨在解決這些與每位軟件專(zhuān)業(yè)人員相關(guān)的問(wèn)題，適合有一定經(jīng)驗(yàn)的軟件開(kāi)

云計(jì)算技術(shù)是如今軟件尤其是各行業(yè)應(yīng)用軟件工程項(xiàng)目的重要關(guān)鍵性支撐技術(shù)之一。使用云的方式構(gòu)建行業(yè)應(yīng)用軟件是軟件工程領(lǐng)域的重要發(fā)展方向，也是行業(yè)細(xì)分之后提高軟件研發(fā)效率，降低工程成本，提升工程質(zhì)量的重要手段。本書(shū)系統(tǒng)介紹云計(jì)算的相關(guān)概念、技術(shù)與工具/平臺(tái)，有助于讀者理解云計(jì)算的基本思想，深入體會(huì)軟件、服務(wù)和工程三者在云計(jì)算

自然語(yǔ)言處理是人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。本書(shū)將用深入淺出的語(yǔ)言介紹自然語(yǔ)言處理技術(shù)的由來(lái)與發(fā)展歷程，自然語(yǔ)言處理的常用工具和實(shí)現(xiàn)平臺(tái)，講解了自然語(yǔ)言理解的技術(shù)基礎(chǔ)，從詞法、句法、語(yǔ)義、語(yǔ)用等各個(gè)方面介紹原理和主流技術(shù)，以及自然語(yǔ)言生成的挑戰(zhàn)和解決辦法。書(shū)中通過(guò)自然語(yǔ)言處理經(jīng)典的任務(wù)說(shuō)明，展現(xiàn)其作為人工智能關(guān)鍵技術(shù)的

本書(shū)全面介紹了最新的因果推斷方法，并以實(shí)踐應(yīng)用為輔，方便讀者理解。本書(shū)化繁為簡(jiǎn)，層層深入地引導(dǎo)讀者了解因果推斷方法發(fā)展的歷程和現(xiàn)狀。通過(guò)本書(shū)，讀者可以獲得關(guān)于因果推斷方法的全局視角。本書(shū)共5章，以遞進(jìn)的方式展開(kāi)對(duì)因果推斷方法的介紹。第1章從廣泛熟悉的相關(guān)關(guān)系出發(fā)，通過(guò)介紹相關(guān)關(guān)系與因果關(guān)系的聯(lián)系與區(qū)別過(guò)渡到對(duì)因果關(guān)系的

寫(xiě)作本書(shū)的目的是希望讓不懂編程的讀者也能使用ChatGPT生成代碼，輕松實(shí)現(xiàn)Excel數(shù)據(jù)處理自動(dòng)化，讓讀者從零基礎(chǔ)成為高手；讓懂編程的讀者也能收獲良多，快速提升工作效率。書(shū)中用ChatGPT自動(dòng)生成代碼，實(shí)現(xiàn)了Excel數(shù)據(jù)處理自動(dòng)化的絕大部分內(nèi)容，包括數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)可視化和

本書(shū)展示了一個(gè)邊緣云開(kāi)發(fā)路線(xiàn)圖，一群工程師在一年的時(shí)間里遵循該路線(xiàn)圖，開(kāi)發(fā)、部署，然后全天候運(yùn)營(yíng)一個(gè)跨越十幾家企業(yè)的邊緣云，并提供了卓越的云原生服務(wù)（在我們的例子中是通過(guò)5G連接提供云服務(wù)）。該團(tuán)隊(duì)利用20多個(gè)開(kāi)源軟件和組件實(shí)現(xiàn)了這個(gè)邊緣云和服務(wù)，但選擇這些開(kāi)源組件只是一個(gè)開(kāi)始。在這個(gè)過(guò)程中，有幾十個(gè)技術(shù)決策需要做出，

本書(shū)是PySpark大數(shù)據(jù)分析的入門(mén)讀物，適合有一定Python基礎(chǔ)的讀者學(xué)習(xí)使用。本書(shū)基于最新版本的PySpark3.4.x編寫(xiě)，全書(shū)共11章，系統(tǒng)地介紹了PySpark大數(shù)據(jù)分析的方法和技巧，內(nèi)容涵蓋了大數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)、PySpark的基本概念、Spark環(huán)境搭建、數(shù)據(jù)分析的基本概念及相關(guān)工具、開(kāi)發(fā)工具的選擇、Sp

本書(shū)面向裝備智能運(yùn)維學(xué)科發(fā)展前沿與工程迫切需求，錨定磨粒分析技術(shù)智能化方向，圍繞傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)技術(shù)中磨粒信息表征不完備、磨損機(jī)理辨識(shí)精度低與磨損失效診斷不準(zhǔn)確的科學(xué)問(wèn)題與應(yīng)用難題，以機(jī)理驅(qū)動(dòng)的磨損狀態(tài)演變監(jiān)測(cè)為主線(xiàn)，詳細(xì)介紹了靜態(tài)磨粒圖像傳感器設(shè)計(jì)、運(yùn)動(dòng)磨粒圖像傳感器設(shè)計(jì)、典型磨粒類(lèi)型的智能辨識(shí)模型、磨損狀態(tài)的在線(xiàn)監(jiān)測(cè)方法等

隨著機(jī)器人技術(shù)的飛速發(fā)展，工業(yè)機(jī)器人已廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域的工作現(xiàn)場(chǎng)。為了適應(yīng)崗位的需求，機(jī)器人技術(shù)也應(yīng)該在工程類(lèi)學(xué)生中普及。本書(shū)共7章，包括緒論、機(jī)器人的機(jī)械結(jié)構(gòu)、傳感器在機(jī)器人上的應(yīng)用、機(jī)器人的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、機(jī)器人控制系統(tǒng)、機(jī)器人編程語(yǔ)言、機(jī)器人的應(yīng)用。本書(shū)立足于機(jī)器人理論知識(shí)和實(shí)際應(yīng)用技術(shù)的恰當(dāng)結(jié)合，強(qiáng)調(diào)工程實(shí)際應(yīng)用，