本书以自动控制原理核心知识为主线，依托MATLAB/Simulink仿真平台，兼顾理论深度与工程实用性，分三篇系统阐述仿真基础、控制理论仿真及工程案例应用。第一篇为仿真基础篇，介绍MATLAB与Simulink仿真环境及使用方法，帮助读者快速掌握仿真工具的核心操作，为后续理论仿真与工程实践奠定基础。第二篇为控制理论仿真

全书系统构建了智能化数据管理的完整知识体系，涵盖建章立制、数据标准、数据架构、数据建模、元数据管理、数据质量、主数据与参考数据、非结构化数据、数据安全、数据仓库与商务智能、数据资产、大数据与数据科学、成熟度评估等十四个核心领域。本书将人工智能与大模型技术深度融入数据管理全生命周期，提出“数据管理智能化”的系统方法论。每

本书为高等院校、职业院校计算机类、大数据类、人工智能类及相关交叉专业的教材，以国家职业技能标准为依据，以综合职业能力培养为目标，以典型工作任务为载体，坚持理实一体、学用结合，形成四大鲜明特色：一是项目引领，任务驱动，实战强技。本书以企业真实数据分析项目为载体，紧扣数据分析师岗位工作任务，构建任务驱动式学习体系，助力学生

本书介绍人工智能数据工程的基本概念、方法体系与关键技术。通过图像、音频和文本三个典型数据集的设计与生产案例，阐述数据采集、预处理、标注、质量控制与评估、工具选型及应用等，帮助读者理解数据工程从需求分析到成果交付的完整工作流程。

本书围绕“数据二十条”等国家政策，解读数据产权结构性分置、资产化入表、跨境流动等制度创新，并结合“三度模型”等原创方法论，揭示数据从资源化、资产化到资本化的价值演进逻辑。

本书共7章，面向文本、音频、图像、视频、时空数据等多媒体数据类型，从数据处理的角度组织章节内容，重点介绍多媒体数据采集、压缩、存储、传输、生成、分析及应用的相关原理和技术。本书编写深入浅出，既系统介绍基础知识，又力求讲清数理概念，也能紧跟大数据与智能领域的研究和技术前沿。

本书系统阐述了培养复合型数据科学与大数据技术专业人才所需的相关知识，涵盖大数据概述、大数据与新一代信息技术、数据采集、数据存储与管理、数据预处理、数据分析与挖掘、数据可视化、大数据与信息安全、大数据的典型应用共9章内容。其中大数据关键技术的各个章节都配有对应的拓展实践及习题。

本书主要以基于Python的数据分析为主线，采用精心设计的多个数据分析项目案例贯穿全书内容，系统阐释了各分析环节所涉及的专业技术与工具应用，不仅涵盖各功能模块的操作方法与使用技巧，更深入讲解了数据分析概念、统计处理、深度分析、数据可视化等关键知识体系。全书知识点的讲解循序渐进，从基础概念到高级应用，逐步深入，确保每一位

本教材主要依托现有教材基本知识进行编写，结合土木类本科生特点，并利用土木工程领域实际案例进行扩充，主要编写思路包括以下几点：(1)深度分析“智能控制原理”课程：结合土木工程的实际应用需求，将从工程建设、运维、检测、改造、加固及回收利用等工程全寿命周期环节切入，同时借鉴现有“智能控制”相关教材的成熟框架，在切实融合人工智

本书以项目为导向，紧密联系工程实际，引导学生对教材中列举的工程实例所要实现的检测和控制目标进行分析，引出所要介绍的知识点，使学生在牢记知识点的同时，掌握知识点的运用方法，重在提高学生分析问题和解决问题的能力。