本书提供了完整的数据资产对内运营与对外运营的实施路径，从数据治理、数据资产入表到数据资产场景化应用，再到完整的数据资产运营，每个环节都有明确的实施路径及重点、难点。通过系统化的讲解，确保读者在理解每个概念的同时，能够掌握如何落地实施，避免出现知识断层的情况。 数据资产入表、管理和运营的核心是数据资产本身，法律、财务、评

知识图谱以三元组形式组织现实世界的各种事实，并通过图的形式揭示事实间语义关联，由于其完善的知识组织和存储方式，且建模更加灵活、表达能力更强，逐渐拓展到语言理解、智能问答、推荐系统等领域应用。工程应用场景中时序信息相关的动态性是知识图谱关键及主要特征，融合时序相关信息的动态知识推理对于提高知识图谱推荐、问答等应用的精准性

本书将对大数据处理基础理论与具体技术工具进行探究，以大数据为背景如何建立一个高效可靠的计算模型与数据处理框架。包括采用(Hadoop、Spark)等分布式计算平台，对分布式存储系统，数据湖和数据仓库等数据存储和管理技术进行了架构设计，以及以数据挖掘和机器学习算法为基础的应用等是大数据处理实施的关键技术。

本书涵盖了控制理论的分析、综合以及应用，内容丰富。读者阅读本书不仅仅可以掌握如何通过线性矩阵不等式(LinearMatrixInequalities，LMI)方法对系统进行分析以及设计的理论，而且能够通过LMI方法解决航空航天中常见的导弹和卫星控制问题，做到理论联系实际。本书非常注重逻辑性，自成体系。本书第2章是基础知

本书是一部面向非计算机专业学生的教材，旨在介绍大数据相关知识，帮助学生全面了解大数据的生命周期及其相关技术。全书共分为8章，系统地介绍了以下内容：大数据采集与预处理、大数据存储与管理、大数据处理平台、大数据分析、大数据可视化、大数据安全与伦理以及大数据应用等。

本书介绍了大数据存储技术，包括分布式存储系统、非关系数据库、列值数据库、文档数据库、图数据库、大数据云存储、时序数据库等，并就大数据存储系统构建、规划、部署、优化、维护等进行阐述。

本书共分为六章。第一章介绍数据科学和大数据分析的概述、应用领域、发展历程和未来趋势。第二章介绍数据科学基础，包括数据类型和数据结构、数据收集和数据清洗、数据探索性分析和数据可视化。第三章介绍数据科学的方法，包括统计分析方法、机器学习方法、深度学习方法和自然语言处理方法。第四章介绍数据科学的技术，包括数据库技术、分布式计

本书主要介绍数据科学的基础知识，特别引入了探索性数据分析流程的相关内容，主要包括实践平台配置、数据预处理、数据存储与管理、探索性数据分析、单模型学习算法、集成学习算法和数据可视化等。围绕多个典型行业场景，系统展现了大数据在交通、零售、医疗、金融、旅游、电力、食品安全及法律科技等领域的实际应用，案例紧跟产业发展趋势，注重

本书系统地探讨了中国与东盟在数字经济背景下跨境数据共享的现状、机制及实现路径。研究立足于中国－东盟双方在数据流动中面临的法律政策、技术能力、经济利益等现实差异，运用fsQCA与NCA等实证方法，结合合作与非合作博弈模型，深入分析数据共享的动因、困境及策略。

本书包括8个单元，为突出实践性，每个单元均包括理论知识和实践任务，以提升读者的实践技能。本书主要内容包括人工智能与数据标注的核心概念，文本、音频、图像、视频数据标注方法、类型、常用工具，以及相应的应用场景。同时，还介绍了数据标注项目管理流程，并剖析行业发展趋势，为读者择业从业提供参考。