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。

全书内容覆盖数据标注的基本概念、意义、分类、作用，以及数据采集、清洗、标注工具使用和项目管理等方面，书中介绍了多种数据标注类型，包括计算机视觉、自然语言处理、语音工程、视频标注及跨模态标注等，并针对每种类型提供了具体标注方法和工具推荐，如LabelStudio、LabelImg等。同时，强调了标注规范和质量标准的重要性

本书根据作者多年的实践和教学经验，从学生的实际需求出发，以实用够用为出发点，精心挑选了工作和学习中经常用到的案例，并将知识点融入到案例中，让学生边学边做就可以掌握知识点。此外，本书还介绍了许多实用技巧，让学生可以活学活用、举一反三。同时，为方便翻转课堂教学模式的实施并使学生在线上和线下都能很好地学习，本书教研团队还精心

本书紧密围绕人工智能的应用场景，介绍了图像数据的爬虫采集、公开数据集的获取、图像数据的预处理方法以及面向不同深度学习模型的图像标注方法；在自然语言处理领域，介绍了文本数据的分布式爬虫采集、公开数据集的获取、文本清洗以及常见的文本标注技术；在语音处理技术领域，介绍了语音数据的采集方法与预处理技术，并介绍了利用常用标注工具

本书系统地介绍科学研究与工程应用领域使用广泛的MATLAB语言,全面介绍其基本编程方法,包括数据结构、语句结构、流程控制、函数编写、图形绘制与面向对象编程技术等,并介绍MATLAB语言在微积分、线性代数、代数方程、微分方程、最优化与数据处理领域的问题求解方法;本书还介绍基于Simulink的系统建模与仿真方法。

大数据技术的落地依赖“工具链掌握+场景化应用”的双重能力。从Python爬虫、Hive数据分析到Flink实时计算、数仓架构设计，技能点的综合应用能力已成为企业招聘的核心标准。本书以“真实项目驱动实训”为核心思路，精选4个典型实训项目构建阶梯式训练体系，涵盖离线处理、实时计算、数仓设计等核心场景，强化工程思维；整合Py

本书分为四篇，覆盖了数据治理项目的各个方面。建设篇：阐述了数据治理的价值与意义，并详细介绍了数据治理项目的准备工作以及建设流程，为组织提供了数据治理项目实施的框架和方法论。场景篇：深入探讨了主数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据共享与交换、数据资产管理、数据应用等典型应用场景，并分析了这些场景中需解决的问题和实践

本书围绕数据采集、清洗和标注三个环节展开，旨在为读者提供全面而深入的数据处理知识。首先介绍了数据采集的基础，从原始数据采集与互联网数据采集两个角度，阐述了数据采集的常用技术和方法。其次介绍了数据清洗的知识要点，针对结构化和非结构化两种数据组织形式，展现了如何通过有效的清洗技巧提升数据质量。接着通过文本、图像、视频、语音

本书以培育国产工业软件用户生态为宗旨，以满足控制系统相关专业教学需求为目标，紧密围绕控制系统的典型设计流程，编著者在多年的控制系统设计经验和MWORKS使用心得的基础上，较为系统、全面地介绍了科学计算平台MWORKS.Syslab和建模仿真环境MWORKS.Sysplorer的相关知识。在介绍了这两个软件的安装方法和软