本书首先揭示了“数据悖论”的根本成因：面对数据的爆发式增长，仅依靠技术手段已难以应对。为此，作者创新性地提出了“统一解决方案框架(USF)”，系统性地构建了一套破解路径，借助DIAI(Data-Insights-Actions-Impact，数据-洞察-行动-影响)价值创造框架与双轨制执行策略等一系列实践方法，指导组织

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。

本书介绍了软体机器人领域的技术体系，围绕“结构－材料－制造－控制”这一技术闭环，解析了多种驱动原理、仿生构型与智能材料。

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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。

本书共分13章。第1章主要介绍传感器与检测技术的定义、发展趋势等;第2章介绍了传感器的基本特性、标定方法和不失真测量的条件;第3章介绍了测量误差的基本概念、误差的判别与消除方法、测量结果的基本处理步骤;第4-11章介绍了各种不同类型传感器的原理、结构与特性、测量电路与实际应用;第12章介绍了智能传感技术,第13章介绍了

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。