本书旨在建立和推动“动力学刻画的数据科学”理论和应用研究。全书共六章，内容包括：复杂动力系统理论基础、高维数据的临界预警理论及方法、短时间序列的预测理论及方法、动力学因果检测理论及方法、基于动力学的势能景观构建理论及方法、混沌反馈学习理论及深度学习方法等。全书交叉融合了数学理论、统计学方法、人工智能、计算系统生物学方法

本书系统地阐述鲁棒控制理论中的时域方法，综合国内外相关文献资料，并结合作者多年来的教学实践，以Lyapunov稳定性理论为基础，以矩阵代数Riccati方程、线性矩阵不等式（LMI）、矩阵运算及其性质等为工具，深入浅出地介绍不确定系统及时滞不确定系统在鲁棒稳定性分析与鲁棒控制器设计方面的基本概念及分析设计方法。全书共9

本书的主要特点是专业性、针对性较强，主要针对工科专业，特别是自动控制相关专业研究人员学习。涵盖了概率论基础与随机过程的基本概念，泊松过程、离散时间马尔可夫过程、连续时间马尔可夫过程、鞅、布朗运动、伊藤微积分、随机系统的最优估计、随机系统的最优控制与优化控制等，涵盖了工科专业所需的随机过程的基本内容.同时，本书配有大量与

本书阐述数据驱动的工业过程监控与故障诊断的理论与应用方法，主要内容包括：过程监控必要的基础知识、常见测量方法、检测指标、控制限设计和仿真平台；面向间歇过程的故障检测方法，包括软过渡PCA监控、基于核费希尔包络分析的故障识别、基于局部特征相关性的故障诊断；面向质量监控的全局与局部特征融合的故障诊断方法，包括基于全局加局部

"本书从初学者的角度，介绍如何运用R语言进行基本的数据处理和分析，以及一些数据科学技术。通过学习，读者可了解数据输入、数据清洗、数据可视化、数据分析、数据分析报告等大数据分析的一般流程与相应的R语言操作。全书除了提供大量的实际数据，还提供了每一步分析的R语言代码，可作为数据分析的R语言参考书。本书适合普通高等学校统计学

"《数据有道:数据分析+图论与网络+微课+Python编程》是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书的第三板块(实践板块)中的一本关于数据科学的分册。“实践”这个板块，我们将会把学到的编程、可视化，特别是数学工具应用到具体的数据科学、机器学习算法中，并在实践中加深对这些工具的理解。《数据有道:数据分析+图论与网络

《大数据管理》既包括了大数据管理的相关技术知识，也涵盖了大数据管理在多个行业的应用与案例分析，包括：大数据基础、大数据采集、大数据存储、大数据分析、大数据融合、大数据隐私、大数据可视化、大数据前沿、医疗大数据、教育大数据、金融大数据、交通大数据。通过本书，读者能够全方位地认识和掌握大数据管理的相关知识，深入了解大数据的

本书第1章介绍数据标注的基本概念，指出了数据标注的理论意义与现实意义，阐述了数据标注与机器学习以及数据预处理之间的基本关系。第2章对标注数据进行了分类，分别对文本数据标注、图像数据标注、语音数据标注的标注任务及其应用场景进行了介绍。第3章主要介绍了人工标注方法的原理及方法。第4章介绍了自动标注方法的原理及方法。第5章是

本书以工业控制系统应用为主线，涵盖继电器、PLC、变频器和触摸屏技术，结合17个典型案例，通过图文并茂、视频辅助的方式，强化理论与实践结合。采用项目驱动教学，培养学生解决实际问题的能力，鼓励创新思维与实践。本书可作为电气工程及其自动化、自动化及相关专业的实训教学用书，同时也为相关专业的教学改革和课程建设提供了有力支持，

本书紧扣实践应用需求，从大数据的基础理论出发，共有大数据概述、大数据处理平台、大数据分析技术、大数据可视化技术、大数据应用探析五个章节的内容。进一步对大数据技术及其应用进行了深入的剖析，内容丰富，语言通俗易懂，逻辑清晰，并注重理论与实践结合，有助于加深读者对大数据的认识和理解，提高读者在大数据技术应用方面的能力。