本书重点分析网络信息体系战略管理的概念内涵、主要特征、功能定位和地位作用，系统探讨战略管理的基本要素、主要流程、主要方法和基本规律等基础理论，深入研究网络信息体系建设战略设计、战略实施和战略评估的主要流程，并在系统分析战略管理基本理论的基础上，对不同阶段的战略管理应用于网络信息体系建设的方法和思路进行深入的论证。

本书没有停留在“如何使用”的层面，而是直指“为何有效”的本质，揭示了驱动机器学习从理论走向实践的优雅数学原理。作者引导读者穿越高维空间、探索梯度下降的奥秘、理解泛化理论，并解读支持向量机、神经网络等关键模型的基础数学框架。它巧妙地将复杂的线性代数、微积分和概率论概念转化为直观的理解，阐明了算法如何从数据中学习并做出预测

本书收录15篇文章，从理论与实践双维度，为读者全方位解读“恐惑谷”。理论篇中，回溯“恐惑谷”理论的起源，森政弘的开创性论述为研究奠定基石，学者们深入探讨其与早期心理学理论的渊源，剖析理论核心内涵。同时，展现学界围绕该理论的热烈争鸣，涵盖对其科学性的严谨验证、应用边界的拓展，以及跨越可能性的大胆设想，呈现理论发展的动态脉

本书涵盖人类智能与人工智能概述、实用技术原理、常用工具与模型(含大模型等生成式AI技术)、行业应用案例(如智能制造、智慧服务等贴合应用型人才培养方向的实例)，以及伦理规范与发展趋势等维度，助力零基础大学生了解人工智能的发展脉络，熟悉人工智能的核心概念、技术和基本原理，熟练掌握通用大模型的综合应用技巧，初步尝试大模型调优

本书以8位单片机为基础，系统地讲述了CC2530单片机的结构、工作原理和接口应用技术。通过一系列单片机项目介绍了单片机的通用I/O、中断、定时器、ADC、电源管理、看门狗、串口通信与总线通讯的开发与应用。结合传感器技术以项目式案例来介绍采集类、安防类、控制类传感器的开发应用。

本书在内容安排上主要分为基础篇、核心架构与关键技术篇、应用篇。基础篇主要讲解边缘指控模式和联邦学习技术的理论基础；核心架构和关键技术篇则对架构技术、异步联邦学习和多任务联邦学习等关键内容进行了技术分析；最后的应用篇通过一个综合案例阐述了边缘指控模式下联邦学习技术的落地实践。

本书以应用为主线，系统的介绍了Hadoop和spark的基础知识，全书包含Hadoop的安装、HDFS技术、MapReduce技术、Hive技术、HBase技术、ZooKeeper技术、Spark的安装与运行，Spark编程、SparkSQL、SparkMlib和案例实践等内容，Hadoop使用Java语言进行编程，S

如何高效地利用和维护已有计算机程序，已经成为当代软件从业者的首要任务。源代码的表征技术，是指使用数学向量的方式将高级计算机语言书写的源程序片段进行表述、编码的过程。在编码过程中，保持计算机源代码的结构特性和函数功能的完整性，是源代码表征任务的关键。本书基于深度神经网络和混合注意力机制等流行的人工智能技术，能够有效地鉴别

本书系统讲解Vue3.x框架的核心技术与实战应用，结合理论知识与项目实践，帮助读者掌握Vue3开发的全流程技能。本书第1章介绍框架演进、组合式API原理及开发环境搭建；第2章讲解模板语法、响应式数据与内置指令；第3-4章深入组件化开发，涵盖注册方式、通信机制、生命周期及缓存优化；第5章解析VueRouter配置与导航守

本书聚焦于如何借助最新AI工具及OfficeAI实现高效办公，涵盖文档、表格、演示文稿和思维导图等领域。本书全面介绍了AI工具在办公领域的应用。首先涵盖AI文档工具(如文心一言、百度文库)，助力文档快速生成与编辑；接着探讨AI表格工具(如腾讯文档、WPS)，通过云端协作和智能模板简化数据处理。此外，书中还介绍了AI演示