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本书主要介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念和方法，包括数据预处理、数据仓库与联机分析处理、数据仓库设计与开发、回归分析、关联规则挖掘、分类、聚类、神经网络与深度学习、离群点检测以及文本和时序数据挖掘等内容。各章力求原理叙述清晰，易于理解，突出理论联系实际，辅以代码实践与指导，引领读者更好地理解与应用算法，快速迈进数据仓库与数据挖掘领域。本书可作为高等学校计算机科学与技术、数据科学与大数据技术等相关专业的教材，也可作为科研人员、工程师和大数据爱好者的参考书。

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本书是关于多传感器编队目标跟踪技术的专著，是著者对国内外近30年来该领域的研究进展和自身研究成果的总结。全书共8章，主要内容包括绪论、编队目标航迹起始算法、复杂环境下的集中式多传感器编队目标跟踪算法、部分可辨条件下的稳态编队跟踪算法、部分可辨条件下的机动编队跟踪算法、集中式多传感器机动编队目标跟踪算法、系统误差下的编队目标航迹关联算法、结论及展望。本书可供信息工程、C3I系统、雷达工程、电子对抗、红外、声呐、军事指挥等专业的科技人员阅读和参考，还可作为上述专业的高年级本科生或研究生教材，同时可供

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本书以“智能协作机器人技术及应用”职业技能等级证书（中级）标准要求为依据，采用项目引领、任务驱动的编写方式，内容涵盖智能协作机器人系统的系统设计、系统编程、系统调试与优化、系统维护维修等工作领域的多个核心任务和技能。全书包含6个实训项目、15个具体工作任务，每个项目融入了素质教育元素，促进知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观的贯通统一。项目内容涵盖智能协作机器人系统相关机械与电气组件选型、机械与电气系统设计、机器人脚本与混合编程、工艺离线仿真应用、机器视觉编程与应用、综合系统编程与调试等内容

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本书系统介绍了面向人工智能领域中的数据安全、隐私保护技术和工程实践。本书首先探讨了人工智能领域所面临的各种数据安全和隐私保护的问题及其核心需求，并在此基础上纵览和比较了各种隐私保护计算技术和解决方案的利弊；然后详细阐述了目前比较具有工程实践优势的可信执行环境技术，及其在主流人工智能场景中的工程实践参考案例。此外，本书介绍了关于数据安全和隐私保护的概念、原理、框架及产品，从而帮助读者对机密计算的技术全景有整体的理解。