IBMSPSS作為全球領(lǐng)先的統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)建模產(chǎn)品及解決方案，被業(yè)界廣泛使用。本書旨在介紹IBMSPSS軟件在各應(yīng)用場(chǎng)景中的基礎(chǔ)操作和使用，并盡可能地把專業(yè)晦澀的專業(yè)術(shù)語(yǔ)和應(yīng)用內(nèi)容以通俗易懂的方式傳遞給讀者，同時(shí)所有應(yīng)用均結(jié)合SPSS工具進(jìn)行操作并實(shí)現(xiàn)，幫助讀者初步了解大數(shù)據(jù)分析和挖掘的基本思路和常見(jiàn)操作，掌

本書主要講解了應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)分析師面試所需的基礎(chǔ)知識(shí)與典型面試題的解答方法，內(nèi)容以讀者的閱讀需求進(jìn)行架構(gòu)，力求使該者對(duì)面試題涉及的原理與解題思路有清晰的認(rèn)知，以幫助讀者在面試時(shí)舉一反三，從容作答。本書共分為7章。第1章介紹了正確認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)分析的一些必要知識(shí)，以及用人單位對(duì)數(shù)據(jù)分析師的要求，第2~5章，分別介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)

不斷涌現(xiàn)的新興技術(shù)使得設(shè)計(jì)領(lǐng)域的邊界變得越來(lái)越模糊，途徑變得越來(lái)越多元，對(duì)設(shè)計(jì)的廣度、深度和復(fù)雜度也提出了更高的要求。生理計(jì)算為產(chǎn)品設(shè)計(jì)提供了基于用戶生理和情感信息的交互方式和評(píng)估方法，使系統(tǒng)、任務(wù)和交互適應(yīng)用戶成為可能，同時(shí)也提供了一種使系統(tǒng)了解用戶偏好的方法。根據(jù)其技術(shù)發(fā)展的方向，本書將生理計(jì)算技術(shù)在設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)方向。它是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、矩陣論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)等多門學(xué)科。其目標(biāo)是使用計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)活動(dòng)，從現(xiàn)有大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，利用經(jīng)驗(yàn)不斷改善系統(tǒng)性能。機(jī)器學(xué)習(xí)步驟一般分為獲取數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、建立模型、模型評(píng)估和預(yù)測(cè)。本書共6章。第1章節(jié)主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念及其

本書闡釋了人工智能（AI）的獨(dú)特之處，它可能導(dǎo)致哪些法律和道德問(wèn)題，以及我們?nèi)绾谓鉀Q這些問(wèn)題。它認(rèn)為AI與先前其他的任何技術(shù)都有不同，因?yàn)樗�能夠�?dú)立且不可預(yù)測(cè)地做出決策。這引發(fā)了三個(gè)問(wèn)題：責(zé)任——如果AI造成傷害，誰(shuí)來(lái)負(fù)責(zé)；權(quán)利——賦予AI法律人格的道德?tīng)?zhēng)議和務(wù)實(shí)理由；以及圍繞人工智能決策的倫理規(guī)范。該書建議，為了解決

本書是近年來(lái)作者對(duì)混合智能系統(tǒng)研究成果及經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)。本書界定了混合智能系統(tǒng)的研究范圍和研究層次，給出了混合智能系統(tǒng)的概念。以設(shè)計(jì)科學(xué)的思想為基礎(chǔ)，以基于案例推理的混合智能系統(tǒng)技術(shù)選擇為核心，依據(jù)“從定性到定量綜合集成研討廳”的基本思想，提出了基于案例推理的混合智能系統(tǒng)構(gòu)造方法。在對(duì)串型混合智能系統(tǒng)、并型混合智能系統(tǒng)、反

本書分為兩部分：控制理論基礎(chǔ)知識(shí)和控制理論基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)。 控制理論基礎(chǔ)知識(shí)部分主要介紹自動(dòng)控制概述、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、控制系統(tǒng)的時(shí)域分析法、控制系統(tǒng)的頻域分析法和控制系統(tǒng)的校正等內(nèi)容。另外，每章均配有例題和習(xí)題，便于讀者自學(xué)和練習(xí)。 控制理論基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)部分主要介紹典型二階系統(tǒng)階躍響應(yīng)實(shí)驗(yàn)、控制系統(tǒng)性能分析實(shí)驗(yàn)、控制系統(tǒng)數(shù)字

本書以MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)為載體，介紹了數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用技術(shù)的相關(guān)理論知識(shí)，主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)基本操作、數(shù)據(jù)庫(kù)的創(chuàng)建與修改、表的創(chuàng)建與修改、表數(shù)據(jù)的操作、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)完整性、數(shù)據(jù)查詢、視圖的創(chuàng)建與應(yīng)用、索引的創(chuàng)建與使用、數(shù)據(jù)庫(kù)程序設(shè)計(jì)、函數(shù)與存儲(chǔ)過(guò)程、觸發(fā)器、游標(biāo)、事務(wù)與鎖、數(shù)據(jù)庫(kù)的安全性、數(shù)據(jù)庫(kù)管理等方面。

ChatGPT掀起了現(xiàn)象級(jí)的風(fēng)暴，趕超ChatGPT潮流，算法突破是關(guān)鍵。 本書介紹了若干常見(jiàn)算法，涉及排序、哈希、動(dòng)態(tài)規(guī)劃與近似算法、高斯消去法、圖論與線性規(guī)劃、無(wú)約束優(yōu)化、迭代法、插值與擬合等。本書在介紹算法的同時(shí)，結(jié)合了作者自己對(duì)數(shù)學(xué)背景、應(yīng)用場(chǎng)景的理解，便于讀者把握算法的核心思想。而且，本書不僅指出了哪些算法可

不同業(yè)態(tài)、規(guī)模和技術(shù)能力的企業(yè)，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程的步驟和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)有所不同，因而容易出現(xiàn)局部繁榮和全局收益不明顯的現(xiàn)象。同時(shí)，數(shù)字化的理念正在經(jīng)歷顛覆式的發(fā)展，由方法論下沉到實(shí)踐，又通過(guò)實(shí)踐對(duì)方法論不斷進(jìn)行補(bǔ)充。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)的要求越來(lái)越高。本書從技術(shù)共享、成熟度模型、核心技術(shù)體系、場(chǎng)景賦能等方面，對(duì)技術(shù)賦能企業(yè)