本书在简要介绍安全云存储系统已有研究基础上，主要介绍作者在云存储技术方面的研究成果。主要内容包括：基于封闭环境加密的云存储方案、云环境下基于CP-ABE权重属性多中心访问控制方案、基于DDCT的云数据完整性验证方案、基于覆写验证的云数据确定性删除方案、基于聚类索引的多关键字排序密文检索方案、基于倒排索引的可验证混淆关键字密文检索方案、陷门不可识别的密文检索方案、基于区块链的公钥可搜索加密方案、一种支持动态可验证的密文检索方案、支持双向验证的动态密文检索方案和基于第三方监管的可信云服务评估。

本书的特色在于结合实际案例来展现 R 在数据科学领域的灵活性，不仅能让读者学习统计 知识，也能提升代码编写能力。全书共 15 章，第 1 章详细介绍了 R 和 RStudio 的安装方法；第 2 章至第 3 章介绍了导入数据的方法，以及 R 的基本工作原理；第 4 章介绍了 R 中重要的数据 管理方法；第 5 章讲解数据可视化的知识；第 6 章至第 15 章介绍了统计知识点，如描述性统计、 简单线性回归、多元线性回归、虚拟变量回归等。为方便读者学习，本书提供了 astatur 包，这个工具包涵盖了本书中使用的所有数据集，以 及相关章节中提到的一些补充函数。此外，本书没有过多地介绍复杂的数学公式，对于必备知 识点使用了尽可能通俗的语言进行讲解，因此本书适合作为 R 统计分析课程的教科书，也适合 数据分析的初学者参考学习。

本书为作者多年来在多智能体系统分布式协同控制领域的研究成果，系统阐述了一致性理论框架下的分布式安全协同控制与优化理论和技术。全书共9章，以分布式一致性理论作为贯穿全书的核心脉络，在给出多智能体系统一致性理论、分布式编队控制、分布式优化博弈问题的研究背景（第一章）以及基础数学知识（第二章）的基础上，详细阐述了全局通信图信息未知的分布式一致性行为涌现分析（第三章），存在恶意结点的分布式安全一致性控制（第四章），存在拒绝服务攻击的分布式安全一致性控制（第五章），基于一致性的安全编队控制方法（第六章），以及基于一致性理论的分布式优化与非合作博弈（第七章至第九章）。

本书是一部全面论述计算机病毒网络传播动力学行为的专著。全书共6章，首先，从反病毒策略角度出发，针对反制措施竞争策略提出了一类具有反制措施的SICS模型，从理论上研究了这种新型反病毒策略对抑制病毒传播的有效性。接着，提出了两类具有接种率和感染率的SIRS模型，研究了一般非线性感染率和一般非线性接种率对计算机病毒传播的影响。然后，为了探究移动存储介质对计算机病毒传播的影响，又提出了两类具有移动存储介质感染率的传播模型。后，考虑到网络的动态性，研究了三类具有外部仓室的SIES模型。从全互联网络到复杂网络再到任意网络，进行了全方位探究。

本书由数数科技分析师团队撰写。基于数数科技成立以来服务上千家游戏企业、近万个游戏项目的经验，作者介绍了游戏行业的数据分析现状，解读了数据驱动增长的典型案例，阐明了如何建设数据分析体系才能给游戏企业带来商业价值，希望为游戏行业的运营、数据分析、策划等岗位从业者提供从方法到实践的指导，驱动游戏业务增长。

近年来，随着脑机接口（BCI）技术的不断发展，国内外多个科研机构将研究的重点放在了比单模态BCI更具有优势的多模态BCI领域。这些科研机构取得了很多科研成果，这些成果都能够利用多模态BCI的优势来弥补单模态BCI的一些缺陷，从灵活性或稳定性方面来提升BCI系统的性能。本书首先提出并实现了一套基于运动想象和运动起始的视觉诱发电位结合的混合BCI系统，然后分别针对组成多模态系统的各单模态BCI提出、改进了更为稳定和有效的特征提取与识别方法。

本书介绍了异构计算系统的发展历程、当下主流的异构计算系统所使用的程序设计模型以及若干典型的异构计算应用。本书主要以CPUGPU异构计算系统为代表进行介绍，同时在第8章中简要介绍了FPGA 异构计算系统，以使读者了解不同类型的异构计算系统之间的差异。书中具体讨论了用于CPU-GPU异构计算系统的线程池模型的设计与实现。本书适合GPU程序设计、高性能计算、计算机体系结构等相关领域的从业人员和科研人员使用，也适合对异构计算感兴趣并具有一定基础知识的读者阅读。

《UGC质量实时预判机制研究》融合用户研究、行为科学、信息质量、大数据分析等相关理论和方法，深入探讨社交网络用户参与行为及其对UGC质量的影响，通过挖掘“用户行为-UGC质量”关联，把基于内容和基于行为的方法结合起来，建立了多种基于用户行为挖掘的UGC质量实时预判模型，为UGC质量治理提供新思路。与之前相关研究相比，《UGC质量实时预判机制研究》从用户行为的角度研究UGC质量治理，为适应新一代网络信息资源管理的需求，提出UGC质量“预判”的思想，能够变事后控制为事前预测与管理，有助于管理部门更有效地进行网络内容治理。

本书系统介绍了机器学习常用算法及其应用，在深入分析算法原理的基础上，结合当前热门应用场景，向读者展现了机器学习算法的综合应用，带领读者进入机器学习领域，开启人工智能行业的大门。 全书共 21 章，分为 3 部分。第 1 部分介绍机器学习基础算法，包括线性回归、多项式回归、逻辑回归、k-NN、决策树、k-Means、SVM、随机森林、朴素贝叶斯、PCA 降维等，针对每个算法给出应用案例，让读者既掌握算法原理，又能够使用算法解决问题。第 2 部分是机器学习基础算法综合应用，通过学生分数预测、自闭症患者预测、淘宝用户价值分析、耳机评论情感预测几个案例提升读者对机器学习算法的应用能力。第 3 部分是机器学习进阶算法与应用，介绍逻辑更为复杂的机器学习算法，如改进的聚类算法、HMM算法、Boosting 算法等，并给出相应案例，此外，还展示了多个算法综合应用项目。 本书适合对机器学习、人工智能感兴趣的读者阅读，也可以作为应用型大学和高等职业院校人工智能相关专业的教材。本书可以帮助有一定基础的读者查漏补缺，使其深入理解和掌握相关原理与方法，提高其解决实际问题的能力。

本书基于我国区块链创新应用发展现状，精选区块链应用于数字经济、数字政府、数字社会、数字法治四大领域的典型案例。数字经济领域主要包括工业互联网、供应链金融等场景；数字政府领域主要包括资金管理、公共资源交易等场景；数字社会领域主要包括住房公积金管理、乡村振兴战略落地等场景；数字法治领域主要包括电子证据管理、公益诉讼等场景。本书系统、全面地介绍了各个案例的背景、主要痛点、解决方案、应用效果、创新与亮点，有针对性地总结了区块链技术应用于四大领域的意义和价值，展望了区块链技术与应用的发展趋势。