内容简介本书按照“基本入门→数据清洗实操→技能提升”的顺序安排内容，首先介绍新手入门要掌握的基本操作，然后讲解利用PowerQuery对数据进行清洗的实战技能，以及查询表的结构化与分组合并操作，最后讲解认识M语言并学会使用M语言对查询表及表数据进行处理的实用操作。全书内容实用，实战性强，特别适合有一定Excel使用基础，想要提升数据清洗和处理能力的PowerQuery初学者。此外，对PowerQuery工具有一定使用经验的数据处理人员，也可从本书中找到借鉴思路。

本书定位为NVIDIA BlueField DPU和NVIDA DOCA的入门学习参考，内容涵盖DPU的简介、技术优势及未来技术发展路径，包括NVIDIA BlueField DPU在结构通用化、功能多样化、应用广泛化和场景丰富化方面的前景展望，NVIDA DOCA软件框架开发环境配置，以及基于NVIDIA BlueField DPU利用NVIDA DOCA软件框架的应用程序开发实践案例。读者可以通过本书对DPU硬件架构与软件开发有一个整体了解，学习如何启用NVIDIA BlueField DPU以及搭建NVIDIA DOCA软件开发环境，并通过深入了解NVIDIA DOCA应用程序开发用例来掌握如何实现软件定义、硬件加速数据中心基础设施的应用程序或服务，并据此开启自己的开发之旅。

达梦数据库是一款非常优秀的国产数据库。本书从实用角度，通过对达梦数据库的体系结构、运行机制的讲解，以及与其他数据库相似功能的对比，帮助读者掌握达梦数据库的基本操作。 本书第1章讲解达梦数据库的安装部署；第2章讲述达梦数据库的体系结构，并与Oracle的体系结构进行对比；第3章讲解数据库中最重要的两部分redo和undo；第4章介绍用户管理，重点讲述用户创建和权限；第5章讲解表和索引，并对普通表和堆表的应用场景进行分析；第6～8章介绍达梦数据库的SQL语言、视图和物化视图的使用，以及JSON数据的操作和正则表达式的应用；第9章讲解DMSQL程序设计的基本知识；第10章讲解达梦数据库的备份和恢复操作。 本书可用作达梦数据库的入门教程，也可供数据库管理员和程序开发人员参考。

复杂性是大数据区别于小数据的本质特性，也是当前大数据质量控制与数据治理面临的核心挑战。本书围绕大数据的复杂性开展研究，旨在探索当前数据资源建设与利用过程中面临的挑战和技术难题，促进数据价值的充分释放。全书分为6部分，共24章。第1部分概述（第1、2章），综述所研究数据控制技术的基本概念和任务定位，以及国内外的研究进展； 第2部分实体分辨技术（第3~13章），研究了高维数据实体分辨、名称分辨、XML数据实体分辨和跨模态数据实体分辨等； 第3部分真值发现技术（第14~18章），研究了单真值发现、多真值发现、文本数据真值发现，以及基于多蚁群优化和基于深度神经网络的真值发现等； 第4部分基于数据依赖的数据质量控制技术（第19~21章），研究了数据录入辅助预测与推理方法、不一致数据检测与修复方法，以及有限先验知识下的全局数据质量评估； 第5部分系统与平台（第22、23章），介绍了数据质量控制系统，以及数据治理平台的设计与实现； 第6部分结束语（第24章），归纳总结了当前面临的风险和挑战。本书务实求新，系统性强，易读性和可操作性好，既可作为数据质量控制与数据治理领域的进阶用书，又可作为数据资源建设与利用、信息技术等相关学科领域的教学参考或工程实践指导用书。

在大数据时代，数据的获取、传输和存储融入了人类生产生活的方方面面，而大数据核心价值体现为人们对数据的分析、理解与应用。面对如此海量、高速和异构的数据，仅靠人类的认知和理解能力远不能满足价值发现的需要。同时，计算机总是针对最细粒度数据进行迭代优化的求解模式在特定场景下也不能满足数据分析的时限需求。粒计算作为一种模拟人类知识表示和问题求解的近似数据分析范式，其优点在于解决问题时能够选择合适粒度，达到求解精度和计算时效的**平衡。所以，粒计算通常能够以更高的效率获得“有效解”。本书以引领树和云模型作为数据多粒度表示的基本方法，系统地展示了引领树和云模型在大数据多粒度聚类、数据流即时聚类、半监督学习和时间序列预测等大数据分析场景中的理论研究成果及应用案例。

如今，数字化转型已经上升为国家战略，并且也成为企业发展的必经之路。本书以流程数字化和自动化为起点，通过流程自动化达到软件设计自动化，让所有的企业成为“软件企业”：通过敏捷的业务架构设计和应用系统交付，应对千变万化的外在业务环境，解决企业 IT 系统开发“慢、贵、难”的问题，实现业务和 IT 的一体化，让业务人员和 IT人员一起面对客户，提供优质的客户体验和具有独特价值主张的数字化产品包，提升产品包的竞争力，满足客户现在和未来的需求。本书内容主要包括企业数字化转型概述、企业数字化顶层设计方法论、企业数字化架构、企业数字化业务设计、企业数字化转型路线图、企业流程自动化、企业软件设计自动化。另外，本书还介绍了华为和星展银行数字化转型的案例。本书最大的特色是融合了数字化转型理论、工具和实战，为意欲进行数字化转型的企业提出了一条“最小”“可行”之道。

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本书先在系统性地梳理 外智慧城市的发展现状以及指标评价体系的基础上，提炼智慧城市大框架下和无障碍便捷生活服务相关的子系统，探索各领域的智慧服务应用。同时，基于多方面的调研，梳理出面向北京2022年冬残奥会的智慧生活服务需求，归纳整合后提出面向冬残奥会的智慧生活服务体系框架。建立科学合理的面向冬残奥会的智慧生活服务体系框架，不仅可以为北京2022年冬奥会和冬残奥会利用智慧城市构建高质量生活服务体系提供理论框架，而且有助于将智慧信息技术领域的优势成果成体系地应用在城市的生活服务中，对于中国智慧城市的发展也有一定的指导价值。

伴随AI技术的不断突破，AI技术的巨大投入能否获得预期的高回报成为各界关注的问题。在这种背景下，学者们观测到AI生产率悖论现象，并引起关注；产业界的调研发现，人工智能应用有高达85%的失败率。到底是什么原因导致人工智能技术的产业应用效果未能达到预期？本书就是聚焦于这一核心问题，通过思辨篇、研究篇、案例篇、展望篇四个部分来体系化回答这一问题，试图给出破解AI生产率悖论现象的方案，即人工智能技术要转化为生产力，就需要为人工智能技术群的正向积极作用发挥创造与之相适应的新型管理模式、体系和方法，让新型技术与新型管理携手才能真正为 迎来 加美好的人工智能时代。

本书的内容包括：对数字化概念进行梳理，回答什么是数字化的问题；对数字化的要素进行深入分析和描述，澄清数字化成功的关键要素；对主要的数字化的关键领域和问题，包括路径、组织、文化、业务与IT的关系以及数据价值等进行剖析；对数字化的组织和文化变革进行全面的总结； ，对数字化伦理和资本作为数字化的主要推动力等进行辩证分析。本书适合企业和政府部门的 以及数字化的实践者阅读。其中 包括董事长、CEO、CIO、CDO、CFO、CHRO、IT经理、业务经理等，实践者包括咨询顾问、架构师、需求分析师、项目经理、敏捷教练等。这些人在数字化工作中是关键人员，必须掌握数字化的核心知识。