本教材首先介绍了计算机网络技术的基础知识，并在此基础上详细介绍了网络建设所涉及的交换和路由等方面的技术，包括虚拟局域网技术、生成树协议、链路聚合技术、IP路由技术、广域网技术、访问控制列表和网络地址转换技术等。本教材以中兴通讯的交换机产品和路由器产品为平台，在内容选取、组织与编排上强调 性、技术性和实用性，突出了理论基础和实践操作相结合。本教材注重加强通信技术和计算机技术的紧密结合，并增强实用性。“数据交换与路由技术”是移动通信技术、计算机网络技术及相关专业的重要专业基础课。本教材力求用通俗简明的语言，既讲清楚了基本的原理，又设计了相关实验。本教材中所涉及的理论和实践知识，都配备了讲解视频和文本资源，重点培养学生的网络设计能力、网络设备的选型和调试能力、自主创新和学习能力，每个项目还配备了检测题，方便了解学生的学习效果。本教材中的技术内容遵循 标准，从而保证了良好的开放性和兼容性。

本书将基础理论和算法实现相结合，介绍了关于大数据分析中的相关知识，全面、系统地介绍有关算法的实现过程，并对算法在相关实例上的应用结果进行分析。全书共8章，内容包括差异化空间插值模型的理论原理、利用空间信息的大数据分析预测过程、协作复合神经网络模型的基础架构、利用相关特征的大数据分析预测过程、并行支持向量机的基本原理、并行支持向量机下的风险分类评价研究、集成学习与贝叶斯优化的相关理论和结合贝叶斯优化与集成学习的大数据评价研究等知识。书中每种算法都以伪代码的形式进行描述并附有相应的实例。 本书主要面向广大从事大数据分析、机器学习、数据挖掘或深度学习的专业人员，从事高等教育的专任教师，高等院校的在读学生及相关领域的广大科研人员。

本书以SPSS 28.0为平台，由浅入深地全面讲解SPSS软件的相关知识，通过图文并茂的方式讲解各项操作，讲解深入浅出，实例引导，内容翔实，清晰、直观、易学易用。全书分为三部分共17章，详细介绍SPSS的界面、数据文件的编辑、数据文件的整理、基本统计分析、参数估计与假设检验、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、信度分析、生存分析、时间序列分析、SPSS的综合应用案例等内容。本书涉及面广，涵盖了一般用户需要使用的各种功能，全书按逻辑顺序编排，自始至终结合实例进行描述，内容完整且每章相对独立，是一本详尽实用的SPSS学习用书。

本书由大数据技术篇和人工智能技术篇两部分组成，其中大数据技术篇以大数据技术与数据处理、大数据挖掘平台、大数据在各行各业的应用等三章组成，从技术基础以及应用的层面论述了大数据技术的核心内容。人工智能技术篇由人工智能技术与处理、人工智能的关键算法、人工智能在各行各业应用、大数据与人工智能未来展望等四章组成，详细介绍了人工智能技术的概念及应用。本书充分介绍了人工智能和大数据的基本概念与应用，以及人工智能和大数据在技术层面的联系以及应用层面的关系，对大数据和人工智能技术的研究学者有一定的借鉴意义。

\"本书以人工智能实现算法为视角，系统阐述机器学习与人工神经网络这两个彼此紧密联系的人工智能实现途径中的主要问题与解决方法。对于机器学习，在深入理解机器学习任务与关键问题的基础上，探讨监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习这四大类归纳学习问题的本质特性及其解决方案，同时论述作为归纳学习基础的相似性计算问题及其解决方法。对于人工神经网络，按照其关键问题是网络拓扑结构与学习方法的认识，分为前馈网络与反馈网络这两大类网络结构，阐述主要计算模型及其学习方法。 对机器学习与人工神经网络进一步的发展趋势进行了展望。本书可供相关专业技术人员、研究人员、学生或者其他对机器学习与人工神经网络技术感兴趣的读者参考。\"

本书是一本全面关注企业数据标准化方面的工具书，主要分为5 篇。 第1篇介绍了数据标准化是数据治理的基础，包括数据标准化与数据治理的关系，以及数据标准化主要内容、本书阅读导引。 第2篇介绍了数据标准化框架体系，包括架构类数据标准、对象类数据标准、基础类数据标准。 第3篇介绍了数据标准化实施流程与方法，包括建立数据标准化保障机制、现状分析及评估、技术平台和工具、数据标准化关键域实施。 第4篇介绍了数据标准化评价，包括数据标准化评价方法、数据标准成熟度评价、数据标准化成熟度评价流程。 第5篇介绍了数据标准化案例，包括油气行业、多元化集团、装备制造行业、核电行业、汽车行业、金融行业、政务行业、互联网行业等行业的数据治理案例，为读者提供了专业、丰富、可信的数据治理实施范例。 本书是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚，既具有理论高度，也具备面向中国各行业企业的可实操性。参与本书编写的作者均为国内相关领域的专家，所有案例均来自这些企业的实践。 对企业的基层管理者或初入职场的人士来说，本书是充分认识数据标准化意义、组织进行数据标准化的具体方案和工具手册；对企业中层管理者来说，本书是一本配合企业数据标准化的纲领性指南；对企业高层管理者来说，本书是一本推动企业数据标准化的方法论。本书还适合作为高校的MBA、EMBA 教材。

本书以理论讲解和实际应用相结合的编写理念，介绍了数据、信息、知识、智能之间的关系，主要包括数据库系统的基础篇、使用篇、智能管理篇和智能应用篇，较全面地介绍了数据库基本概念和体系结构、数据库前沿技术发展、关系数据库理论、数据库管理系统配置、各种常用数据库对象的创建和管理、存储过程、自定义函数和触发器的程序设计、智能安全管理机制、数据库备份和恢复策略、基于云管理的数据库系统应用开发，并给出了详细的实例讲解及运行结果。本书以基于云管理的无人驾驶园区智能交互系统为例，介绍其数据库系统设计与开发过程，并贯穿全书始终。同时紧密围绕智能时代特点，介绍了数据库相关领域的前沿技术发展，如大数据技术、云数据库、搜索引擎技术等，内容翔实、可操作性强，并配有PPT和学习案例等资源，便于学习者巩固知识。本书适合作为计算机科学与技术、软件工程、智能科学与技术、人工智能等相关专业本科生、研究生的数据库类课程的教材，也可供相关技术人员学习参考。

本书详细阐述了使用Power BI实现数据的处理和分析的相关方法和实现操作。 全书共10章，主要内容包括数据分析概述、数据的获取、数据处理基础、 M语言基础、使用M语言进行自动化数据处理、数据可视化、DAX语言基础、数据分析基础、数据分析进阶、数据分析应用案例。 本书适合各行各业需要进行日常数据处理和分析的办公人员和数据分析人员阅读，也可以作为大专院校学生的教材或参考书使用。

本书是2020年福建省级新工科研究与改革实践项目（项目编号：闽教高〔2020〕4号）的研究成果之一，也是福建省教育科学“十三五”规划2020年度课题（项目号：FJJKCG20-271）的研究成果之一，是帮助读者学习数据库设计与开发的教材。本书共分为11个章节，系统介绍了关系数据库的设计与开发的相关应用技术。其内容包括数据库规范化理论，数据库设计过程各阶段的工作内容与支撑技术，数据库 编程技术（存储过程、用户自定义函数、游标、触发器、主语言与数据库交互），数据库运维技术（数据库恢复以及并发控制）等各类技术涉及的概念、原理、语法说明以及操作实例。书中通过丰富的图示、大量示例程序和详细的操作步骤说明，让读者循序渐进地掌握数据库设计与开发的基础知识和使用技巧，切实提高编程能力。每章结尾设置的思考题，帮助读者加深对各章内容的理解。本书适合具有程序设计语言和数据库基础的读者阅读，也可作为应用型本科计算机专业以及其他学科数据库相关专业人员进阶学习的使用教材。

本书采用翻转课堂的教学模式，内容全面，条理清晰，以能力为本位，以技能培养为出发点进行项目化教学，每个项目由浅入深、从易到难、循序渐进，学生在学习中可随时通过扫描二维码获取相关学习资源，提高学习效率。本书基于学生管理系统，以Access2016作为教学背景，设置7个项目，包括认识Access、创建学生管理系统数据库和表、创建学生管理系统查询、创建学生管理系统窗体、创建学生管理系统报表、创建学生管理系统宏及用VBA创建学生管理系统其他功能等，理论知识与实例相结合，方便读者学习。本书适合作为中、高等职业院校计算机类专业数据库课程的教材，也可作为财经、管理类专业的数据库教材，还可作为从事计算机应用工作的科技人员和工程技术人员及其他相关人员的培训或参考用书。