《感知数据分析与应用》介绍了感知数据分析与计算的关键技术方法和典型案例，具体内容主要包括静态数据（概率统计、误差）和动态数据（随机过程、信号），以及机器学习和深度学习。其中，静态和动态数据分析与计算从统计的角度揭示隐藏在数据中的规律，对收集到的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，得到特征统计结果。机器学习以数据或已有经验为基础，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，挖掘隐藏在数据中的信息。深度学习将归纳偏差建立成神经网络的层次化表示，找到高维数据（如信号和图像）的低维表示（特征）。在分析复杂问题方面，提供了静态和动态、信号和图像等方面的工程问题和算法思路；在基础问题方面，提供参考程序代码，参见https：//gitee.com/aapdata/algorithm.git。

本书系统地建立了数据博弈论。首先，论述了数据资产的属性以及数据资产的价值的信息经济学基础；其次，阐述了公共数据库的公共产品属性和数据共享信任博弈的基本模型，并分析了复杂网络上的公共数据演化博弈。第三，建立了供应链预测数据共享博弈模型，获得了带有"廉价谈话"的供应链预测数据共享博弈的子博弈精炼纳什均衡。第四，系统分析了数据共享的信任机制设计，建立的基于公共数据的电子证据区块链框架。第五，系统给出了数据主权博弈与国际科学数据共享机制，建立了数字税的非对称市场双头垄断博弈模型，并给出了近似解。第六，在多人宗族博弈理论基础上，建立了多智能体的分布式生成对抗网络模型，得到了数据真实性博弈的均衡解的条件及算法。第七，在平均场博弈基础上，给出了深度强化学习的理论基础和算法。

本书系统性地总结了当前我国前沿数字技术的起源、发展和应用，详细阐述了国内外智慧医院建设的现状以及所面临的挑战，充分研究了智慧医院在智慧医疗、智慧服务、智慧管理和协同诊疗等应用场景的建设策略，全面介绍了数字技术在智慧医院建设中的应用，并展望了数字技术引领下的智慧医院发展趋势。本书立足于学术和多学科交叉建设的角度，介绍了数字技术赋能智慧医院的建设现状、建设策略、应用场景以及发展趋势，以供读者更好地了解智慧医院建设的全貌，对于我国智慧医疗、协同诊疗等医院智慧化建设具有良好的参考价值。本书结构清晰、内容翔实，从实际应用的维度探讨了智慧医院与数字技术的深度融合，适合从事智慧医院、数字化医疗相关工作的读者阅读，也适合高等院校相关专业的学生和教师阅读。

大数据时代，掌握必要的数据分析能力，将大大提升你的工作效率和自身竞争力。SPSS是一款常用的数据分析及可视化工具，本书将详细讲解利用SPSS进行数据分析和展示的相关知识。书中主要内容包括：SPSS概述、描述统计、T检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析、变量降维、时间序列分析、调查问卷及其分析、SPSS缺失值分析、SPSS数据可视化以及综合实战案例等。本书内容丰富，采用双色印刷，配套视频讲解，结合随书附赠的素材边看边学边练，能够大大提高学习效率，迅速掌握SPSS数据分析技能，并用于实践。本书适合数据分析初学者、初级数据分析师、数据库技术人员、市场营销人员、产品经理等自学使用。同时，本书也可用作职业院校、培训机构相关专业的教材及参考书。

《电子病历长期保存的风险管理》通过实施风险调查，识别医疗机构长期保存电子病历过程中可能出现的风险，并将其划分为管理层面风险和技术层面风险。针对管理层面风险，从宏观角度进行风险分析，提出相应的对策建议；针对技术层面风险，设计一套风险检测方法，通过对电子病历实施风险检测，从微观角度找出电子病历的具体风险点，并提出有针对性的对策建议。希望通过该书粗浅的研究，能够引起业界对电子病历长期保存问题的关注，并进一步对其进行研究，丰富电子病历长期保存的相关理论成果，推动我国医疗卫生信息化建设进一步发展。

本书从大数据和网络教育相结合的角度，介绍教育大数据分析和智能教育服务的相关理论、方法和技术，重点介绍大数据分析框架、智能服务系统架构、复杂事件处理机制、基于教育大数据的学习者学习行为模型及学习伙伴推荐方法、网络协作学习方法等，有助于读者对基于大数据的教育智能化相关技术有较为全面的理解和把握。

本书是关于时空数据分析与应用的专著。本书从时空大数据的潜空间入手，展示基于时空大数据低维内蕴流形的数据分析方法，并介绍如何从几何与拓扑的视角进行时空大数据分析，以及如何将其应用于各种地理科学问题。本书共十章，涵盖时空大数据的基本概念、几何与拓扑数据分析理论、技术研究方法和示范性应用。本书旨在为读者提供一种新的思考时空大数据的角度和方法，以便更好地理解和应用时空大数据。通过本书的阅读，读者将能够掌握几何和拓扑的基本概念，了解如何从时空大数据的形状和结构中提取出有用的信息，并将这些知识应用于实际的时空数据分析中。

本书旨在建立和推动“动力学刻画的数据科学”理论和应用研究。全书共六章，内容包括：复杂动力系统理论基础、高维数据的临界预警理论及方法、短时间序列的预测理论及方法、动力学因果检测理论及方法、基于动力学的势能景观构建理论及方法、混沌反馈学习理论及深度学习方法等。全书交叉融合了数学理论、统计学方法、人工智能、计算系统生物学方法等知识，做到数学理论与实际应用并重，动力学算法与统计学方法互补，内容图文并茂、清晰易读、由浅入深，并在第2章至第6章末尾配有相关前沿领域的展望与讨论，读者可以通过阅读本书了解所涉及研究方向的发展趋势。

如何从数据中挖掘价值？一是要锻炼数据思维；二是需要选择一个便利快捷的工具。R语言在数据分析方面有着灵活、高效的优势。本书以R语言为基础，深度讲解从数据思维到实战的全过程。在章节组织上，本书从R语言简介及优势入手，再到数据读取、清洗、描述、建模等数据分析的各个环节，由浅入深逐个讲解，是一本实务分析中的“R语言指南”。同时，本书采用大量实际案例辅以说明，既有助于上手分析，也可用于教学使用。本书所有代码、数据可在狗熊会官网（http：//www.xiong99.com.cn/create.php）免费下载。同时，关注狗熊会微信公众号，可获取更多扩展资源。

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