技术专家制（“Technocracy”， 也翻译为专家治国论、技术统治论、技治主义等）主张科技专家按照科学原理、技术原则来运行和治理社会，是当代政治（哲）学、公共管理学、科技哲学等学科的研究热点，同时是当前政治运行、公共管理、社会治理等领域的重要特征。本书主要研究三个问题。一是讲清楚技术专家制的核心原则、理论传统、历史演进、当代发展等，以系统理解技术专家制的理论内涵。二是讲清楚学界对技术专家制的主要批判及其局限，以为推动技术专家制的理论发展和充分发挥技术专家制的实践价值提供理论基础。三是讲清楚技术专家制与人工智能的关系，以全面认识人工智能的发展对技术专家制的影响。作为 学界 本以“技术专家制”为主题的学术专著，本书有利于我们全面理解和深刻把握技术专家制的理论内涵、历史演进、当代价值等，对推动技术专家制的理论研究和发展具有重要价值，同时对当前社会治理的模式建构和理论研究也具有重要意义。

以工业机善人、无人车、无人机等为代表的智能机器莲勃发展，其中智能机器通信与网络是重要的支撑技术。本书面向智能机春高效可靠互联与快速适交环境的需求，介绍智能机器通信与网络的基础理论、通信技术、组网技术与 前沿。希望本书能帮助读者了解智能机器通信与网络的基础知识、关键技术及 进展，为读者后续学习、研究和工程实践提供一定的启发和帮助。本书可以作为高校本科生、研究生的教材或参考书，也可以作为信息通信技术行业技术人员的参考书。

本书是数据标注领域 的实训讲义。本书着重对常见的文本、语音和图像标注任务类型进行介绍，帮助从事标注工作的学习者快速地完成系统化学习，进行标注实战。 本书对文本、语音及图像标注的多种任务类型逐一进行讲解和分析，每种标注类型均配有对应的规范、举例分析、习题及解析。同时，本书还针对各类标注配套多种子任务类型或多个领域的实操练习题，以帮助本书学习者增长见识，实现系统的、完整的学习，培养实战能力。

\"本书是关于数据可视化的入门教材。全书依据课程特点结合学生的认知规律和学习习惯采用“模块―项目―任务”的编写体例，包括数据可视化准备、数据可视化入门、数据可视化进阶及数据可视化实战四个由浅入深的模块。数据可视化准备模块包含认识数据可视化和准备可视化数据两部分内容，数据可视化入门模块包含项目对比可视化图、时间趋势可视化图、数据关系可视化图及成分比例可视化图等常见图形的制作，数据可视化进阶模块包含组合图及仪表盘的制作、网络数据及文本数据的可视化，数据可视化实战模块带领读者进行综合实战。本书融入了全国职业院校技能大赛（大数据技术与应用）竞赛内容，无缝对接“X”证。 本书深度挖掘思政元素，寓价值观引导于知识传授和能力培养之中，融“教、学、训、育人”四者于一体，适合“项目化、理论实践一体化”的教学模式。本书讲解翔实，文字通俗易懂，全书图文并茂，资源丰富。 本书可作为高等教育本、专科院校可视化课程的教材，也可作为数据可视化技术爱好者的自学用书。\"

本书以数据分析为切入点，以数据可视化全流程为主线，从 基础的表格工具Excel到专业的数据可视化工具Power BI、Tableau及编程语言Python，系统讲解了数据可视化的操作流程。每章设置了内容导读、学习导图、职业素养目标、本章总结、综合实验、思考与练习等模块。全书共9章，第1章是入门篇，介绍了数据分析与可视化的基本概念。第2～6章以商业数据为案例，详细介绍使用Excel进行数据分析并进行可视化展示的全流程。第7～8章以Power BI、Tableau为工具，讲解从连接基础数据到进行数据分析全过程。第9章讲解利用Python实现数据可视化的基本方法，主要介绍了Python进行数据分析与可视化的基础库和扩展库。本书图文并茂，内容翔实，案例充分，重视知识性和实用性的结合，强调数据可视化的作用和方法。适合作为高等院校非计算机专业“数据分析与可视化实践”或“可视化实践与提高”等课程的教材，也可作为创新创业课程、实验实习课程、计算机应用和 办公自动化方面的培训教程或参考用书。

第1章首先从大数据的发展历史出发，介绍了大数据的概念与性质，并且介绍了大数据专业体系的需求和未来展望，系统性地概述了大数据的定义。第2章介绍了数据的采集方式、数据可视化的作用手段以及数据可视化的具体运用。第3章首先从机器学习的基础入手，讲述了 化问题的三个经典算法，包括梯度下降法、牛顿法和遗传算法。然后介绍了机器学习的算法，包括有监督学习和无监督学习等算法， 介绍了机器学习的常用方法。第4章主要介绍深度学习，从Numpy的基础开始，完整地讲解了Python的扩展程序库Numpy。随后介绍了CNN和RNN这两种经典的神经网络。 介绍了包括AlexNet模型等几种经典的深度学习网络模型。第5章主要介绍了TensorFlow和PyTorch这两种框架的安装和搭建，并通过一些小例子来熟悉它们的基础组件， 后介绍了Keras这个 神经网络API。第6章介绍了医疗大数据、天文大数据以及金融大数据这三个大数据技术热门领域，分别讲述了这三个领域的基础概述、理论技术以及未来的目标和挑战。本书适用于对大数据领域感兴趣的读者，中职学历及以上学生、工程师、企业家、研究人员等都可以从中获益。读者能够了解到大数据技术的价值和应用前景，获得基本的数据分析和处理能力，对大数据在不同领域中的应用力和未来的发展趋势有 加全面、深入的认识，服务于大数据 战略。

本书以“互联网 ”背景下企业市场营销的策略与应用为主题，主要从企业网络市场营销模式的创新、移动网络时代的企业市场营销、企业网络市场营销的方法、企业网络市场营销策略分析、企业网络市场营销效果评价与管理等方面进行了梳理，力求在当今网络营销日趋重要的大环境下，促进我国企业在全球市场的参与度和竞争力，并为促使我国企业网络化、信息化进程不断加速及企业网络营销发展的日益成熟提供一些有价值的思考。

本书以MySQL为平台，从数据库管理和开发的角度出发，介绍开发数据库应用系统所需的基础知识和技术。本书将一个贯穿全书的数据库应用系统开发实例“学生信息管理系统”融入各项目，将每个项目分解成若干任务，使读者逐步学会创建、管理、开发数据库，并掌握使用SQL进行程序设计的编程思想和技术。本书内容由浅入深，由实践到理论，再从理论到实践，通过任务驱动的方式将理论与实践密切结合，体现了高职高专和应用型本科教育的特点，也符合初学者认识和掌握计算机技术的规律。

本书主要介绍不确定高阶多智能体系统的 一致性算法。全书共分11章，其中第1章概述了多智能体相关的基本概念、典型问题及其研究现状；第2章给出多智能体系统 一致性问题的一般性描述，并提出了一种基于抽象化的分层设计方案；第3～9章针对几类典型不确定高阶多智能体系统设计了 一致性算法，并进行了理论分析和仿真验证； 0章关注决策层的不确定性，讨论了基于非 Oracle的 一致性算法； 1章利用上述分层设计方案研究了不确定高阶多智能体系统的分布式博弈问题。本书可供复杂系统分析与控制、分布式人工智能等领域的研究人员使用，亦可供相关工程技术人员参考。

本书是一本专门面向数据标注人才培养的实训教材，适用于有意从事人工智能训练师和数据标注工作的人员。为了使学习 具有针对性，本书特别选择了能代表行业普遍需求的标注项目管理知识及典型文本、语音和图像标注任务进行讲解与训练，辅助学习者快速完成系统化学习，进行标注实战工作。 本书对文本的事件标注和关系标注、语音的采集和质检、图像的语义分割任务进行逐一讲解和分析，每种标注类型均配有对应的规范、举例分析、习题与解析。本书还针对各类标注配套了多种子任务类型或多个领域的实操练习题，目的是帮助标注学习者增长见识，从而实现系统、完整的标注学习和实战练习。