（1）概念篇：介绍当前紧密关联的*IT领域技术云计算、大数据和物联网。（2）大数据存储与管理篇：介绍分布式数据存储的概念、原理和技术，包括HDFS、HBase、NoSQL数据库、云数据库。（3）大数据处理与分析篇：介绍MapReduce分布式编程框架、基于内存的分布式计算框架Spark、图计算、流计算、数据可视化。（4）大数据应用篇：介绍基于大数据技术的推荐系统。

《Access数据库应用技术（第2版 ）》针对高等学校财经管理类学生的需要，介绍Access 数据库的基础知识和基本操作方法。本书主要包括数 据库和应用系统设计的基本知识、创建Access数据库 和表、表的基本操作、数据查询、窗体设计、Web数 据库、宏、VBA模块、数据安全与管理以及应用系统 开发实例等。本书为第2版，内容安排循序渐进，始终围绕着 图书销售管理系统这个典型的事例进行详细的讲解， 操作步骤翔实、具体，最后形成一个完整的数据库管 理系统。书中每章后都给出了大量的习题，尽可能地 为读者提供数据库技术和技能的训练，从而有利于初 学者比较系统地学习Access数据库知识，为进一步学 习数据库应用技术打下基础。

数据作为一种基础性与战略性资源得到了广泛认 可，数据服务成为很多组织和机构日常营运和活动中 必不可少的重要环节。当下，数据质量在理论与实践 中越来越受到关注，不仅是制约数据产业发展的关键 问题，也是大数据应用研究中绕不开的重大命题。本 书汇集了国内外数据质量研究的经典理论、技术和方 法，以及*新的前沿发展趋势；首先介绍了传统数据 质量研究的各种代表性成果；接着，在此基础上，结 合大数据的特性，分析大数据时代下数据质量面临的 挑战，并详细介绍基于大数据的数据质量相关技术的 实现；*后，通过一个实际案例，提出一套完整的大 数据质量解决方案。蔡莉、朱扬勇编*的《大数据质量》可作为高等 院校相关专业高年级学生和研究生的数据质量课程教 材，以及从事数据质量研究和应用的科技工作者的参 考书。

本书是国内绝大多数高校采用的知名教材《云计算》（1-3版）的姊妹篇，是中国大数据专家委员会刘鹏教授联合国内多位专家历时两年的心血之作。大数据领域一直缺乏一本权威教材，希望本书能够填补空白。本书系统地介绍了大数据的理论知识和实战应用，包括大数据采集与预处理、数据挖掘算法和工具和大数据可视化等，并深度剖析了大数据在互联网、商业和典型行业的应用。刘鹏教授创办的网站中国大数据（thebigdata.cn）、中国云计算（chinacloud.cn）和微信公众号刘鹏看未来（lpoutlook）将免费提供本书配套PPT和其他资料。本书配套的大数据实验体系已经在郑州大学等高校成功应用。

《融会贯通，从Oracle12c到SQL Server2016》通过对Oracle 12c和SQL Server 2016对应内容的对比讲解，使相关技术人员能够快速适应从Oracle到SQL Server或从SQL Server到Oracle的转变，并对两者的运作方式及体系结构有较深的理解。主要内容包括客户端工具、SQL语言、体系结构、事务及锁、备份恢复等数据库技术人员所需的各种必备知识。《融会贯通，从Oracle12c到SQL Server2016》适合Oracle技术人员学习SQL Server或SQL Server技术人员学习Oracle之用，对其他数据库相关工作人员也有很好的参考作用。

基本信息商品名称： Access 2013数据库技术及应用-（第2版）出版社： 北京理工大学出版社发行部 出版时间：2016-12-01作者：姜增如译者：开本： 32开定价： 59.00 页数： 印次： 1 ISBN号：9787568233910商品类型：图书版次： 2

本书总共有10章，从社会计算起源开始，介绍了社会计算和社会媒体的概念，并对其进行了拓扑结构分析。在社会网络中，结点之间不是相互独立，而是彼此之间通过联系（边、链接）链接起来。通过社会计算，动态分析社会网络，更有效地解决网络化社会新问题。旨在让读者了解什么是社会计算，社会计算的研究方向和发展趋势，如何获取并分析社会媒体数据，以及如何使用社会计算分析社会网络，以此来构建一个更健康和谐的社会网络环境。

《移动对象轨迹数据挖掘技术》较为系统地介绍了移动对象数据挖掘的现状、技术，从微观、宏观、模式发现、原型系统开发四个角度介绍了移动对象数据挖掘的基本原理和方法，并结合当前位置服务的需求，介绍了主流的移动对象数据挖掘框架。对应移动对象数据挖掘的四个方面，《移动对象轨迹数据挖掘技术》分别介绍了典型的技术方法，帮助读者揭开移动对象数据挖掘技术的面纱。《移动对象轨迹数据挖掘技术》可作为高校高年级本科生和研究生的选修教材，也可作为从事移动对象数据挖掘相关领域的科技人员的参考书。

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《多传感器数据融合系统：EKF及模糊决策应用分析》提供了一个新颖的方法来解决传感器数据融合问题，即在动态决策机制基础上建立了态势感知模型，并利用态势感知、个人和环境因素之间的关系做出的安全决策。重点阐述了融合系统中如何利用模糊逻辑来制定决策。原书作者详细介绍了扩展卡尔曼滤波（EKF）的应用分析及基于模糊决策的多传感器数据融合系统。在研究中，《多传感器数据融合系统：EKF及模糊决策应用分析》选择了几个相关的传感器（激光，声纳和射频传感器）监测多个动态代理区域的安全状态，这个系统利用了传感器的相性和互补性，尤其是当使用异构传感器时，在性能上有很大的改进。