本书共11章，内容包括人工智能基础、实践环境的搭建及软件使用、Python基础与练习、A*算法实验、基于神经网络的图像识别实验、动物分类软件设计实验、垃圾分类实验、手势识别实验、声纹识别实验、基于迁移学习的锂离子电池健康状态评估实验以及基于BP神经网络和粒子群的锂电池SOH评估实验。本书概括了“人工智能基础”“基于项目驱动的人工智能与数据挖掘创新实践”等课程的主要实践内容，介绍了目前人工智能在应用方面的主流场景，阐述了利用人工智能技术进行创新实践的基本原理和方法。本书可作为高等院校和高职高专院校电子信息类、计算机类、仪器类和机电类专业学生在人工智能领域的学习实践用书，也可供有关行业的工程技术人员参考。

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。

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。

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。

本书使用大数据存储常用工具与真实场景案例相结合的方式，以项目任务式为导向，较为全面地介绍了HBase分布式数据库与Hive分布式数据仓库的相关知识。全书共9个项目，内容包括认识数据库与数据仓库、安装与配置HBase列存储数据库、使用HBase Shell构建博客数据库系统、使用HBase Java API实现博客数据库系统的应用开发、安装与配置Hive结构化数据仓库、使用Hive实现数据定义操作、使用Hive Shell实现用户优惠券数据分析及处理、使用Hive Java API实现用户优惠券分析的应用开发、以及如何综合使用Hive与HBase存储技术实现电信运营商流失用户分析。本书大部分项目都设置了任务实训及课后习题，通过练习和操作实践，可以帮助读者巩固所学的内容，快速掌握书中所介绍的HBase与Hive存储工具的操作。本书可以作为高校大数据技术相关专业的教材，也可作为大数据技术或数据库爱好者的自学用书。希望通过学习本书内容，读者在提升大数据存储技术的应用能力的同时，也能够养成自主学习的意识，提高发现问题、分析问题和解决问题的能力，具备良好的问题分析素养和独立思考能力，并养成敬业、精益、专注的工匠精神。

本书采用 的MySQL 8作为数据库系统平台，内容包括数据库技术的基础理论、实现方法、设计过程与开发应用等。本书以任务驱动的方式设计了4个项目，每个项目又细化成若干具体任务。这些项目和任务旨在将理论与技能相结合，提高学生解决实际问题的专业技能。此外，本书还提供了10个任务工单，促进理论教学和实验教学融为一体。这些任务涵盖数据库的基础知识、 操作、设计规划以及应用开发等方面，帮助学生 好地理解课程内容。每个任务工单都包含了具体的步骤和细节，让学生能够 加轻松地完成任务。本书融合了理论和实践，是一本 实用的MySQL数据库项目化教程，适合学生、数据库从业者和自学者使用。

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。