本书的内容包括：对数字化概念进行梳理，回答什么是数字化的问题；对数字化的要素进行深入分析和描述，澄清数字化成功的关键要素；对主要的数字化的关键领域和问题，包括路径、组织、文化、业务与IT的关系以及数据价值等进行剖析；对数字化的组织和文化变革进行全面的总结； ，对数字化伦理和资本作为数字化的主要推动力等进行辩证分析。本书适合企业和政府部门的 以及数字化的实践者阅读。其中 包括董事长、CEO、CIO、CDO、CFO、CHRO、IT经理、业务经理等，实践者包括咨询顾问、架构师、需求分析师、项目经理、敏捷教练等。这些人在数字化工作中是关键人员，必须掌握数字化的核心知识。

\"本书系统介绍大数据基本原理、框架、方法和应用技术，部分章节着重介绍鲲鹏大数据生态。全书共9章，分别介绍大数据技术概况，Hadoop与鲲鹏大数据架构及其相关组件，分布式协调系统Zookeeper、非关系型数据库HBase、数据仓库Hive等应用技术，大数据框架Spark的原理、机构及其生态圈，数据采集系统Flume和Kafka框架的设计、工作原理及应用场景，鲲鹏BigData pro综合案例，鲲鹏社区的发展情况、开发案例、产品和解决方案、鲲鹏生态的情况。本书可以作为鲲鹏产业学院专业核心课程的教材，帮助学生了解大数据发展过程与基本知识，熟悉大数据框架的基本原理与发展现状，培养大数据平台设计、分析应用能力。本教材也可作为普通本科院校大数据、计算机等计算机类专业课程的选修课材料，以及作为高职高专计算机类专业的专业课程教材。\"

手部运动与人类日常生活、交流和操作息息相关，以非接触方式从彩色与深度图像中估计人手位姿信息对于人类动作识别与行为分析有重要意义。本书围绕基于彩色与深度图像的人手位姿估计和手势识别问题展开一系列相关技术研究。全书主要内容包括彩色与深度图像信息融合，三维点云空间几何转换，人手位置检测，人手骨骼三维建模，基于生成对抗网络的数据增强，基于李群流形理论的人手位姿估计，人手动作检测和手势识别等。该技术可广泛应用于医疗卫生、智能机器人、辅助驾驶、增强/虚拟现实、移动应用等领域。

伴随AI技术的不断突破，AI技术的巨大投入能否获得预期的高回报成为各界关注的问题。在这种背景下，学者们观测到AI生产率悖论现象，并引起关注；产业界的调研发现，人工智能应用有高达85%的失败率。到底是什么原因导致人工智能技术的产业应用效果未能达到预期？本书就是聚焦于这一核心问题，通过思辨篇、研究篇、案例篇、展望篇四个部分来体系化回答这一问题，试图给出破解AI生产率悖论现象的方案，即人工智能技术要转化为生产力，就需要为人工智能技术群的正向积极作用发挥创造与之相适应的新型管理模式、体系和方法，让新型技术与新型管理携手才能真正为 迎来 加美好的人工智能时代。

本书以实际使用过程为框架结构，以先整体后局部为理念，以动态页面中进行数据表记录操作为验证，详尽介绍了DM8的基础知识与实践应用，内容涵盖DM8中的基本概念、模式操作、数据表操作、数据表记录操作、SQL语言、数据库的备份与还原。书中突显数据库中表记录在动态网站中的查询与编辑，通过动态网站环境，践行“学以致用”的教学理念。本书可作为高职院校学生计算机技术基础、网络应用、云计算、大数据等专业核心课程的教材，也适用于初次接触数据库的读者，还可供动态网站开发的自学者或软件开发人员参考。

架构大数据系统涉及的技术和工具种类繁多，但技术和工具背后的大数据处理需求和解决问题的思维逻辑却恒久不变。本书采用软件工程化方法，从大数据架构的需求出发，籍由理性和常识的指引，推导和梳理大数据架构之术（大数据处理的基本原理和技术方法），进而讨论大数据架构之器（具体软件工具的功能、设计、实现以及使用方法），建立大数据架构教学的知识体系。本书可用作普通高校数据科学与大数据相关专业的基础教材，亦可用作高职高专职业教育培训教材以及相关工程技术人员的参考用书。

本书以MySQL数据库管理系统为平台，以“学生信息管理”数据库的设计、应用和管理为主线，以数据库系统的开发过程为顺序，循序渐进地讲述了数据库的设计、数据库及数据表的创建、数据完整性的实现、数据查询、视图与索引的使用、存储过程的应用、数据库的可靠性与安全性的管理和实现等内容。项目的内容编排都按照项目式教学法进行， 包括能力目标、情境描述、项目分析、项目实施、相关知识和课外任务等， 按照职业领域工作过程的逻辑， 以项目为载体组织教学单元， 体现模块化、系列化， 力求在学生动手操作中进行数据库的使用技能教学。

当前，数字化、网络化、智能化成为经济社会的发展趋势，在此背景下，数据资源化、数据资产化、数据要素化更加凸显。本书从数据资产管理的共性问题和面向领域的数据资产管理两个维度展开，较为系统全面地介绍了数据资产管理的基础理论、方法和应用。 本书可作为高等院校相关专业的本科生和研究生的教材，也可作为从事大数据分析的相关技术人员、管理人员的参考书，还可作为相关专业资格考试、研究生入学考试的参考书。

数据驱动的在线协作学习分析是提升协作学习效果的重要基础，是推动在线学习变革的重要力量。本书系统梳理了学习分析的研究现状，阐释了协作学习的理论基础与研究热点，构建了在线协作学习分析模型――KBS模型，设计了面向学习者和教师的群体感知工具，分别从学习者和教师视角分析了群体感知工具对学习者学习和教师教学的支持与指导，探讨了社会调节学习在协作学习中的发生机制，展望了在线协作学习交互分析的发展趋势，为研究者刻画了协作学习分析领域的 理论模型与研究进展，具有较强的理论价值与应用价值。

本书针对高等学校人工智能本科专业人才培养的专业内涵、定位和知识体系，设置了数学与统计、科学与工程、计算机科学与技术、人工智能核心、认知与神经科学、 机器人技术、人工智能与社会、人工智能工具与平台等课程群，重点介绍了八大课程群中各门课程的概况和知识点，为培养具有科学家素养的工程师奠定知识和能力的基础。本书可为各类学校人工智能专业构建宽口径和学科交叉的课程体系提供参考和引导示范，也可为研究生相关课程体系建设和专业学习提供指引。