本书采用翻转课堂的教学模式，内容全面，条理清晰，以能力为本位，以技能培养为出发点进行项目化教学，每个项目由浅入深、从易到难、循序渐进，学生在学习中可随时通过扫描二维码获取相关学习资源，提高学习效率。本书基于学生管理系统，以Access2016作为教学背景，设置7个项目，包括认识Access、创建学生管理系统数据库和表、创建学生管理系统查询、创建学生管理系统窗体、创建学生管理系统报表、创建学生管理系统宏及用VBA创建学生管理系统其他功能等，理论知识与实例相结合，方便读者学习。本书适合作为中、高等职业院校计算机类专业数据库课程的教材，也可作为财经、管理类专业的数据库教材，还可作为从事计算机应用工作的科技人员和工程技术人员及其他相关人员的培训或参考用书。

人工智能是近年来最为火热的研究领域之一，尤其是随着深度学习算法研究的突破，人工智能技术在工业过程控制领域取得了前所未有的发展。深度学习算法涵盖的内容非常前沿和广袤，本书从表示学习的角度，针对流程工业的故障检测与诊断中存在的问题进行探究、模型构建与实验验证、分析，引导读者分析和解决问题，帮助读者最大限度地理解算法理论，提升工程实现能力。本书可供从事表示学习、故障检测与诊断算法研究人员参考。

本书以理论讲解和实际应用相结合的编写理念，介绍了数据、信息、知识、智能之间的关系，主要包括数据库系统的基础篇、使用篇、智能管理篇和智能应用篇，较全面地介绍了数据库基本概念和体系结构、数据库前沿技术发展、关系数据库理论、数据库管理系统配置、各种常用数据库对象的创建和管理、存储过程、自定义函数和触发器的程序设计、智能安全管理机制、数据库备份和恢复策略、基于云管理的数据库系统应用开发，并给出了详细的实例讲解及运行结果。本书以基于云管理的无人驾驶园区智能交互系统为例，介绍其数据库系统设计与开发过程，并贯穿全书始终。同时紧密围绕智能时代特点，介绍了数据库相关领域的前沿技术发展，如大数据技术、云数据库、搜索引擎技术等，内容翔实、可操作性强，并配有PPT和学习案例等资源，便于学习者巩固知识。本书适合作为计算机科学与技术、软件工程、智能科学与技术、人工智能等相关专业本科生、研究生的数据库类课程的教材，也可供相关技术人员学习参考。

本书详细阐述了使用Power BI实现数据的处理和分析的相关方法和实现操作。 全书共10章，主要内容包括数据分析概述、数据的获取、数据处理基础、 M语言基础、使用M语言进行自动化数据处理、数据可视化、DAX语言基础、数据分析基础、数据分析进阶、数据分析应用案例。 本书适合各行各业需要进行日常数据处理和分析的办公人员和数据分析人员阅读，也可以作为大专院校学生的教材或参考书使用。

本书根据现有的大数据技术理论，综合介绍了大数据技术的相关基础理论知识，并提供了部分实践操作介绍。本书共8个章节，内容包含大数据的概念和特征，大数据计量，大数据生命周期，大数据与云计算，Hadoop，HDFS，MapReduce，大数据编程语言Python、Spark、R语言，数据预处理，聚类分析，k-邻近分类算法，数据可视化，大数据应用，大数据安全与威胁，爬虫技术，MINIST数字识别技术。本书分别在大数据采集与预处理、数据挖掘与分析等重要章节中安排了入门级的实践操作内容，以便读者 好地学习和掌握大数据关键技术。本书可以作为高等院校数据科学与大数据等相关专业的课程教材，亦可作为大数据爱好者的科普读物。

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本书使用深入浅出、通俗易懂的语言介绍数据库系统的基本原理、技术和方法，并结合典型案例，将理论知识融入实践内容，通过实践验证理论，帮助读者掌握数据库相关知识与技术。全书共9章，全面系统地阐述数据库原理与应用，主要内容包括数据库系统概述、关系数据库、关系数据库标准语言、关系数据库规范化理论、数据库设计、数据库的安全性控制与完整性控制、并发控制、数据库备份与恢复和SQL Server 2019 应用。本书以SQL Server 2019为平台介绍数据库技术的实现，主要包括数据库创建与维护、数据表创建与维护、查询与统计操作、视图创建与维护、存储过程和触发器的创建、用户管理与权限分配、数据库备份与恢复等内容，使读者能够通过SQL Server 2019实现教学案例，理论与实践紧密结合，进一步加深对数据库系统基本原理、技术和方法的理解。

Orange是一款可视化人工智能工具，适合会用电脑的所有人群，可以轻松完成机器学习的全流程操作，如数据挖掘、数据分析、文本挖掘、网络分析、图像识别、空间格式化等任务。目前 尚无介绍该软件的中文教程。本书首先对Orange软件进行基本介绍，然后讲述Orange“积木”——分析模块，接着介绍Orange“连连看”——数据分析案例， 后对Orange在科学研究中的应用进行展望。

XBRL作为会计大数据的底层技术，是一项具有开创性的会计大数据的基础标准。XBRL在信息披露技术进步的历史进程中也具有里程碑意义。中国开放式基金业采用XBRL作为其信息披露工具，方便了信息的使用者利用信息。中国开放式基金业这一创新的披露方式，为证明会计大数据的价值提供了非常有力的场景，也为会计大数据的未来提供了一个非常有意义的参考方向。有理由认为，XBRL为会计大数据以及未来的“人工智能+”会计的发展提供了重要的技术基础。《会计大数据的技术进步、信息透明度与资本市场效率：基于中国开放式基金业实施XBRL的证据/清华汇智文库》的读者对象为会计学的科研人员、资本市场的分析人员以及资本市场监管者等。

全书理论联系实际，全面讲述数据挖据理论、技术及应用的教材。研讨了数据挖掘的方方面面，从基础理论到复杂数据类型及其应用。不仅讨论传统的数据挖掘问题，而且介绍了高级数据类型，例如文本、时间序列、离散序列、空间数据、图数据和社会网络。本书由基础篇和进阶篇组成。基础篇对应原书的第1～11章，进阶篇对应原书的第12～20章。