《透明及柔性金属氧化物存储器研究》围绕阻变存储器的单双极性转变机制，透明、柔性阻变存储层材料的选择和制备展开论述，主要内容包括阻变层中阴阳离子缺陷对阻变存储器中电阻开关极性的影响和调控。透明阻变材料SnO2：Mn薄膜的制备及A1/SnO2：Mn/FTO阻变存储性质论述。通过溶胶凝胶方法，制备了透明的SnO2：Mn薄膜，并将其用于A1/SnO2：Mn/FTO（F：SnO2）结构的阻变存储器件中，并研究了其阻变存储性质。在低温条件下通过深紫外光化学激活溶胶凝胶法制备得到金属氧化物薄膜，并将其用于阻变存储介质。《透明及柔性金属氧化物存储器研究》可供电子科学与技术专业本科生、研究生，以及从事半导体存储器研究的人员和大专院校相关教师参考使用。

大数据引发的问题集中在个人隐私和数据保护领域，但大数据应用和算法决策对个人生活的影响同样涉及个人自治、非歧视以及言论自由等基本权利。作者从实践例证出发，建立了大数据的三阶段流程（获取阶段—分析阶段—应用阶段），检讨了《欧洲人权公约》和《欧盟基本权利宪章》中有关隐私和数据保护基本权利在大数据环境中的适用性和局限性，同时引介了欧洲人权法院和欧盟法院在判例法中对相关概念的进一步阐释与拓展，对《通用数据保护条例》的全面分析则呈现了欧盟数据保护法的蕞新进展以及在大数据环境下的缺陷与规范困境，在比较了修改数据保护法、借鉴其他部门法以及专门立法等不同解决方案各自的利弊之后，最终提出应对大数据问题必须采用整合不同解决方案的建议。作者力图打破部门法的门户之见，提倡在对抗大数据带来的负面影响时，不应固守隐私和数据保护法的既有范式，只有从更宏观的视角出发，采纳综合性方法，才能为个人权利和自由提供大数据时代所需的保护。本书对于深入理解大数据带来的现实问题、全面了解欧盟隐私和数据保护法律框架的价值基础和规范结构、客观评价其潜力与局限性具有重要参考意义，为对抗大数据的法律方案提供了新的选择。

本书讲述了在实际运营中核心的数据挖掘分析案例，为读者重点展示了SAS在精准营销、客户流失预警、客户分群、广告点击、信用卡欺诈、信用风险评分等领域中的具体应用。 本书分为16章，以数据挖掘基础知识介绍开始，循序渐进地讲述了Kaggle数据科学社区调查数据分析、考察汽车耗油量与里程数的关系分析、影响汽车销售的关键因子分析、健身运动中耗氧量回归分析、旅客量预测分析、客户群分类判别分析、销售公司的客户分群、员工离职预测、广告点击率预测、产品精准营销模型、电信客户流失预警、银行贷款用户风险分析、信用风险评分卡的开发以及信用卡反欺诈预测模型等案例。后一章介绍了与数据挖掘项目中的时间成本有较大关系的SAS数据清洗的相关技术。 本书案例丰富，实用性较强，特别适合从事数据挖掘、统计建模、机器学习、商业分析、运营分析等工作的人员使用，也可作为数学、统计学、金融管理、计算机等专业的学生学习SAS数据挖掘应用的参考书籍。

本书介绍了以下模式类型： 基础模式涵盖构建基于容器的云原生应用程序的核心原则和实践。 行为模式详细介绍管理容器和平台交互的概念。 结构化模式教你如何通过在Pod中组织容器解决特定的用例。 配置模式讲述如何处理Kubernetes中应用程序的配置。 高级模式涵盖更复杂的主题，例如操作器和自动伸缩等。

● 如何使用R语言进行高级数据分析，涉及的技术包括广义线性模型、广义可加模型、混合效应模型、机器学习、并行处理 ● 如何使用R语言的数据可视化技术实现回归，如线性回归和高级回归，并了解回归样条和可加模型 ● 如何使用R语言实现机器学习，包含平行处理、降维、特征选取和分类 ● 如何使用R语言的多重插补技术解决数据缺失问题 ● 如何使用广义线性可加模型实现普通量、二值量和计次量的输出，如何使用自采样法（Bootstrapping）分析不确定性 ● 学习如何对个体内的变异性进行建模，进而捕捉个体在方法以及时间稳定性上的差异

这本书的目的是帮助所有人通过R使用Apache Spark。第1章~第5章，简单地介绍了如何大规模执行数据科学和机器学习项目。第6~9章介绍了使用Spark进行集群计算中令人激动的基本概念。第10章~第13章涵盖一些高级主题，包括分布式R、Streaming和社区贡献等。

本书由国际数据挖掘领域泰斗、UIUC韩家玮教授和其学生张超博士（现为佐治亚理工学院助理教授）合著。介绍了将非结构化文本数据转换为多维知识的数据挖掘技术，并讲解了他们开发的文本多维数据集框架的原理和使用方法。

大数据与智能计算创新社区简称为Thought，取自英文单词简称，也表示“思索”之意。创新社区成立联席主席会议及其秘书处，主导社区发展，推选研究会副理事长、厦门大学教授李茂青，产业联盟执行理事长、中国科学院计算所研究员张云泉，清华大学工业训练中心主任李双寿教授担任联席主席，聘请清华大学信息国家研究中心李超副研究员、厦门大学自动化系洪文兴副教授、产业联盟安静秘书长为秘书处秘书长。创新社区制定了“数据科学产教融合”课程体系，包括入门级、应用级、专业级3个级别的15门课程及核心模块，涉及“数据库”“Python编程”“数据科学导论”“并行数据库”“数字经济观点与实践”“数字力评测”等内容，力争在2～3年内完成所有课程的开发，形成完整的人才数字力评价体系。

《数据科学实战入门　使用Python和R》一书将使你深入了解数据科学流行的两大开源平台：Python和R。　当前数据科学非常热门。Python和R是世界更流行的两个开源数据科学工具。在本书中，你将逐步学习如何使用更先进的技术，针对现实世界的业务问题提供切实可行的解决方案。　本书为没有数据分析和编程经验的读者编写。第1章专门为初学者讲解Pyhton和R的基础知识。此后的每一章都提供了使用Python和R解决数据科学问题的分步说明和实践演练。　对于那些有数据分析经验的读者而言，他们将一站式学习如何使用Python和R进行数据科学实践。本书的主题涵盖数据准备、探索性数据分析、准备建模数据、决策树、模型评估、错误分类代价、朴素贝叶斯分类、神经网络、聚类、回归建模、降维和关联规则挖掘。此外，本书还包含一些令人兴奋的新主题，如随机森林和广义线性模型。　本书在每章的结尾提供了大量的练习，共有500多道习题。通过实践性的分析习题，读者将能轻松应对使用真实数据集解决有趣业务问题的挑战。

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