本書分為3篇，共15章。理論篇（第1~4章）從數據可視化概述、理論、過程和工具四個方面進行了介紹； 方法篇（第5~10章）講解了不同類型數據可視化的設計步驟、常用圖表元素以及可視化樣例展示； 應用篇（第11~15章）從聚類分析、預測、評價、關聯性分析、狀態監控等應用場景出發，結合具體的案例背景，講解了數據可視化的實際應用。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。 本書可以作為大數據管理與應用、信息管理與信息系統等專業的教材和教學參考書，也可以作為數據可視
本書內容分為計算機網絡基礎知識、Internet應用基礎知識、局域網組網與網絡應用知識、網絡應用系統規劃與設計知識4部分。第1部分介紹計算機網絡、數據通信技術、傳輸網 (廣域網、局域網與城域網) 技術以及TCP/IP協議體系的基本內容; 第2部分介紹Internet 應用技術; 第3部分介紹局域網組網技術、典型操作系統的網絡功能、Internet接入方法、Internet使用方法以及網絡管理與網絡安全技術; 第4部分介紹網絡應用系統的基本結構、需求分析、設計與實現。
本書系統地論述統計信號處理的基本理論, 包括隨機過程基礎、參數估計、最優濾波和信號檢測四部分。全書共15章, 分別為引言、隨機過程的基本概念、隨機過程的線性變換、估計的基本概念與性能評估、最小方差無偏估計、最大似然估計、貝葉斯估計、線性最小均方估計、線性卡爾曼濾波、非線性濾波、統計判決理論、復合假設檢驗、高斯噪聲中已知信號的檢測、高斯噪聲中未知參量信號的檢測、非高斯噪聲中信號的檢測等。各章均有信號處理實例和豐富的習題。
本書以智能控制技術應用為核心，從工業機器人的典型行業應用——搬運、碼垛、弧焊、點焊、噴涂、上下料與自動化生產線等應用系統出發，涉及多品牌機器人包括安川、ABB、國產品牌新松等。全書共7章，章節內容中包含知識目標、能力目標和素質目標，通過項目式教學，介紹每一種機器人的特點，以及工作站的工作任務、組成、工作過程、設計（包括選型、外圍系統的構建、接口技術）、參數配置等。本書既可作為高等院校工業機器人技術、電氣自動化技術等相關專業的教材或企業培訓用書，也可供從事工業機器人系統開發的工程技術人員參
本書講述可信計算的理論、關鍵技術和典型應用，重點介紹中國可信計算的技術創新與成果。本書分為4篇共12章。第1篇為可信計算基礎，包含第1章，主要介紹可信計算的概念、可信計算的發展、可信計算的關鍵技術。第2篇為可信計算關鍵技術，包含第2～7章，主要介紹可信平臺模塊、可信度量技術、可信軟件棧、可信PC、遠程證明、可信網絡連接等內容。第3篇為可信計算新技術，包含第8～11章，主要介紹可信嵌入式系統、可信云計算基礎設施關鍵技術、軟件動態保護與度量技術、可信執行環境技術。第4篇為對可信計算和信息安全
本書對控制系統及現場總線技術的發展歷程、現場總線技術中使用的工業網絡和通信基礎知識進行了概括性的介紹； 全書重點講解PROFIBUS總線、CAN總線、LonWorks總線、FF總線的基本原理，并且在各章的最后引入現場總線技術的應用案例。為方便高校和培訓企業作為教材使用，全書各章都配有綜合練習。 本書主要面向高等學校相關專業的本科生，在對相關內容進行選擇和簡化后，也可作為高職院校教材。
本書為工科本科生提供了一本入門性的測量方面的基礎教材，為學生即將進入高年級專業學習提供實驗方面的基礎知識。書中主要講授實驗中測量的基本概念和測量數據的不確定度分析，同時講述包括溫度、壓力和真空、流動和流量、振動等量值的相關測量中的物理基礎和主要儀器的原理。考慮到測量技術涉及面較廣，特別選擇了實驗案例8個，還增加了輔助閱讀。書中提供了Matlab的一些相關計算語句和Origin繪圖和數據分析軟件介紹，以幫助讀者掌握有用的軟件工具。
“建筑工程施工準備”為土建大類專業基礎課，本書以以單位工程的施工組織設計為項目載體，以完成項目的實際工作為學習單元，基于完成單元中的任務進行教學單元的分解和建構，并據此進行教學設計、組織和實施。本書共8個學習情境，分別是施工現場項目經理部的建立、施工圖的自審和會審、施工進度計劃的編制方法、單位工程施工組織設計的編制、施工現場準備及管理、施工項目進度管理、施工項目成本管理和施工項目質量管理。全書配有豐富的二維碼資源和在線課程，在中國大學慕課平臺運行多輪，效果顯著。本書為“十三五”江蘇省高等學校
本書是為高職院校相關專業學生編寫的教材，全書圍繞工礦企業供配電系統及其設備運行維護等方面，從系統到設備再到設計，由淺入深地加以敘述。根據工礦企業供配電系統接線的規律和依據及對應的設備的選擇、原理和運行等方面的要求，采用理論實踐相結合的體系進行編寫，做到舉一反三，以利于對學生進行分析與綜合能力的培養。編寫中，注意處理好內容多、學時少的矛盾，內容盡量精簡，著重講解基本概念、基本理論和基本實踐技能。實踐部分盡量在現場教學中講授。本教材共分為9個項目23個任務，根據能力培養目標制定了明確的模塊
本書共分7章，第1章主要介紹遙感影像與深度學習的基本概念；第2章主要介紹計算機操作與GPU基礎知識；第3章主要介紹深度學習的數學基礎；第4章主要介紹卷積神經網絡基礎和基本要素；第5章簡要介紹了Python語言的基本語法與使用；第6章詳細介紹了PyTorch和TensorFlow兩個機器學習框架的搭建方法；第7章按實踐操作步驟詳細介紹了影像分類LeNet網絡的代碼實現、影像目標檢測Faster R-CNN網絡的代碼實現與模型訓練以及影像目標識別U-Net網絡的代碼實現與模型訓練。
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