本书共14章，包括嵌入式系统的基础知识、Cortex-M3架构、STM32系列处理器、STM32设备驱动库、开发工具的环境搭建、通用输入输出端口、异常与中断、通用定时器、串行通信接口、I2C通信接口、直接存储器访问、数模转换器、模数转换器、综合应用案例。

本书基于项目导向、任务驱动，以熟练掌握网络服务器的配置与管理为目标，介绍网络服务器的基础知识和技术应用，力求体现“以企业需求为导向，注重学生技能的培养”。本书的主要内容包括认识服务器、虚拟化技术和VMwareWorkstation、WindowsServer2012系统的基本配置、用户与组的管理、文件系统的管理、磁盘管理、配置与管理各种服务器(包括域控制器、DHCP服务器、DNS服务器、Web服务器、FTP服务器、邮件服务器、VPN服务器、CA服务器)。

数字经济是继农业经济、工业经济之后出现的更高级经济阶段，是以数字技术为重要内容的一系列经济活动的总和，这些活动既包含了数字要素催生的一系列新技术、新产品、新模式、新业态，也包括了数字化要素与传统产业深度融合带来的经济增长。数字经济在组织方式、生产要素、驱动力、发展方式等方面较传统经济发展都发生了巨大变化，数字新基建与产业共生也正是"转型升级”与"经济增长”的核心动力和驱动引擎。以数据为中心的数据资产管理及数据运营将会变得更加重要，数据资产评估和交易也将成为金融体系的重要组成部分。本书核心内容由5

在信息化和数字化飞速发展的今天，数据安全已成为企业运营的核心议题，数据作为生产要素在大规模的流动和使用过程中面临着新的挑战，区块链、人工智能技术的发展为数据安全防护提供了新的解决思路和方法。本书从数据安全的基本概念入手，深入分析了国内外数据安全形势，探讨了数据资产的生命周期安全管理，以及数据安全的关键技术手段，同时强调了数据安全的组织管理与政策法规的重要性。此外，书中还详细阐述了数据安全的应急响应与灾难恢复策略，并通过实战案例分析，提炼出数据安全防护的优秀实践，旨在为读者提供一套完整的数据安全防

近年来国家对数据要素越来越重视，相关的法律政策陆续发布，这些法律政策的出台不仅引起了学术界对数据要素的高度重视，也推动了产业方对数据要素的广泛应用，更推动了数据资产入表的深入开展，使全民对数据要素的认识和应用提高到一个新台阶。 为方便广大读者学习、领悟和贯彻这些法律政策，本书组织了本领域相关重量级专家对相关法律政策进行解读，论述法律政策出台的背景及缘由，以及其指向及重点，为读者了解法律政策提供简明扼要的辅助，同时帮助从业者了解法律政策出台目的，引导从业者按照法律政策取向干事创业、取得实际成效。

本书基于我国深入实施网络强国和国家大数据战略的大背景，将“大语言模型”“知识图谱”“数据治理”相结合，阐述了大模型、知识图谱在智能数据治理中的应用实践，并以医疗、政务及降碳等行业为例，详细介绍了其数据治理流程及平台构建方法。书中首先阐述了大模型时代知识图谱和智能数据治理之间的协同关系，以儿童孤独症为例介绍了基于CiteSpace软件的医疗知识图谱的构建流程；其次详细阐述了基于神经网络模型的个人健康管理知识图谱的构建方法；最后介绍了主动式政务服务和降碳领域的智能数据治理平台的设计与实现，并在每一部

本书以深入剖析“数据要素×”的内涵、特点和实现路径为核心，从基础理论和领域实践两个维度构建系统性分析框架。在基础理论部分，详细呈现了数据要素的特点特征、作用机制和应用模式，并重点探讨了其与新质生产力、数字经济、经济社会发展等重大战略间的紧密关系。在领域实践部分，对数据要素的应用现状和当前难点问题加以深入分析，结合行业实践具体案例，详细分析数据要素与具体行业领域乘数效应发挥的背景环境、运行情况、成效研究，通过“数据要素×”在 12 个行业领域的应用案例，展现其实际运作模式和取得的显著效果。 本书可

本书紧跟大数据技术的最新发展、重视基础知识体系，系统地介绍了大数据技术与应用的基本概念和思维方式，详细阐述了大数据的采集、存储、处理、分析和可视化等相关内容，并结合了最新的技术应用案例，讲述了大数据在金融、互联网、生物医学等领域的应用以及大数据环境下的隐私和安全问题。 本书既可以作为高等院校大数据、计算机科学与技术、软件工程及相关专业课程的教材，也可以供系统分析师、系统架构师、软件开发工程师、项目经理及对大数据技术感兴趣的读者阅读和参考。

本书深入探讨了图方法在文本挖掘领域的应用，强调了图模型在处理文本数据时对上下文和长距离语义依赖关系的捕捉能力。全书分为３部分，共８章，系统地介绍了基于图的文本挖掘技术，并通过多个自然语言处理任务(如短文本分类、虚假新闻检测、知识图谱表示学习等)展示了图方法的有效性。作者结合丰富的科研和项目经验，提出了创新的图模型和算法，旨在解决数据稀疏和复杂语义建模问题。

"本书是一本全面介绍大数据分析理论基础、方法、技术及其应用实践的专业书籍，以数据分析的基础理论为出发点，详细阐述了数据采集、清洗、预处理、探索性数据分析等前期准备工作，为读者揭示了数据分析的全过程和方法论。
本书着重介绍线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等常用的数据分析方法，并通过TensorFlow等工具的应用，展示如何在实际项目中应用这些技术进行数据挖掘和预测分析。此外，作者还精选了金融、电商、物流等行业的大数据分析案例，详细讲解了从数据处理到模型构建，再到结果解释的完整流