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

“大数据技术应用基础”是财经类专业学生学习财务大数据技术的入门课程。本书选取薪资管理、量化投资、固定资产管理3个常见的财务工作场景，详细介绍这些工作场景涉及的大数据基础知识、数据库基础操作和高级操作，以及数据采集和数据可视化等专业知识。

本书以Kettle工具实现ETL流程为目标，将ETL知识点与项目任务相结合，配套真实的案例，按照ETL的流程，循序渐进地介绍了ETL数据整合与处理的相关内容。全书共6个项目，项目1介绍了ETL概念和ETL工具；项目2以食品销售数据为例，介绍了获取不同类型源数据的方法，并说明了它们之间的差别；项目3以整合和处理某供应链的食品销售数据为案例，从获取多份源数据开始，经过数据清洗、删除、合并、去重、排序、过滤和输出等一系列与ETL流程相匹配的任务操作，整合和处理成一份符合项目阶段目标要求的数据

本教材紧扣行业脉搏，以大数据与云计算技术在建筑领域的探索实践与场景应用为核心，精心编排内容。教材引入了行业一线的项目案例与工作场景，让适用性的理论知识与实际应用紧密结合，且生动形象。教材以大数据与云计算概述、大数据采集与预处理、大数据存储、大数据分析与挖掘、大数据可视化、大数据治理、虚拟化技术、云数据中心与云存储、并行计算与集群技术、大数据与云计算的安全与伦理等十大任务为切入点，为学习者呈现了智能建造背景下的大数据与云计算技术应用内容。这一教材充分体现了跨界性和融合性的特点，是理论与实

本书分为问道、执具、博术三个篇章，介绍智能数据分析的方法论、编程工具及算法模型。问道篇介绍数据分析的核心理念、一般过程及思维方式，旨在阐扬数据分析的哲理；执具篇介绍R语言环境配置、基础编程、数据对象，旨在阐述数据分析的先进工具；博术篇介绍数据可视化、关联规则、分类、聚类等主流技术，旨在阐明数据分析的算法模型及其R语言实现。

本书主要介绍传感器的基本知识，包括电阻应变式传感器、电感式传感器、电容式传感器、电涡流式传感器、压电式传感器、霍尔传感器、温度传感器、光学传感器、现代新型传感器等常见传感器的工作原理、基本结构、测量电路及典型应用。

传感器技术是面向机械设计制造及其自动化、智能制造工程、机器人工程等专业开设的一门专业课，需要学习传感检测技术的基础知识、传感器原理及应用、信号的转换与调理，掌握常见传感器的工作原理、传感器的选型与使用、常见的测量方法与测试系统，为后续专业课程的学习及将来智能制造系统的设计打好基础。本书的主要内容包括：绪论、传感器的基本特性、位置与位移传感器、机械参数传感器、流体传感器、温度传感器、湿度传感器、化学与生物传感器、先进传感器制造技术、执行器的技术理论基础、常见的执行器、自动控制系统中的传感器与执行器

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本书根据职业岗位工作任务，基于“岗课赛证”融通理念，与相关1+X职业技能等级证书、技能竞赛有机融合；合理选取教学内容，以职业能力培养为目标，优化整合课程教学内容。本书内容融合电子技术、自动控制、检测传感技术、机械技术等多学科知识，遴选智能化生产线中典型的智能送料、智能输送、智能分拣、智能仓储、AGV、智能拆解搬运、搬运机械手等模块组成智能装备控制系统，培养学生识图、安装、编程、调试的综合职业能力。
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