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本书在阐述过程控制系统相关基本概念的基础上, 介绍了常见的过程控制参数检测及控制仪表的基本原理及使用方法、被控过程的建模方法以及比较成熟且具有广泛应用前景的过程控制技术和方法。

机器学习作为人工智能的一个分支，它涵盖了利用技术使计算机能够从数据中识别问题并将其应用于人工智能程序的方法。本书是机器学习领域的入门教材，系统、详细地讲述机器学习的主要方法与理论，阐明算法的运行过程，并紧密结合企业实践与应用，根据企业实际需求设计算法案例。本书共11章，分别介绍机器学习基本概念、决策树、K最近邻算法、支持向量机、线性模型、贝叶斯分类器、数据降维、聚类算法、人工神经网络、随机森林等基础模型或算法。本书通过具体的案例让读者学到思考问题的方式，包括决策树算法案例、K最近邻算法案例、SV

本书聚焦强化学习应用安全性，深入探讨强化学习框架内安全风险控制与训练安全。介绍 Worst - Case Soft Actor Critic（WCSAC）算法，分析累积安全成本分布、引入条件风险值平衡奖励与安全；讲解估计安全成本分布的高斯近似法和分位数回归法及其实验效果；阐述 Constrained Entropy Maximization（CEM）算法，学习安全前提下均匀访问状态的探索策略；介绍 Safe Guide（SaGui）框架，通过正则化快速迁移安全策略、促进目标任务学习。研究为

本书共10章，分别是大数据介绍、数据采集、大数据架构、大数据存储、数据清洗、大数据分析与挖掘、大数据可视化、大数据安全、数据治理及大数据的应用。

本书以流程工业过程参数检测技术与仪器仪表为核心内容，全面、系统地介绍了检测技术的基础知识和测量误差数据处理技术，以及压力、温度、流量、物位的检测技术，书中附带工程实际中常用仪表的结构特点和案例应用、测量结果显示的相关内容和最新的检测技术发展趋势。

本教材立足国家数字经济战略与大数据产业前沿，紧密对接技术革新与产业升级需求，全面重构大数据知识体系与实践框架。全书以“技术-思维-应用”为主线深度优化内容架构：项目一解析全球大数据技术发展脉络与产业生态，构建战略性认知框架；项目二创新提炼数据驱动决策、跨界融合等思维范式，赋能行业数字化转型实战；项目三强化数据库架构设计、安全管理等核心技能，夯实数据管理基石；项目四引入机器学习、预测分析等工具链实战案例，提升高阶分析能力；项目五融合动态可视化工具与信息设计美学，增强数据叙事效能；项目六紧扣数据安全

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本书多年作为清华大学计算机科学与技术系和电子类专业本科生必修课“微型计算机原理”的专用教材, 并长年被国内400多所高等院校选用, 是一本广受任课教师和学生好评的高水平教材。第5版主要以Pentium为例, 系统讲述了微型计算机技术的核心设计思想。首先分析了CPU的原理结构、总线周期、中断机制、寻址方式和指令系统, 以及多核和超线程技术; 其次阐述了存储器管理技术和高速缓存技术; 接着讲解了微型计算机和外设之间的各种数据传输方式, 其中, 着重分析了中断方式和DMA方式的工作原理和传输

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