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本书主要介绍数据可视化分析相关知识，所使用的工具为Tableau。本书基于以多个实际案例为背景的具体数据，介绍了常用的商务数据分析图形的制作，以及如何利用图形获得分析数据，得出结论。读者通过本书可以掌握数据可视化分析理论，并且能够制作可视化分析图表，基于图表获得分析结论，从而为企业经营提供指引。

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本教材系统地讲解了机器学习的理论与方法，内容主要包括高斯混合模型和EM算法、主题模型、采样与非参数贝叶斯方法、聚类分析、支持向量机、概率无向图模型、概率有向图模型、矩阵与张量分解、多层感知机与卷积神经网络、序列神经网络，以及强化学习。本教材旨在使读者了解机器学习的发展，理解和掌握机器学习的基本原理、方法与主要应用。本书内容丰富，着重与讲解机器学习理论的推导与证明，并通过实例进行方法分析与比较；本书强调机器学习的系统性、完整性、方法的时效性，可读性强；同时，作为新形态教材，本书配备了大量

本书以提高学生数字化素养、提升人工智能通识教育质量为目标，引入生活中与人工智能相关的真实案例，进行基于成果导向的结构设计，将深奥复杂的人工智能知识体系化、模块化、生活化，深入浅出，通过贴近生活的小案例、微任务进行引导式学习。书中包含人工智能、机器学习、物联网、大数据等技术模块和人工智能在生活、教学、消防等领域的应用模块，两个模块各包含五个学习任务，两个模块在设计上实现了案例从生活中来，技术应用到生活中去，内容贴近生活，培养学生用数字化、智能化的手段解决生活中实际问题的能力。本书可作为高

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本书编写的目的是使读者能快速具备生产现场电气工程师的编程能力并掌握调试方法。全书注重学用结合、学训结合，以GXWorks3软件与EasyBuilderPro应用软件为工具，以实训设备为平台，以项目任务为引导，采用取自生产实际的先进案例进行示范教学，并辅设实战训练题目进行同步训练，使读者从PLC编程控制，到触摸屏界面设计，再到实训设备的实际操作调试，由浅入深地快速掌握复杂逻辑编程的方法和技巧。本书学习过程要求读者同步操作训练，书中分单元提供了同步训练的题目，以强化读者的实战能力。本书的编

本书深入探讨智能制造中的系统工程技术，介绍了相关模式和技术的概念解析、产生背景、发展历程、最新进展以及应用案例。第1章介绍了智能制造新模式的发展，强调了信息系统的关键作用。第2章通过案例展示了系统工程在高度不确定和风险环境中的适应性和必要性。第3章总结了基于模型的系统工程方法论和建模技术的最新发展。第4章深入探讨了制造系统的生命周期管理。第5章汇总了系统架构与集成的理论方法和技术。第6章总结了实施体系工程的相关方法和建模与仿真技术。第7章阐述了数字工程在智能制造中的角色及其创新推动力。