本书基于“理论 - 实践 - 创新”三阶递进，系统阐述计算机组成的基本原理和逻辑设计方法。全书共 8章，以“整机系统认知 - 核心功能模块 - 外部交互机制”为脉络，按计算机硬件体系由内向外分层剖析。主要内容涵盖计算机系统概论、运算方法和运算部件、存储系统、指令系统、中央处理器、总线系统、计算机外部设备、输入/输出系统等核心知识体系。 本书可作为高等学校计算机专业主干教材，特别适配应用型本科院校教学需求，兼顾计算机类专业课程教学和考研群体的入门与提高。

本书首先介绍了多模态数据分析相关知识，涉及文本、图像、音频、视频等多模态数据；然后结合实例代码，介绍了统计学与数据分析、机器学习、深度学习、知识图谱、大模型等方法和模型，以及GPT与DeepSeek等大模型的多模态实践分析；最后结合医疗、直播、视频等领域的案例阐述了多模态数据分析的多种算法模型的综合应用。

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。

本书分为上下两篇：上篇主要讲述了光电检测系统的组成、基本概念、基础知识，对光电检测技术中的光源以及光电检测器件的结构、原理、特性参数和使用方法进行了详细说明，并对光信号的变换和检测进行了系统论述；下篇结合作者及我国科研人员在相关领域获得的光电检测技术方面的科研成果，具体且系统地描述了光电检测技术的应用，如微弱光信号检测、外形尺寸检测、位移量检测、光电外观检测、光纤传感测量以及光电检测技术综合应用的具体实例。

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。

全书共10章，前5章旨在为读者打下坚实的理论与实践基础。该部分始于大数据的基本概念，随后逐步深入Python基础知识、数据预处理技术、大数据可视化手段及基于Python的数据处理与预处理技术，确保读者能够全面掌握数据分析所需的基本工具与方法。后5章则深入探索大数据分析的核心技术领域，涵盖关联分析、回归分析、分类分析、聚类分析及离群点分析等关键内容。全书每一章均配有精心设计的典型案例与Python代码实例，通过实战演练的形式，直观展现大数据原理在实际中的具体运用，读者在巩固理论知识的同时

本书以“WPS+新技术”为核心，围绕“求职一入职一升职一数字素养与新技术”四个方面，将传统文档处理与人工智能、大数据、区块链等新技术办公深度融合，构建“从工具到生态”“从技能到素养”“从学习到实战”的阶梯式能力跃迁体系。本书既是职业院校学生突破技能断层、抢占数字生态位的实战手册，也是企业培育“懂业务、精工具、善创新”数字专才的赋能引擎，助力我国职业教育高质量发展。本书既可作为高职院校的教材，也可满足初入职场的应届生、传统岗位数字化转型人员及寻求职业跃迁的从业者的技能升级需求。

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

本书是对数据科学的导论性介绍，力求简洁、易懂，包含了丰富的案例。本书可作为
高等院从数据科学的科学性出发，着重介绍数据科学项目的规范化流程以及各步骤所涉及的数据科学基本概念与原理。全书共包含六大部分:问题与目标、数据获取、Python基础、探索性数据分析、建模与性能评估、结果展示。
本书可作为大专院校数据科学相关专业的导论性教材或参考书，也适合所有对数据科学感兴趣的学生和社会读者自学。本书配套的慕课探索数据的奥秘已在中国大学 MOOC网上线。

本书共6章，内容包括：进化计算的基础算法、求解复杂优化问题的进化计算方法，并行分布式进化计算的物理计算环境、实现环境、通信模型、描述与评估方法，以及高维大规模优化、多智能体协作、数据安全与隐私保护的分布式进化计算方法。