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本书系统而深入地探讨了伦理学在信息时代，尤其在大数据、人工智能等新兴技术领域的实际应用及其深远影响。全书结构清晰，共分为8章，内容从伦理直觉与伦理学的基础理论开篇，逐步延伸至工程师的伦理观念、信息社会中的伦理风险与挑战、大数据应用的伦理考量、数据权利的界定与保护、数据如何赋能公共治理，以及人工智能伦理的前沿探索等多个维度。
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本书共9章，主要内容如下：第1章介绍数据挖掘的基本知识，讲解了数据获取的关键环节以及数据挖掘流程；第2章讲解了数据清洗、数据集成、数据转换与规范化，以及数据规约等数据预处理方法，重视数据挖掘的数据准备工作，强调数据质量对数据挖掘算法性能的影响；第3章讲解了数据仓库和数据立方体的基本概念和系统架构，为处理和分析大规模数据集提供有效工具；第4章讲解了关联规则挖掘的相关知识；第5章讲解了经典的分类算法、回归预测算法、性能评估指标和模型调优方法；第6章讲解了经典的聚类算法；第7章讲解了图数据挖掘、时间序

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非线性系统控制理论在控制类专业课程中占有重要学科地位，是自 动化类专业本科生和研究生知识体系结构中的必要组成部分。本书旨在介绍非线性控制系统的基本知识、基础理论、分析和设计方法，培养读 者具备分析和解决非线性控制问题的能力。本书分为11章：第1章为非 线性系统简介，简单介绍非线性系统的定义和典型的非线性现象；第2章为状态空间模型，介绍非线性系统状态空间描述和二阶非线性系统的基本分析方法；第3章为描述函数法，介绍二阶非线性系统的描述函数分析和设计方法；第4章为稳定性，介绍非线性系统稳定性的基本概念