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信息显示关键材料发展战略研究(精)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>无线电电子.电讯作者：信息显示关键材料发展战略研究项目组|责编:陈会迎出版社：科学
本书对全球及我国显示产业与显示技术发展现状及发展趋势进行了研究分析，分别对显示功能材料、显示玻璃材料、显示配套材料、柔性显示高分子材料四大显示领域关键材料的制备工艺、产业链、技术难点、国内外发展现状、发展趋势、市场情况、国内外竞争格局及重点企业进行了全面的研究分析，并深入分析了我国信息显示关键材料发展短板与存在的重点问题，总结提出关键材料发展目标、产业发展路径与技术发展路线，提出了促进我国显示材料产业发展的对策建议。本书涉及显示行业与显示材料等领域，系统性与综合性强，可为政府部门制定发展规划提供参考依据，也可供学术界、产业界及广大社会公众参阅。
人民币：RMB 298.00 元售价：NT$ 1192.00 元

Hadoop大数据开发实战(慕课版信息技术人才培养系列规划教材)/大数据技术实战系列
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:罗力文//胡耀文//潘庆先|责编:李召出版社：人民邮电
丛书项：大数据技术实战系列
本书全面介绍了Hadoop 这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书共分11章：第1章首先让读者对大数据及Hadoop有一个总体的认识；第2章主要讲解如何搭建Hadoop集群；第3章～第5章讲解HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架以及ZooKeeper分布式协调服务；第6章讲解 Hadoop 2．0的新特性；第 7章～第10章主要讲解 Hadoop生态圈中的相关辅助系统，包括Hive、HBase 分布式存储系统、Flume、 Sqoop；第11章讲解了综合项目一一电商精准营销，该项目涵盖从前期设计到最终实施的整个过程，对全书知识点进行串联和巩固，使读者加深对Hadoop技术的理解。本书避免一味地铺陈理论，以实战带动讲解，使读者快速掌握技术并能学以致用。本书可作为普通高等院校的教材及教学参考书，也可作为大数据方向的培训教材，还可作为Hadoop初学者及相关开发人员的参考书。
人民币：RMB 59.80 元售价：NT$ 239.20 元

人工智能算法Python案例实战(高等学校信息技术类新方向新动能新形态系列规划教材)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:吕鉴涛|责编:邹文波出版社：人民邮电
本书从概念和数学原理上对人工智能所涉及的数据处理常用算法、图像识别、语音识别、自然语言处理、深度学习等几个主要方面进行了阐述，并以Python为主要工具进行了相应的编程实践，以使读者对人工智能相关技术有更直观和深入的理解。此外，本书还用几个独立的章节从原理和实践上介绍了量子计算、区块链技术、并行计算、增强现实等与人工智能密切相关的前沿技术。本书适合对人工智能领域感兴趣并有一定计算机和数学基础的相关人员阅读，也可作为高等院校相关专业的教学参考书。
人民币：RMB 69.80 元售价：NT$ 279.20 元

数据分析基础与实战(微课版数据科学与统计系列规划教材工业和信息化普通高等教育十三五规划教材立项项目)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:朱德军//仲崇丽//张胜南|责编:孙燕燕出版社：人民邮电
本教材主要介绍数据分析的基础知识和实操过程。全书共7章，首先从数据分析概述入手，介绍数据分析的基础知识、数据分析的流程、常用的数据分析方法及数据分析的道德与职业原则；然后以八爪鱼采集器和 Excel为例，从商务数据采集概述及初级应用、数据采集高级应用及采集实例、数据清洗与整理、数据可视化、数据分析报告的撰写等数据分析的流程切入，结合具体的案例进行详细讲解；最后为数据分析案例实践，主要介绍旅游产品的游记分析、电商数据的竞品分析两个真实的案例，教会读者活学活用。本教材配套有PPT课件、参考答案、教学大纲、电子教案等资源，用书教师可在人邮教育社区免费下载。本教材可以作为数据科学、电子商务、统计学等相关专业的教材，也可以作为数据分析初学者的自学用书，还可以作为需要进行数据分析的职场人士的参考用书。
人民币：RMB 42.00 元售价：NT$ 168.00 元

机器学习实战(基于Sophon平台的机器学习理论与实践)/工业和信息化领域急需紧缺人才大数据和人工智能培养工程系列丛书
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:星环科技人工智能平台团队出版社：机械工业
丛书项：工业和信息化领域急需紧缺人才大数据和人工智能培养工程系列丛书
本书内容覆盖了机器学习领域从理论到实践的多个主题-总共分为10章。第1章为导论-介绍机器学习的背景、定义和任务类型-构建机器学习应用的步骤-以及开发机器学习工作流的方式。第2章详细介绍数据预处理和特征工程技术-并辅以实例进行验证。第3～6章介绍回归模型、分类模型、模型融合和聚类模型-这些内容是机器学习理论和实践中的传统重点。其中不仅介绍各种常见数据类型的处理方法-还针对删失数据进行了专门的综述和实践。第7章介绍机器学习领域较难的图计算话题-并从工业界视角解读如何将图计算落地。第8章针对特征工程、建模过程中大量调参的场景介绍自动机器学习的理论和应用-并细致比较和测试了各种自动特征工程算法在不同数据上的表现。第9章介绍自然语言处理（词向量、序列标注、关键词抽取、自动摘要和情感分析）技术-使用新闻文本数据搭建文本分类的流程。第10章介绍计算机视觉中图像分类和目标检测的应用以及车辆检测的落地案例。本书既适合作为高等院校计算机、软件工程、人工智能等相关专业的教学用书-同时也可供从事机器学习相关领域的工程技术人员阅读和参考-帮助他们掌握机器学习相关的算法原理-并能通过专业工具平台快速搭建各类模型-构建机器学习的行业应用。
人民币：RMB 79.00 元售价：NT$ 316.00 元

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