知识图谱以三元组形式组织现实世界的各种事实，并通过图的形式揭示事实间语义关联，由于其完善的知识组织和存储方式，且建模更加灵活、表达能力更强，逐渐拓展到语言理解、智能问答、推荐系统等领域应用。工程应用场景中时序信息相关的动态性是知识图谱关键及主要特征，融合时序相关信息的动态知识推理对于提高知识图谱推荐、问答等应用的精准性

本书系统地介绍了数据科学中的核心理论与实践方法，为读者理解和应用这些技术提供了坚实的基础。本书涵盖了监督学习、无监督学习和强化学习的内容。其中，监督学习包括理论框架、线性模型、核方法、神经网络以及一阶优化方法。无监督学习涉及聚类分析、主成分分析和生成学习方法。强化学习提供对相关内容的深入探讨。

近年来，二分一致性、编队控制和包含控制等与群体智能系统协同行为涌现密切相关的研究课题，已经成为当前研究热点。本书系统性地阐述了群体智能系统协同控制的研究成果，给出了其在多卫星编队控制、多无人制导武器系统时空一致性协同控制及水面无人艇集群护航控制中的典型应用。全书共九章，涵盖群体智能协同控制的主要内容及典型案例应用，具体

"《大数据管理与应用概论》从理论、技术和应用三个维度构建课程体系结构。理论篇包括：大数据概述、大数据管理基础理论(数据资产理论、数据权理论、大数据思维、大数据伦理)和大数据管理主要职能(大数据发展规划、大数据组织架构、数据开放与共享、大数据交易、大数据安全)；技术篇包括：大数据相关技术(云计算、物联网、人工智能、区块链

数据科学是从单纯的大量数据集中提取出“智慧”的数据，用以提供人们发现新知识并辅助决策的综合交叉学科。本书为本科教材，阐述了数据科学中数学理论以及相关分析方法。全书包括如下内容：对数据科学和大数据基础理论与发展的概述；承接高等教育中基础的数学理论：线性代数、微积分、概率论与数理统计，并讲述数值分析、马尔科夫预测这类数据科

本书内容涵盖大数据入门教学，进阶讲解，以及基于华为云开展的大数据实践教程。入门教学包括大数据概述、Hadoop、HDFS、MapReduce、NoSQL、HBase等基本技术点；进阶讲解包括基于分布式处理框架Spark的离线数据分析实践和基于实时处理框架SparkStreaming/Flink的实时数据分析实践；此外还

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