人工智慧（AI）和機器學習是當代主流的商業分析工具，可應用於許多行業，以增加利潤、降低成本、挽救險局並改善客戶體驗。因此，企業應該要了解如何使用這些工具，並知道如何利用這些工具在與對手的競爭中獲利。 《本書智能商業：人工智慧、機器學習與大數據技術的制勝之道（原書第3版）》明快的入門知識。《本書智能商業：人工智慧、機器學習與大數據技術的制勝之道（原書第3版）》的重點是實際應用以及如何與技...

本書介紹了一些主流技術在商業項目中的應用，包括機器學習中的分類、聚類和線性回歸，搜索引擎，推薦系統，用戶行為跟蹤，架構設計的基本理念及常用的消息和緩存機制。在這個過程中，我們有機會實踐R、Mahout、Solr、Elasticsearch、Hadoop、HBase、Hive、Flume、Kafka、Storm等系統。本書大的特色就是，從商業需求出發演變到合理的技術方案和實現，因此根據不同的應...

從大數據治理的基本概念和現狀出發，提出了大數據治理的框架及治理的關鍵要素，分析了大數據環境下企業面臨的挑戰、戰略轉型、組織職能分配，創新性地提出大數據架構，介紹了大數據環境下的數據質量、數據安全特點和應對方案，以及基於數據生命周期的風險、特點和管理方案，最后給出了大數據治理實施的方法論和基於服務的大數據治理價值展現。《大數據治理與服務》一書立足於大數據環境下的數據治理，既有治理視角的戰略價值...

港灣地區屬於台灣各區域的重要產業進出口門戶，影響經濟活動甚巨。建立有效率的港灣地區防救災體系，可確保災害事件的衝擊降至最低。從整體防救災的觀點，港灣地區的防救災體系必須能夠配合中央、縣市到鄉鎮層次之指導原則，且依照各港灣所在縣市及鄰近地區不同的自然環境、災害潛勢及社經背景之潛在因子，因地制宜的有效合理規劃，並落實到港灣當局的防災管理運作。

　　只要改變做事順序、簡化目標，設定數字， 　　就能不靠意志力、不勉強自己， 　　「持之以恆」地完成一拖再拖但想做的事！ 　　 　　‧月初時幹勁十足，但逐漸失去動力，沒有一次成功達成業績標…… 　　‧每天工作都做不完，經常性加班導致多次臨時取消下班後的聚餐…… 　　‧決定今年一定要減肥成功，但很快就吃了最愛的甜點…… 　　 　　面對不管做什麼事都無法持之以恆、容易放棄的自己，是否無能為力，甚...

　　施工架在特殊形狀建築物或管路維修時，常因受地形地物限制及防護不足而發生墜落與倒崩塌災害，為解決此困境，國外開發較具彈性之系統式施工架，將各構件緊密連結成一個整體系統來增加其強度。近年來，國內諸多廠商已逐漸引進系統式施工架之使用，由於國內缺乏相關之規範，使得系統架在現況使用上出現許多混亂與不確定性，勞工在施作上有安全之疑慮。為符合國內現況使用需求與未來發展趨勢，本研究對各國系統式施工架之規...

從互聯網服務與電信運營兩個領域在融合過程中的文化理念碰撞的角度出發，闡述了大數據時代移動Web服務與運營的思想精髓，對Web 2.0生態系統的運行機制與原理進行了深度解析，指出Web操作系統將無可爭議地成為未來(移動)服務平台，並詳細論述了大數據、雲計算、移動互聯的本質及其在技術方面與電信、互聯網服務與運營有機結合的方法和切入點。《大數據時代移動Web服務與運營技術指南》既適用於電信與互聯網...

　　為改善國內平板玻璃加工製造業之職業安全衛生現況，並減少職業災害，本研究藉由作業現場訪視、作業環境測定及管理制度面查核，了解目前平板玻璃加工製造業的作業危害及安全管理情形，據以探討平板玻璃加工製造各作業階段的危害性，從工程管理、行政管理等方面輔導改善作業時的安全防護措施及危害物暴露情形，同時製作一個符合安全衛生及施工特性的標準作業程序供從業人員作為參考，並透過教育訓練及宣導，提升業者及勞工...

大數據雲服務技術架構與實踐（大數據技術與應用專業規划教材）是從大數據和雲計算相結合的視角，系統地介紹大數據雲架構技術與實踐的專業圖書，全書分為五篇19章，分別介紹大數據雲計算的概論、關鍵技術、體系架構、雲架構實踐與編程和安全。本書層次清晰，結構合理，主要內容包括大數據雲計算關系、大數據應用價值、分布式計算、NoSQL數據庫、機器學習、虛擬化、Docker容器、Web2.0、綠色數據中心、基礎...

本書從物流業及大資料和人工智慧的發展出發， 詳盡介紹了物流概念的產生與發展、物流效率的飛躍、物流管理的突破、物流自動化的變革及物流智慧化的未來。將物流智慧化的發展歷程和發展脈絡展現在讀者面前，可以使讀者對大資料和人工智慧在物流領域的應用有較為深入的認識；同時還分析了物流智慧化的發展趨勢，可以幫助讀者更清晰地展望物流智慧化產業的未來。 本書適合物流從業技術人員及管理人員閱讀， 也可供高等院校...

在阿里巴巴集團內，數據人員面臨的現實情況是：集團數據存儲已經達到EB級別，部分單張表每天的數據記錄數高達幾千億條；在2016年「雙11購物狂歡節」的24小時中，支付金額達到了1207億元人民幣，支付峰值高達12萬筆/秒，下單峰值達17.5萬筆/秒，媒體直播大屏處理的總數據量高達百億級別且所有數據都需要做到實時、准確地對外披露……巨大的信息量給數據采集、存儲和計算都帶來了極大的挑戰。《大數據之...