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技术挖掘与专利分析
本书共分两大部分——对技术挖掘的理解、如何进行技术挖掘。
微型计算机原理与接口技术实验指导(第2版)
本书是《微型计算机原理与接口技术》（孙力娟等编著，清华大学出版社出版）一书的配套实验教材。本教材结合课程内容，针对汇编语言程序设计及接口技术编排了内容丰富的软硬件实验项目和指导性的实验例题，主要内容有汇编语言程序设计实验、微型计算机教学实验系统及系统软件介绍、微型计算机接口实验。本书的硬件实验以清华大学科教仪器厂研发的“TPC486EM 32位微机原理与接口技术实验系统”为实验平台。 本书内容丰富，大量的实验实例和实验项目扩展了教科书的内容，既可作为高等院校“汇编语言程序设计”、“微机原理与接口技术”等
专利信息采集与分析（第2版）
专利信息是专利活动的产物，是当今时代最重要的技术文献和知识宝库。本书从专利信息的释义出发，按照专利分析的流程，重点对专利信息采集与分析做系统而深入的论述，尤其是对专利信息的分析，从专利的指标分析、定量分析、定性分析、拟定量分析、图表分析，以及软件分析等视角做了全面和详尽的剖析。本书可供高等学校师生教学和参考之用；同时，也可供企业界、情报界、咨询界、教育界的信息分析、竞争情报、信息管理、知识管理、战略管理和软科学研究从业者学习使用。
专利信息分析师操作实务
本书系统梳理并详细阐述了专利信息分析专业人员在从事专利信息利用、竞争情报分析时需要了解的操作实务。在总体思路上，本书按照如下内容进行展开：首先从专利信息分析的内涵和外延出发，明确了专利信息分析的应用及其在科研中所扮演的角色，并以此为基础阐述了专利信息分析的基本方法和流程；其次，以产业转型升级的需求分析为切入点，将专利文献中蕴含的技术、法律和市场信息通过专业的分析方法进行提炼，再通过对专利分析基础、高级和特需模块的设置，进一步有效运用所提炼的信息，更好地指导创新研发，获取市场竞争优势；最后，为了检验前述分析方法的科学性、合理性，以及充分体现指导实践操作的务实性，本书选取了众多真实案例进行实证分析，为本书所提出的理论方法和分析思路提供了可行性的支撑。
数据挖掘技术与应用(第2版)
本书系统地阐述了数据挖掘产生的背景、技术、多种相关方法及具体应用，主要内容包括数据挖掘概述，数据采集、集成与预处理技术，多维数据分析与组织，预测模型研究与应用，关联规则模型及应用，聚类分析方法与应用，粗糙集方法与应用，遗传算法与应用，基于模糊理论的模型与应用，灰色系统理论与方法，基于数据挖掘的知识推理。 本书可作为管理科学与工程、信息科学与技术、应用数学等相关专业高年级本科生和研究生的数据仓库、数据挖掘及知识管理等相关课程的教材或参考资料，也可用来帮助相关的专业研究人员提升数据挖掘的技巧和开拓新的研究方向
大数据模型与应用(微课版）
本书介绍的算法和模型分为四个主要方面: 常用的模型、预测模型、分类与聚类算法、大数据的应用与热点内容研究。 学习大数据模型与应用课程的意义在于: 让学者了解数据模型的建模方法，实现编程的方法与技巧，各类算法对应程序的阅读方法，以达到熟练掌握大数据各类模型的实现方法。 本书可作为数据科学与大数据技术、大数据管理与应用专业、计算机类、信息管理类、电子商务、综合管理类专业的本科教材，也可作为其他相关专业的数据建模教材或者选修教材。本书文字通俗易懂，便于自学，也可作为从事计算机应用、大数据相关专业研究等科技人员基础建模的工具书。
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