本书从数据治理的起源和现状、数据治理的体系框架，以及不同学科对数据治理问题的认识进行探讨和思考。内容将分为两篇。 篇介绍数据危机的概念，数据治理的理论与实践现状，以及数据治理的基本思路和体系框架。第二篇分别从信息资源管理、法学、经济学、管理学和数据科学五个学科来讨论数据治理，采用不同的研究方法，从不同的视角来分析数据治理面临的挑战，并从不同角度提出数据治理的方案。党的十九届四中全会 将“数据”列为生产要素，充分凸显了数字经济时代数据对于经济活动和社会生活的巨大价值。开展数据治理的理论探索和实践创新，有利于全面释放数据价值助力数字经济发展，也有利于数字赋能 治理体系和治理能力现代化。
![并行计算导论（英文版 第2版） [美]格兰马](http://img3m0.ddimg.cn/87/34/11779928610-1_l.jpg)
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本书论述了在软件开发和测试中实际推行软件可靠性工程所需的具体步骤，并将软件可靠性工程的效益落实到每一个具体步骤中。本书的内容组织特别适合快速掌握和运用，详细介绍了一个来自贝尔实验室产品的完整案例研究，读者可以透彻地了解整个软件可靠性工程的全过程。为了便于理解，本书每章都对常见问题进行了解答，所提供的练习可以直接运用于实践。本书将软件可靠性工程核心实践分解为适合一两天学习的过程，即使是软件可靠性工程的新手也可以迅速掌握以下内容：建立可靠性的定量目标、开发操作剖面、使用CASRE估计软件可靠性、确定操作模式。
本书清晰地阐明了模式识别的经典方法和新方法，包括神经网络、随机方法、遗传算法以及机器学习理论。提供了大量双色图表，用于突出展示各种概念。收录了大量实用的例题。采用伪代码形式的模式识别算法。扩充了对正文有关键意的习题和计算机练习。用算法形式讲解特殊的模式识别和机器学习技术。每章后面均附有文献历史评述以及重要的参考文献。附录补充了必要的数学基础知识。
