具体描述
本书以工科高职高专为背景，本着“必需、够用”的原则，理论联系实际，突出工程应用，全面系统地介绍了计算机控制技术的理论与实现方法，以及计算机控制系统的各个重要组成部分。
全书共分10章，主要内容为：计算机控制系统的基本概念和发展趋势、计算机控制系统的输入输出通道接口技术、数字控制技术及常用电机控制技术、计算机系统的控制规律、数据库技术与应用程序设计、现场总线技术、工控组态软件设计方法、计算机串行通信控制技术、计算机控制系统的整体设计与实现方法以及计算机控制系统工程设计实例。
本书可作为高职高专院校电气类和电子类以及机电一体化专业专科生的教材或教学参考书，也适合从事工业测控及自动化以及计算机控制系统设计的工程技术人员学习与参考。
图书简介：《数字时代的数据治理与伦理前沿》 引言：信息洪流中的灯塔 在信息技术飞速迭代的今天，数据已成为驱动社会进步的核心动力。从物联网的传感器到金融交易的大数据平台，再到医疗健康的人工智能诊断系统，我们生活在一个由数据编织的复杂网络之中。然而，伴随数据价值的几何级增长，随之而来的数据安全、隐私保护、算法公平性以及技术伦理的挑战也日益尖锐。《数字时代的数据治理与伦理前沿》正是在此背景下应运而生的一部力作，它不仅系统梳理了当前数据治理的理论框架和实践路径，更以前瞻性的视角，深入探讨了未来技术发展对人类社会结构可能产生的深远影响。本书旨在为政策制定者、企业管理者、数据科学家以及关注技术哲学的研究人员，提供一套审慎、全面且富有操作性的指导方针，以确保数据技术的健康、可持续发展。 第一部分：数据治理的理论基石与法律图景 本书的开篇，聚焦于奠定现代数据治理的理论基础。我们首先剖析了数据主权、数据生命周期管理（Data Lifecycle Management, DLM）的最新模型，并详细阐述了数据资产化过程中的确权、定价与流转机制。这部分内容强调，数据不仅仅是技术资源，更是一种具有社会价值和法律属性的“新型资产”。 随后，我们进入全球数据治理法律体系的深度剖析。不同于碎片化的监管视角，本书构建了一个跨国界的比较分析框架，重点解析了《通用数据保护条例》（GDPR）在数据主体权利、跨境传输限制等核心条款上的创新与挑战，并将其与亚太地区，如中国的《个人信息保护法》及日本的APPI进行细致对比。特别值得一提的是，本书深入探讨了“技术中立性原则”在数字监管中的应用边界，以及如何平衡国家安全、商业利益与公民自由之间的微妙张力。我们着重分析了“数据可携带权”在金融科技和医疗健康领域落地的技术障碍与法律要求。 第二部分：数据安全与隐私工程的实践范式 在理论框架之上，本书的第二部分转向了技术层面的硬核实践。数据安全不再是简单的防火墙和加密技术，它已演化为一种嵌入式设计哲学——安全左移（Security by Design）。 我们详细介绍了差分隐私（Differential Privacy, DP）在统计分析中的应用深度，并以大型社交网络的用户画像优化为例，展示了如何在不泄露个体信息的前提下实现高精度的群体洞察。此外，联邦学习（Federated Learning, FL）作为分布式机器学习的典范，其在保护数据不出域、实现多方协作中的优势与局限被充分论证。书中不仅包含算法的数学原理概述，更侧重于在真实业务场景中部署FL时，如何解决数据异构性（Non-IID Data）和通信效率的问题。 隐私保护的进阶技术如安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, SMPC）和同态加密（Homomorphic Encryption, HE）的最新研究进展也被纳入视野。本书提供了关于选择合适隐私增强技术（PETs）的决策矩阵，指导工程师根据数据敏感度和计算资源需求做出最优选择。 第三部分：人工智能的透明度、公平性与算法伦理 随着人工智能系统深度介入社会决策，算法的“黑箱”特性引发了广泛的社会焦虑。本书将可解释性人工智能（Explainable AI, XAI）视为数据治理的最终防线之一。我们超越了LIME和SHAP等基础解释工具，深入探讨了因果推断方法在提升模型决策逻辑透明度方面的潜力。 在算法公平性方面，本书提出了“多维度公平性度量体系”。公平性并非单一指标，它涉及到机会均等（Equality of Opportunity）、预测率均等（Predictive Parity）等多种标准之间的权衡。书中通过对信贷审批、招聘筛选等高风险场景的案例研究，揭示了训练数据中的系统性偏见如何被算法固化并放大，并提供了针对性的再平衡技术，例如基于对抗训练的去偏置策略。 伦理前沿部分，本书探讨了“算法问责制”（Algorithmic Accountability）的构建路径。这包括设计清晰的审计流程、建立独立审查机制，以及如何为自动化决策的失误设立有效的补救措施。我们认为，负责任的AI（Responsible AI）要求技术人员不仅关注“能不能做”，更要关注“应不应该做”，以及“做出来之后如何被有效监管”。 第四部分：数据生态系统的治理与未来展望 最后一部分，本书将目光投向更广阔的数据生态系统。我们分析了数据市场的兴起，包括数据信托（Data Trusts）和数据合作社（Data Cooperatives）等新型组织形式，探讨它们如何重塑数据所有权和收益分配的格局。 同时，针对物联网（IoT）和边缘计算环境下的海量、实时数据流，本书提出了去中心化身份（Decentralized Identity, DID）和基于区块链的信任锚定机制，以应对传统中心化架构在高并发、低延迟场景下的安全脆弱性。 结语：构建可信赖的数字未来 《数字时代的数据治理与伦理前沿》并非一本单纯的技术手册，它是一份关于如何驾驭数据时代复杂性的路线图。它要求读者跨越技术、法律、社会学的边界，以一种整体性的视角来审视信息技术的未来。本书的价值在于，它提供了一个批判性的框架，引导我们超越技术狂热，着眼于建立一个既能充分释放数据潜力，又能坚守人类核心价值的数字文明新秩序。阅读本书，即是为迎接一个更安全、更公平、更负责任的数字未来做好准备。
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