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本书将数据及其描述作为开端，逐渐深入介绍和数据科学相关的参数估计、假设检验、统计决策与贝叶斯方法、回归分析、时间序列模型、空间数据模型、回归模型的迁移学习及差分隐私统计推断等知识。此外，结合数据科学的实际应用，书中还讲解了回归模型的迁移学习、差分隐私统计推断等热门实用技术。

本书主要讨论了机器视觉理论与应用的相关问题。在现代社会中，机器视觉技术逐渐发挥重要作用，在科技领域之中，机器视觉是当前科学重点发展的实用性技术，对其理论与实际应用的探索就显得尤为重要，因此我们要对机器视觉这一技术进行额外的关注和研究。书中首先阐述了机器视觉技术的主要概念，其次探讨了人类视觉系统与机器视觉系统的相关内容，

以算力为基础的数字信息基础设施越来越成为科技进步、经济社会发展的底座，改变了人类的生产方式、生活模式和科研范式。要紧紧围绕经济社会发展需求，统筹发展和安全，以智能化、绿色化、融合化为主攻方向，一体化推进基础设施建设、产业技术创新和深度融合应用。本书聚焦算力中心设施、服务器、网络、边缘计算、存储、安全和测试等领域，探讨数

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