点云数据处理是三维图像重建领域的一项重要研究内容之一,涉及去噪、简化、配准、分割及检索等关键技术，已经在医学研究、文物虛拟复原及工程建设等领域得到日益广泛的应用。本书共14章,全面系统地介绍了点云数据的类型、特点和获取方法，以及常见点云数据处理技术的应用领域，重点提出了与点云去噪、点云简化、点云配准、点云分割、点云数据模型检索等相关的11种优化点云数据处理算法，并将其应用于实际领域。

点云数据处理是三维图像重建领域的一项重要研究内容之一,涉及去噪、简化、配准、分割及检索等关键技术，已经在医学研究、文物虛拟复原及工程建设等领域得到日益广泛的应用。本书共14章,全面系统地介绍了点云数据的类型、特点和获取方法，以及常见点云数据处理技术的应用领域，重点提出了与点云去噪、点云简化、点云配准、点云分割、点云数据模型检索等相关的11种优化点云数据处理算法，并将其应用于实际领域。

《汉英机器翻译若干关键技术研究》是作者所在的课题组近年来在汉英机器翻译研究方面所取得进展的一个阶段性总结。内容涉及汉英机器翻译的各个主要方面及关键技术，包括对目前国际上机器翻译研究进展的综述，汉语词法分析技术、汉语句法分析技术、汉语词汇语义相似度计算、汉英双语语料库的词语对齐、语料库的结构对齐、基于结构对齐语料库的翻译模板抽取、多引擎机器翻译方法等多方面的研究成果。

《揭秘数据解密的关键技术》是一本以游戏资源文件格式为研究对象的数据逆向工程的技术书籍，主要讲解如何分析和研究自定义文件格式的数据结构。《揭秘数据解密的关键技术》内容包含反汇编的阅读和理解，数据在计算机中的存储原理，常用媒体格式的解析，加密和解密的识别和分析，数据压缩的特征识别，打包文件格式的识别和游戏窗口化的方法。《揭秘数据解密的关键技术》对每一个问题都给出了详细和完整的分析过程，力求用最通俗和简单的方法让读者学会分析和研究自定义文件格式。《揭秘数据解密的关键技术》适合对数据解密、游戏资源提取、软件逆向工程感兴趣的读者以及广大编程爱好者阅读。

本书采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括：Python基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API中提取数据。

作者简介： Jacqueline Kazil 数据科学家，资深软件开发者。活跃于Python软件基金会、PyLadies等社区。曾参与美国总统创新伙伴项目，是美国政府技术组织18F的联合创始人。曾担任《华盛顿邮报》数据记者。 Katharine Jarmul 资深Python开发者，PyLadies联合创始人。喜欢数据分析和获取、网页抓取、教人学习Python以及Unix，期望通过教育和培训来促进Python和其他开源语言的多元化。 译者简介： 张亮（hysic） 毕业于北京大学物理学院，爱好机器学习和数据分析的核安全工程师。 吕家明 2016年毕业于哈尔滨工业大学，现就职于腾讯，从事搜索、Query分析等相关工作，熟悉大规模数据下的数据挖掘和机器学习实践。

本书采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括：Python基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API中提取数据。

本书旨在为定量和定性研究者提供如何使用二手的档案数据来进行生命历程研究的指南。 书中，作者首先探讨了如何在档案数据和研究问题之间建立合适的契合关系。其次，细致地讲解了如何利用二手档案数据进行再次研究的步骤，尤其是重编码。第三，作者从自身的研究经历出发，以特曼数据为例，通过对三个具体研究问题的分析，详述了在研究过程中可能遇到的挑战与问题，以及相应的应对策略。 本书的主要特点有： -本书第一作者是生命历程研究领域的大家，曾利用档案数据写就《大萧条的孩子们》一书。 -作者从方法论角度探讨了如何将研究问题和档案数据相契合，生动地再现了研究中数据和研究问题之间的循环往复的过程，对类似的研究具有启发性。 -大量篇幅介绍具体实例，极具操作性和实践性。

本书旨在为定量和定性研究者提供如何使用二手的档案数据来进行生命历程研究的指南。 书中，作者首先探讨了如何在档案数据和研究问题之间建立合适的契合关系。其次，细致地讲解了如何利用二手档案数据进行再次研究的步骤，尤其是重编码。第三，作者从自身的研究经历出发，以特曼数据为例，通过对三个具体研究问题的分析，详述了在研究过程中可能遇到的挑战与问题，以及相应的应对策略。 本书的主要特点有： -本书第一作者是生命历程研究领域的大家，曾利用档案数据写就《大萧条的孩子们》一书。 -作者从方法论角度探讨了如何将研究问题和档案数据相契合，生动地再现了研究中数据和研究问题之间的循环往复的过程，对类似的研究具有启发性。 -大量篇幅介绍具体实例，极具操作性和实践性。

在大数据时代，人工智能技术发展迅猛，翻译技术日新月异，给当前的翻译教育和翻译实践带来了空前的影响。国内外围绕翻译技术的研究日益增多，翻译技术已成为翻译研究不可或缺的一部分。本书以翻译技术为研究对象，探讨了翻译技术的本体论、价值论、认识论和方法论，为翻译学引入了新的研究视角和研究对象，丰富和拓展了翻译研究的本体范畴。《翻译技术研究》全书共六章。第一章概述了翻译技术的概念、分类、属性、研究意义等；第二章介绍了翻译技术的演变与发展；第三章梳理了国内外翻译技术研究现状，对研究主题、研究方法及路径等进行了探讨；第四章探讨翻译技术的作用机制，并结合当前主流的机器翻译译后编辑模式进行了个案分析和研究；第五章聚焦翻译技术系统中各要素之间的互动关系，包括翻译技术使用主体的变化、翻译技术带来翻译能力与翻译模式的新发展、翻译技术引发的伦理问题，以及翻译技术的教学实践等；第六章从多维度视角分析现有的翻译技术研究框架，探讨了研究重点和研究趋势，重构了大数据时代翻译技术的研究框架，为未来的研究开辟了新的路径。本书理论与实践兼备，融合学术前瞻和技术前沿，适合广大翻译研究者、翻译教师、翻译专业硕博研究生、专职或兼职翻译人员以及语言服务行业管理人员等借鉴参考。