具体描述
本书根据高职高专的教学特点，从图形图像处理的基本技能入手,以提高操作能力为目的，讲授了与图形图像处理和动画制作相关的理论知识和软件的应用，内容包括目前流行的位图处理软件Photoshop、矢量图形处理软件CorelDRAW与动画制作软件Flash的基础应用和操作技巧。
本书共分为四大部分，第1、2章讲授图形图像处理的基础理论，第3章到第6章讲授Photoshop图像处理技术，第7、8章讲授CorelDRAW矢量绘图技术，第9、10章讲授Flash动画制作技术。
本书可作为高职高专、应用类本科以及各类成人教育有关图形图像处理和动制作课程的教材，也可以作为有一定基础的读者的自学教材。
穿越数字洪流：现代信息架构与数据治理实践 书籍简介 本书旨在深入剖析信息时代的基石——现代信息架构（Information Architecture, IA）的构建、维护与演进，并系统阐述数据治理（Data Governance）在确保信息资产价值、合规性与安全中所扮演的关键角色。我们聚焦于超越具体媒介和内容载体的抽象结构、逻辑组织与用户体验的底层设计原理，探讨如何将海量、异构的数据转化为高效、可访问、具有商业洞察力的信息资产。 本书的视野覆盖了从底层数据模型设计到顶层信息生态系统规划的全景图，特别强调在云计算、大数据、物联网（IoT）等复杂技术背景下，信息架构师和数据治理专业人员所面临的挑战与应对策略。我们避免陷入特定软件工具或单一技术栈的细节，而是着重于普适性的概念框架、设计思维和管理流程。 --- 第一部分：信息架构的底层逻辑与结构设计 本部分将信息架构视为一门结合了认知心理学、图书馆学和系统工程学的交叉学科，重点阐述构建稳健信息体系的理论基础和实践方法。 第一章：信息环境的认知基础与用户中心设计 我们将从人类如何感知、组织和检索信息这一基本问题入手。探讨詹姆斯·卡茨（James C. Katz）的认知负荷理论在信息设计中的应用。详细分析不同用户群体（新手、专家、临时用户）的信息需求差异，并介绍如何通过用户画像、情景剧本（Scenarios）来驱动信息结构的决策过程。 本章将详细区分内容组织（Organization）、标签系统（Labeling）、导航系统（Navigation） 和搜索系统（Searching） 这四大支柱，阐明它们如何协同作用，将原始数据转化为用户可理解的知识图谱。我们着重讨论“心智模型”与“系统模型”的对齐策略，这是成功IA设计的核心。 第二章：组织系统与分类学的构建 本节深入研究信息如何被逻辑地分组和排序。我们将对比并分析多种主要的组织结构模式，包括：层级结构（Hierarchical）、线性结构（Linear）、矩阵结构（Matrix）以及主题导向结构（Topical Structure）。我们讨论每种结构的优劣势及其在不同规模项目中的适用性。 更关键的是，本书探讨了分类学（Taxonomy）和本体论（Ontology）的差异与联系。分类学侧重于描述“是什么”，而本体论则关注“如何关联”。我们将展示如何利用本体论工具（如OWL/RDF）来构建语义丰富的知识体系，这对于实现跨平台、跨系统的互操作性至关重要。 第三章：元数据策略与信息描述标准 元数据被视为信息架构的“骨架”。本章将详细介绍描述性元数据、结构性元数据和管理性元数据的关键作用。我们不会罗列堆砌标准（如 Dublin Core, METS, MODS），而是聚焦于如何设计一个适应未来扩展性、既能满足业务需求又能满足技术集成的元数据规范。 重点议题包括：元数据采集自动化技术（如自然语言处理辅助抽取）、元数据质量的量化评估体系，以及如何利用元数据实现复杂的信息生命周期管理（从创建到归档）。 第四章：导航与搜索系统的功能性设计 本部分专注于信息的“可达性”。导航系统不仅仅是菜单栏，它代表了用户对整个信息空间可能路径的预期。我们将分析“全局导航”、“局部导航”与“上下文导航”的最佳实践，并探讨响应式设计（Responsive Design）对导航模式演进的影响。 在搜索系统方面，本书探讨了布尔检索之外的高级技术，如同义词管理、分面搜索（Faceted Search）的结构设计、以及如何利用用户行为数据优化排序算法（Ranking Algorithms）。成功的搜索是用户心智模型与系统索引结构高效映射的结果。 --- 第二部分：数据治理——信息资产的价值守护与合规框架 信息架构解决了“如何组织和呈现”的问题，而数据治理则确保了“组织的内容是可信赖的、合规的和可持续的”。本部分聚焦于将信息系统提升到企业战略资产的高度来管理。 第五章：数据治理的战略定位与组织架构 本章将数据治理（DG）从一个纯粹的技术职能提升为核心的业务驱动力。我们将解析DG在企业战略中的位置，并介绍建立数据治理办公室（DGO）的成熟度模型。 关键内容包括：数据管辖权（Data Stewardship）的定义与角色划分（从业务所有者到数据保管员的权责分配）、建立数据治理委员会的决策流程，以及如何量化数据治理带来的商业价值（例如，降低风险成本、提升决策速度）。 第六章：数据质量管理体系的建立与维护 高质量的数据是任何复杂系统稳定运行的前提。本节详细阐述了数据质量的维度（准确性、完整性、一致性、时效性、有效性），并提出了一套端到端的数据质量管理（DQM）流程。 我们将探讨数据质量规则的制定、自动化质量检查工具的选型原则，以及“数据净化”（Data Cleansing）与“数据漂移”（Data Drift）的监测机制。特别关注主数据管理（MDM） 在确保核心业务实体数据一致性方面所起到的架构作用。 第七章：数据安全、隐私与监管合规框架 在GDPR、CCPA等全球性法规的背景下，数据治理与合规性密不可分。本章重点在于如何设计一个能够灵活应对监管变化的治理框架。 我们讨论数据分类分级（Classification and Sensitivity Leveling）的实践，这是实现精准安全控制的基础。详细分析数据生命周期中的关键控制点（如数据最小化原则、匿名化与假名化技术），并展示如何利用元数据和数据血缘（Data Lineage）工具来提供审计追踪能力。 第八章：数据血缘、模型演进与可持续性 信息架构和数据模型不是静态的，它们需要伴随业务发展而持续演进。本章强调“数据血缘”——即数据从源头到最终呈现的历史轨迹——在模型演进中的关键作用。理解血缘关系有助于评估变更影响、快速定位错误源头，并确保重构的安全性。 最后，本书将信息架构与数据治理整合为一个持续改进的闭环系统。探讨如何建立自动化监测机制，定期评估信息架构的可用性指标（如导航点击率、搜索失败率）与数据治理的合规性指标，从而确保企业的信息资产始终处于最优的结构与质量状态。 --- 目标读者 本书面向对信息组织、数字产品设计、企业数据管理有深入兴趣的专业人士：信息架构师、用户体验设计师、数据治理专家、企业架构师、数据科学家团队的业务联络人，以及希望构建可持续、可信赖信息环境的IT决策者。本书提供了坚实的理论基础与可落地的操作框架，帮助读者从“构建一个网站”的视角，升级到“管理一个信息生态系统”的宏观战略高度。
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