本書介紹了智能控制的基本原理及其應用，涉及各類智能控制系統的基本概念、工作原理、控制技術與方法以及智能控制的主要應用領域。

本書從工程應用角度出發(fā)，以培養(yǎng)學生職業(yè)能力為主線，以廣泛應用的MCGS6��2和iFIX5��5兩大組態(tài)軟件為例，以6個項目為載體，覆蓋了工程組態(tài)的全過程和組態(tài)基本操作技能。主要內容包括：畫面流程組態(tài)、動畫組態(tài)、報警組態(tài)、報表和曲線組態(tài)、安全機制組態(tài)、設備連接組態(tài)及通信組態(tài)等，旨在培養(yǎng)學生進行工控組態(tài)與項目調試的工作能力。

本書是高職高�！笆�三五”規(guī)劃教材，“十二五”職業(yè)教育國家規(guī)劃教材，經全國職業(yè)教育教材審定委員會審定。全書共分14章，主要介紹了傳感器的基本知識，力、壓力、溫度、位移、物位、光電式、磁電式、波式、生物、化學物質、機器人等傳感器的基本工作原理及其在工業(yè)生產和日常生活中的應用，傳感器輸出信號的處理技術，傳感器的標定以及傳感器

《大數據基礎與應用》共分為12章，第1章介紹了大數據產生的背景、大數據的結構與特征、大數據相關概念、大數據可視化、大數據相關工具與發(fā)展前景。第2~9章為基礎知識部分，介紹了大數據的生態(tài)系統全貌，重點對計算平臺Hadoop、分布式文件系統HDFS、計算框架MapReduce、開源數據庫HBase、典型工具NoSQL、集群

本書從算法的角度介紹數據挖掘所使用的主要原理與技術。為了更好地理解數據挖掘技術如何用于各種類型的數據，研究這些原理與技術是至關重要的。本書所涵蓋的主題包括：數據預處理、預測建模、關聯分析、聚類分析、異常檢測和避免錯誤發(fā)現。通過介紹每個主題的基本概念和算法，為讀者提供將數據挖掘應用于實際問題所需的必要背景以及使用方法。

數據科學的主要目標就是通過數據分析來改進決策，它與數據挖掘、機器學習等領域緊密相關，但范圍更廣。本書簡要介紹了該領域的發(fā)展、基礎知識，并闡釋了數據科學項目的各個階段。書中既考慮數據基礎架構和集成多個數據源數據所面臨的挑戰(zhàn)，又介紹機器學習基礎并探討如何應用機器學習專業(yè)技術解決現實問題。還綜述了倫理和法律問題、數據法規(guī)的發(fā)

本書面向全國職業(yè)院校技能大賽,以歷屆“自動化生產線安裝與調試”賽項所指定的競賽設備為載體,按照項目引領、任務驅動的體例編寫,將自動化生產線安裝與調試相關的知識點和實操技能點分解到不同項目中,遵循由淺入深、循序漸進的學習規(guī)律。本書主要內容包括自動化生產線核心技術應用、自動化生產線各工作單元的安裝與調試、人機界面組態(tài)與調試

《ElasticStack應用寶典》而系統地介紹了ElasticStack應用與開發(fā)。ElasticStack由一組處理和分析全文數據的組件構成，在日志、監(jiān)控等領域中都有著廣泛應用。本書在分析了ElasticStack體系結構的基礎之上，對ElasticStack中的Elasticsearch、Logstash、Kib

本書在編寫過程中，首先收集了全世界380多所院校的數據科學和大數據相關的人才培養(yǎng)方案，然后使用非結構數據分析技術挖掘出編程類課程的主要內容，進而形成本書的主要雛形。筆者在其編寫的《Python數據分析基礎》（第1版和第2版）的基礎上對雛形進行了完善。本書針對數據分析領域中編程類課程教學過程中的突出問題進行了仔細斟酌和調

本書系統地介紹了由作者提出的非線性系統的信息融合估計新方法、新理論及應用。本書主要介紹了幾種非線性系統的估計方法，并從優(yōu)缺點、適用范圍、算法精度、復雜度等方面進行性能分析。為了提高單個傳感器的估計精度，提出了非線性系統的多傳感器信息融合方法——加權觀測融合方法，該方法有效地解決了非線性系統的融合問題。