本書系統(tǒng)介紹了生產(chǎn)過程控制系統(tǒng)的辨識方法（生產(chǎn)過程控制系統(tǒng)分析）、過程控制技術（集散控制系統(tǒng)架構設計）、基本實現(xiàn)方法（簡單集散控制系統(tǒng)組態(tài)與仿真運行）和綜合實現(xiàn)方法（復雜集散控制系統(tǒng)組態(tài)與仿真運行）。全書共分為四個項目，每個項目引入了典型工程案例，從項目案例到任務的安排與設計，由淺入深、簡單到復雜、基礎到綜合，重點突出
本書分為上中下三篇共九章展開。上篇包括第1-3章，主要內(nèi)容是將數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)四種生產(chǎn)要素進行跨歷史、跨要素、跨形態(tài)的比較研究，并基于傳統(tǒng)四種生產(chǎn)要素的市場化一般規(guī)律和數(shù)據(jù)要素的獨特屬性，歸納出數(shù)據(jù)要素市場化必須遵循的規(guī)律。中篇包括第4-6章，主要內(nèi)容是基于上篇結論，并結合數(shù)據(jù)要素市場化建設的政府和企業(yè)實踐歸納出數(shù)據(jù)要素
本書以多體系統(tǒng)動力學為核心，對多剛(柔)體機器人系統(tǒng)的動態(tài)特性進行研究。本書系統(tǒng)地闡述了機器人系統(tǒng)運動學及動力學模型的構建方法；以2桿輪式線彈性阻尼懸架移動機械手為例，對多剛(柔)體系統(tǒng)運動學、動力學、系統(tǒng)穩(wěn)定性研究及系統(tǒng)動力學數(shù)值仿真做了詳細介紹。本書中關于機器人動力學性能分析主要來自作者近年來的教學研究成果，書中
隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，自然語言理解、自然語言生成與深度學習技術的密切配合使對話機器人的智商得到了顯著提升。然而，擁有了智商的對話機器人有時仍然無法滿足人類的需求。人們期待對話機器人能夠脫掉冷冰冰的外殼，像人類一樣具有觀察、理解和表達各種情感的能力，即具有情商。本書著眼于提高對話機器人的情商，結合人機對話的特點，詳
本書是一本關于數(shù)據(jù)流挖掘與在線學習算法的著作，該書全面、系統(tǒng)闡述了數(shù)據(jù)流機器學習的模型、算法、平臺與實例。全書共10章，分為4個部分：第1部分包括第1～3章，介紹數(shù)據(jù)流機器學習基礎知識；第2部分（第4～6章）介紹基于頻繁模式的數(shù)據(jù)挖掘與在線學習算法；第3部分是基于模型的在線學習算法，包括第7章在線稀疏學習模型和第8章在
大數(shù)據(jù)是推動創(chuàng)新型國家建設的重要戰(zhàn)略資源。本書從機器學習、可視分析、知識處理、數(shù)據(jù)挖掘等角度出發(fā)，詳細討論了大數(shù)據(jù)分析的相關基礎理論和技術方法，主要包括：大數(shù)據(jù)機器學習理論與方法，大數(shù)據(jù)可視分析理論與方法，多源不確定數(shù)據(jù)挖掘方法與技術，自動深層化知識處理方法與技術，大數(shù)據(jù)分析平臺、標準與應用示范等。本書總結了部分代《B
內(nèi)容提要 本書從實用教學的角度出發(fā)，以教學項目為載體，主要介紹目前常用傳感器的工作原理、基本結構、工作特性、信號處理電路及其基本應用，以項目拓展的形式對相應傳感器的內(nèi)容進行延伸，擴大學生的知識面，提高學生的雙創(chuàng)能力。 全書共分16個教學項目。每個項目分為項目描述、知識準備、項目實施、項目拓展、項目小結和項目訓練6個部分
ROS是建立在開源操作系統(tǒng)Ubuntu系統(tǒng)之上的開源的機器人操作系統(tǒng)，其主要目標是為機器人研究和開發(fā)提供代碼復用的支持。它提供了操作系統(tǒng)應有的服務，包括硬件抽象、底層設備控制、共用功能的執(zhí)行、進程間消息傳遞，以及包管理。ROS的官方網(wǎng)站也提供了各種支持文檔，相關資源構成了一個強大的生態(tài)系統(tǒng)，使得學習和使用ROS非常方便
Hadoop是使用最廣泛的大數(shù)據(jù)處理框架之一，在大數(shù)據(jù)領域有著極其重要的地位，掌握Hadoop可以讓學習者對大數(shù)據(jù)的理解更進一步。本書是基于Hadoop3.1.3編寫的，從大數(shù)據(jù)的特點和處理難點入手，逐步講解Hadoop的起源和發(fā)展。從搭建Hadoop的學習環(huán)境開始，依次對Hadoop的三大功能模塊進行重點講解，并且結
本書從大數(shù)據(jù)基礎原理、大數(shù)據(jù)分析方法和大數(shù)據(jù)行業(yè)應用三個部分介紹大數(shù)據(jù)技術。全書共12章，內(nèi)容包含大數(shù)據(jù)的基本概念，分布式基礎架構Hadoop，分布式文件系統(tǒng)HDFS，NoSQL數(shù)據(jù)庫，分布式計算框架MapReduce，大數(shù)據(jù)基本分析方法（聚類、分類與預測），大數(shù)據(jù)在搜索引擎、推薦系統(tǒng)以及其他行業(yè)的應用。本書在前7章設
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