本書基于高職高專培養(yǎng)技能型人才的目標(biāo)，結(jié)合自動生產(chǎn)線安裝與調(diào)試崗位的需求，以亞龍公司YL-335生產(chǎn)線和龍洲公司LZ-Me101自動生產(chǎn)線為學(xué)習(xí)載體，精心設(shè)計了多個項目，將自動化生產(chǎn)線系統(tǒng)的組裝調(diào)試和西門子S7-200控制器的使用方法，以及PLC程序設(shè)計等核心內(nèi)容融入每個項目之中，切實貫徹“工學(xué)結(jié)合、任務(wù)導(dǎo)向、學(xué)做一體

高維非線性系統(tǒng)的隱藏吸引子（英文版）Hidden attractors in high dimensional nonlinear systems

本書從實用角度出發(fā)，以項目為載體，采用任務(wù)驅(qū)動方式編寫。主要介紹常用傳感器的工作原理、基本結(jié)構(gòu)、信號處理及基本應(yīng)用，全書共分16個項目。每個項目分項目描述、相關(guān)知識與技能、項目實施、項目拓展、項目總結(jié)和項目訓(xùn)練六個部分，并以傳感器的應(yīng)用為主線展開，書中給出了較多的應(yīng)用實例。 該教材適用于高職高專機電一體化技術(shù)專業(yè)、應(yīng)

本書全面介紹了醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中應(yīng)用的傳感器，系統(tǒng)地講述了每類傳感器的基本工作原理、品種和用途。本書具有如下特點：①突出醫(yī)用傳感器的特殊性，注重與醫(yī)學(xué)臨床實際相結(jié)合，對每類傳感器都列舉了一些生動、形象的醫(yī)用實例；②注重培養(yǎng)讀者解決實際問題的能力，針對被測對象，不僅介紹使用什么傳感器，還包括與傳感器匹配的轉(zhuǎn)換器及其相關(guān)電路，使讀

《機器人探索（第二版）》以貼近學(xué)生生活的案例活動展開對WeDo2.0機器人的基礎(chǔ)零件和編程平臺的學(xué)習(xí)，介紹了北大附小的學(xué)生對于機器人學(xué)習(xí)探索的經(jīng)驗。本書以學(xué)習(xí)—創(chuàng)造—探究—思考—分享—評價—閱讀為主線，在搭建機器人結(jié)構(gòu)和編寫機器人程序的過程中，鼓勵學(xué)生習(xí)得、融合、應(yīng)用多學(xué)科知識，不斷發(fā)現(xiàn)問題、解決問題，促進創(chuàng)造創(chuàng)

本書介紹過程控制中各種常見變量的檢測和控制技術(shù)，以及相應(yīng)的儀表、計算機控制系統(tǒng)及裝置，并結(jié)合測控技術(shù)的發(fā)展，介紹一些新的應(yīng)用方法。在過程測量儀表方面主要介紹溫度、壓力、流量、物位、成分分析的檢測技術(shù)和儀表，以及過程變量顯示記錄儀表。在過程控制儀表方面主要介紹變送器、執(zhí)行器、控制器。在計算機控制系統(tǒng)及裝置方面主要介紹可編

在如今的社會，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用越來越彰顯它的優(yōu)勢，它的應(yīng)用范嗣也越來越廣，如電子商務(wù)、O20、物流配送等，在物理學(xué)、生物學(xué)、環(huán)境生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域以及軍事、金融、通信等行業(yè)也有涉及。本書以云計算與大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)開篇，簡單介紹了分布式文件系統(tǒng)HDFS與NoSQI.數(shù)據(jù)庫技術(shù)，重點對分布式計算框架MapReduce、Hadoop技術(shù)、云

《自動檢測技術(shù)與控制裝置信息化教程》共分八個主要部分,對生產(chǎn)過程中檢測技術(shù)及控制裝置的技術(shù)知識進行了系統(tǒng)敘述。*章介紹了生產(chǎn)過程中檢測及誤差的基本概念,傳感器(變送器)的基礎(chǔ)知識等。第二章到第六章,介紹了生產(chǎn)過程中壓力、流量、溫度、物位和成分等傳感器(變送器)的結(jié)構(gòu)、原理、使用和維護防護等技術(shù)知識。第七、第八章介紹了生

《虛擬過程控制系統(tǒng)仿真實驗教程》以過程裝備為控制對象，使用亞控公司的組態(tài)王軟件和MathWorks公司的Matlab軟件進行虛擬過程控制系統(tǒng)的操作界面、功能設(shè)置、底層控制系統(tǒng)模塊和界面通信設(shè)置等方面的二次開發(fā)，構(gòu)建出能夠覆蓋常見復(fù)雜過程控制方案的13個虛擬過程控制仿真實驗。這些實驗具有工藝流程直觀、動畫效果逼真、反饋及

數(shù)據(jù)挖掘是一門面向應(yīng)用的新興學(xué)科分支。本書以各類數(shù)據(jù)挖掘算法為核心，對數(shù)據(jù)挖掘研究領(lǐng)域的主要理論和典型算法進行了研究，并注重國內(nèi)外研究進展的融入，力求內(nèi)容系統(tǒng)、全面、先進。本書主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)的存儲與數(shù)據(jù)倉庫、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法、數(shù)據(jù)分類和預(yù)測挖掘算法、時間序列與序列模式挖掘算法的實現(xiàn)、數(shù)據(jù)聚類分