本書主要結(jié)合當前流行的大數(shù)據(jù)框架Hadoop、HBase、Hive、、Storm、Flume、Kafka、Spark、SparkGraphX，采用案例形式系統(tǒng)地講解大數(shù)據(jù)應用技術的相關知識。全書共有8章，分別介紹了大數(shù)據(jù)概論、大數(shù)據(jù)基礎知識、大數(shù)據(jù)文件存儲系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)文件存儲系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)計算技術、大數(shù)據(jù)應用程序協(xié)調(diào)服務

本書以高頻數(shù)據(jù)為主要研究對象，將不同的自適應分析方法(經(jīng)驗模態(tài)分解、整體經(jīng)驗模態(tài)分解、自適應噪聲的完備經(jīng)驗模態(tài)分解、局部均值分解、總體局部均值分解)應用到金融高頻數(shù)據(jù)的波動率估計中，并比較分析了基于自適應分析方法的波動率估計的優(yōu)缺點、精度以及未來的應用和發(fā)展。對波動率進行估計可以有效地把握市場的運行規(guī)律，這為今后的資產(chǎn)

《廣東省智能傳感器創(chuàng)新發(fā)展研究報告(2021)》包括綜合篇、消費電子行業(yè)篇、汽車電子行業(yè)篇、工業(yè)電子行業(yè)篇以及醫(yī)療電子行業(yè)篇等5個部分。全面分析了國內(nèi)外智能傳感器產(chǎn)業(yè)技術及重點行業(yè)的發(fā)展狀況，系統(tǒng)地分析了廣東省智能傳感器技術和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展基礎、存在的問題，并提出了相應的對策建議。報告內(nèi)容豐富、數(shù)據(jù)詳實，是反映廣東省智能傳

本書主要內(nèi)容包括：工業(yè)機器人的認識、工業(yè)機器人的機械組成與安裝、工業(yè)機器人的控制系統(tǒng)的組成與安裝、工業(yè)機器人系統(tǒng)設置、工業(yè)機器人的基本操作、工業(yè)機器人坐標系標定等。

本書主要內(nèi)容包括：工業(yè)機器人典型工作站認知、SMART200編程軟件和硬件應用、涂膠與裝配機器人工作站、手機裝配機器人工作站、輪胎碼垛機器人工作站、智能倉儲機器人工作站、工業(yè)機器人技術應用賽項任務。

本書內(nèi)容包括：數(shù)字化雙胞胎技術的認識、虛擬仿真系統(tǒng)軟件、3D仿真器應用、3D仿真器屬性、虛擬現(xiàn)實平臺、ABB機器人離線編程與仿真、KUKA機器人離線編程、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同制造系統(tǒng)項目示例、智能制造集成應用系統(tǒng)項目示例、機電一體化柔性制造系統(tǒng)項目示例。

本書依托于Hadoop介紹了大數(shù)據(jù)分布式存儲、分布式并行處理、大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)查詢、大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析和大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)等技術。

本書介紹了圖像特征若干關鍵技術，重點圍繞圖像特征匹配的內(nèi)點選擇、魯棒性參數(shù)估計方法優(yōu)化和特征提取方法這三方面進行探討，介紹了一些新研究成果，并對所提出算法的有效性通過理論分析和實驗進行驗證。

本書共7章,第1章簡要概述大數(shù)據(jù)分析平臺、工具及開發(fā)語言;第2章介紹文本分析所需基本概念、思想、算法步驟,以及圖像處理的基本概念和方法;第3章給出來自數(shù)學規(guī)劃、人工智能的基本優(yōu)化方法,進而介紹數(shù)據(jù)分析中常用的數(shù)據(jù)分類與聚類方法;第4章分析感知器模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的原理與算法,并通過應用實例加

本教材按傳感器工作原理設置章節(jié)，條理清晰，結(jié)構(gòu)嚴謹，涵蓋面廣；每章末均附有習題；內(nèi)容的選取反映了我國當前工業(yè)生產(chǎn)的實際及應用。本教材以傳感器的工作原理、結(jié)構(gòu)、主要參數(shù)及典型應用為主要內(nèi)容，共分為10章。第1章介紹了傳感器基礎知識，包括傳感器概述、一般特性、測量誤差及分析；第2章介紹了電阻式傳感器，包括電阻應變式傳感器、