本書(shū)是面向工業(yè)機(jī)器人技術(shù)現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用的教材，包括機(jī)器人技術(shù)基礎(chǔ)知識(shí)和工業(yè)機(jī)器人技術(shù)應(yīng)用兩部分�；�礎(chǔ)知識(shí)包括第1～5章，內(nèi)容涉及機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)、控制技術(shù)，以及機(jī)器人末端執(zhí)行器設(shè)計(jì)，構(gòu)成相對(duì)完整的工業(yè)機(jī)器人技術(shù)知識(shí)體系，是研究和應(yīng)用機(jī)器人技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題的基礎(chǔ)。應(yīng)用部分包括第6～10章，主要在工業(yè)機(jī)器人涉及的關(guān)鍵技術(shù)基

本書(shū)概要介紹了如何使用Hadoop和Spark處理數(shù)據(jù)科學(xué)涉及的一系列主題：數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)再加工（datamunging，通常包含數(shù)據(jù)清洗和整合）、特征提取、機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)建模、異常檢測(cè)和自然語(yǔ)言處理。整書(shū)側(cè)重于具體的例子，并通過(guò)不同方式來(lái)提供對(duì)商業(yè)價(jià)值的洞察，全書(shū)共分三部分，第一部分包括第1、2、3章，第二部分包括第

本書(shū)在介紹ROS總體框架和理論要點(diǎn)的基礎(chǔ)上，講解ROS的通信機(jī)制、常用組件和進(jìn)階功能；同時(shí)以實(shí)踐為主，講解機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器聽(tīng)覺(jué)、SLAM與導(dǎo)航、機(jī)械臂控制、機(jī)器學(xué)習(xí)等多種ROS應(yīng)用的主要原理和實(shí)現(xiàn)方法；并分析基于ROS的機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法和典型實(shí)例；后論述ROS2的框架特點(diǎn)和使用方法，剖析ROS的發(fā)展方向。

本書(shū)根據(jù)實(shí)際操作和所學(xué)習(xí)的專業(yè)理論知識(shí)相結(jié)合、技能與經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合、實(shí)訓(xùn)與就業(yè)相結(jié)合、圖文并茂易學(xué)易操作的原則，圍繞物聯(lián)網(wǎng)的傳感器數(shù)據(jù)采集和控制，結(jié)合高職院校技能大賽涉及的關(guān)鍵技術(shù)，搭建了一個(gè)完整的教學(xué)和實(shí)訓(xùn)體系，指導(dǎo)物聯(lián)網(wǎng)綜合實(shí)訓(xùn)平臺(tái)的正確使用。本書(shū)包含CC2530開(kāi)發(fā)平臺(tái)搭建、CC2530基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)、基于Z-stack協(xié)

機(jī)器人和未來(lái)科技呈現(xiàn)給我們前所未有的機(jī)遇和威脅。將經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的未來(lái)看作純粹消極的或者純粹積極的描述都存在本質(zhì)上的不足和偏頗。前進(jìn)的道路充滿挑戰(zhàn)，我們必須彌補(bǔ)現(xiàn)在與未來(lái)之間的關(guān)鍵差距，才能最大限度地獲得未來(lái)帶給我們的福利。

基于機(jī)器人應(yīng)用發(fā)展的需要，本書(shū)對(duì)現(xiàn)代機(jī)器人學(xué)的理論與控制進(jìn)行了系統(tǒng)的探究。本書(shū)具有全面性，本書(shū)以機(jī)器人學(xué)的相關(guān)理論為基礎(chǔ)，詳細(xì)論述了機(jī)器人的控制方法，對(duì)機(jī)器人現(xiàn)代控制技術(shù)進(jìn)行了解構(gòu)，向讀者呈現(xiàn)出了更加直觀的機(jī)器人控制技術(shù)。本書(shū)的一大亮點(diǎn)就是理論與應(yīng)用相結(jié)合，本書(shū)不僅詳細(xì)闡述了機(jī)器人的感知系統(tǒng)、驅(qū)動(dòng)控制、操作臂控制與視覺(jué)

本書(shū)詳細(xì)介紹面向數(shù)據(jù)流模式挖掘的理論和方法。本書(shū)主要內(nèi)容包括四部分：第1和第2章介紹數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)流模式挖掘的相關(guān)知識(shí)；第3章介紹基于滑動(dòng)窗口模型和時(shí)間衰減模型的閉合頻繁模式挖掘算法的研究與實(shí)現(xiàn)過(guò)程；第4章介紹基于多支持度的連續(xù)閉合序列模式挖掘算法的研究；第5章介紹基于約束閉合模式的決策樹(shù)分類(lèi)算法的研究與實(shí)現(xiàn)過(guò)程。每章都

本書(shū)是電子類(lèi)專業(yè)核心課程的教材之一，由多年從事數(shù)字電子技術(shù)理論和實(shí)驗(yàn)教學(xué)的教師合作完成。書(shū)中以Xilinx公司的VivadoFPGA設(shè)計(jì)套件為基礎(chǔ)，硬件平臺(tái)以Xilinx的NexysVideoArtix-7FPGA多媒體音視頻智能互聯(lián)系統(tǒng)為主，并輔以Basys3FPGA口袋開(kāi)發(fā)板；軟件平臺(tái)采用ModelSim、Viva

本書(shū)共兩部分：*部分包含第1～5章，介紹自動(dòng)測(cè)量的基礎(chǔ)知識(shí)，從能量轉(zhuǎn)換的角度介紹常用的傳感器基本原理以及測(cè)量信號(hào)的轉(zhuǎn)換處理方法，并著重闡述工程中*為常見(jiàn)的溫度和流量參數(shù)的測(cè)量技術(shù)；第二部分包含第6～9章，側(cè)重講述虛擬儀器技術(shù)，說(shuō)明虛擬儀器系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法，并嘗試從工程應(yīng)用的角度介紹虛擬儀器技術(shù)在自動(dòng)檢測(cè)中的應(yīng)用。

本書(shū)較全面地介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本理論、算法及應(yīng)用。首先介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本概念，隨后重點(diǎn)講述關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類(lèi)、聚類(lèi)等模式的挖掘技術(shù)并介紹相關(guān)的經(jīng)典算法，同時(shí)注重?cái)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用實(shí)例講解，包括多模態(tài)腦影像挖掘、腦網(wǎng)絡(luò)分析及其在生物信息學(xué)和軟件工程中的應(yīng)用。*后，對(duì)近年來(lái)發(fā)展迅猛的領(lǐng)域，如使用進(jìn)化計(jì)算作為主要方法的數(shù)據(jù)挖掘技