本書以通用組態(tài)軟件KingView7.5為例，介紹了工控組態(tài)軟件的基礎(chǔ)知識和應(yīng)用實踐。主要內(nèi)容包括組態(tài)軟件基礎(chǔ)知識和基本使用、命令語言程序設(shè)計、趨勢曲線和其他曲線、報警和事件系統(tǒng)、報表系統(tǒng)及日歷控件、組態(tài)王數(shù)據(jù)庫訪問、基于單片機的控制應(yīng)用、基于PLC的控制應(yīng)用，最后給出一個組態(tài)軟件工程應(yīng)用的綜合實例。本書內(nèi)容涵蓋工業(yè)4

隨著工業(yè)自動化的發(fā)展，分散控制系統(tǒng)(DCS)在工業(yè)生產(chǎn)中的核心作用愈發(fā)重要。傳統(tǒng)的DCS硬件模塊內(nèi)測試(BIT)方法存在虛警率較高、檢測覆蓋不足、故障診斷不及時等問題，難以滿足對高可靠性和智能化的需求。本書主要探討DCS中五種典型硬件模塊的智能BIT設(shè)計方法，采用數(shù)據(jù)、知識、模型驅(qū)動等技術(shù)，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)挖掘、機理知識

本書從多個角度全面介紹了CDO的相關(guān)內(nèi)容，旨在為現(xiàn)任或有志成為CDO的專業(yè)人士提供一個全面的知識框架和實操指南，幫助他們更好地理解和勝任這一關(guān)鍵角色。全書分為6章，具體內(nèi)容包括：第1章簡要講述CDO的定義和起源，以及國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢；第2章聚焦于CDO與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系；第3章介紹CDO應(yīng)具備的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)知識；第4章

本書從數(shù)據(jù)驅(qū)動決策與最優(yōu)化角度出發(fā)，深入細致地闡述不確定環(huán)境下選址決策與優(yōu)化問題中面臨的一系列挑戰(zhàn)，并提出相應(yīng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動魯棒選址優(yōu)化建模方法。主要內(nèi)容包括基于有限概率分布信息的數(shù)據(jù)驅(qū)動（分布）魯棒選址優(yōu)化方法、基于決策依賴型結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)驅(qū)動（分布）魯棒選址優(yōu)化方法以及基于時間序列預測模型的多階段（分布）魯棒選址優(yōu)化方法等

本書系統(tǒng)性地介紹非線性系統(tǒng)事件觸發(fā)控制的理論和方法，涵蓋事件觸發(fā)采樣機制和事件觸發(fā)控制器設(shè)計兩個方面，兼顧自觸發(fā)控制和周期采樣控制的相關(guān)研究，并將數(shù)值仿真和物理實驗驗證相結(jié)合，涉及嚴格反饋型系統(tǒng)、輸出反饋型系統(tǒng)、非完整鏈式系統(tǒng)以及移動機器人等多種被控對象。本書大部分內(nèi)容是作者近年來的研究結(jié)果。作者在本書撰寫過程中盡量降

本書主要論述自抗擾控制器設(shè)計方法、參數(shù)整定規(guī)則及其在能源動力控制系統(tǒng)中的仿真模擬與現(xiàn)場試驗。本書在理論分析的基礎(chǔ)上，通過大量仿真實驗詳盡地討論了自抗擾控制的應(yīng)用，主要包括單變量與多變量系統(tǒng)的控制器設(shè)計與參數(shù)整定，氣化爐、鍋爐、汽輪機、發(fā)電機、飛行器、水輪發(fā)電機組、分布式能源系統(tǒng)等實際對象控制的仿真模擬，以及火電機組控制

本書介紹了Hadoop生態(tài)系統(tǒng)架構(gòu)功能與原理；分布式文件系統(tǒng)HDF-SHDFS；MapReduce編程模型及應(yīng)用開發(fā)；YARN原理及配置；Hadoop偽分布式環(huán)境的搭建與配置測試；Hadoop完整分布式的集群配置搭建；Zookeeper分布式協(xié)作框架；HDFSHA原理功能與配置測試；ResourceManagerHA原

本書初步探討了科學數(shù)據(jù)的權(quán)屬界定，全面闡述了科學數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系的構(gòu)成，詳細介紹和比較了科學數(shù)據(jù)的分級分類規(guī)定，揭示了科學數(shù)據(jù)多層級的安全管理責任體系，深入剖析了全球著名科研機構(gòu)構(gòu)建科學數(shù)據(jù)管理體系的實踐與特征，考察了典型國家和地區(qū)科學數(shù)據(jù)開放共享的政策實踐，在系統(tǒng)回顧我國科學數(shù)據(jù)開放共享政策演進的基礎(chǔ)上，就進一步完善

"《大數(shù)據(jù)管理導論》從基礎(chǔ)、職能和應(yīng)用三個維度構(gòu)建課程體系結(jié)構(gòu)�；�礎(chǔ)篇包括：大數(shù)據(jù)概述(數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)時代、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)、大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)、我國大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略)、大數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)理論(數(shù)據(jù)資產(chǎn)理論、數(shù)據(jù)權(quán)理論、大數(shù)據(jù)思維、大數(shù)據(jù)倫理)；職能篇包括：宏觀大數(shù)據(jù)管理主要職能(大數(shù)據(jù)發(fā)展規(guī)劃、大數(shù)據(jù)組織架構(gòu)、數(shù)據(jù)開放與共

"本書以電商網(wǎng)站中的用戶行為數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，系統(tǒng)介紹了使用Spark生態(tài)系統(tǒng)進行離線分析和實時分析的方法。全書共6章，分別講解了項目概述、搭建集群環(huán)境、使用Flume實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、使用Hive構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫、使用Spark進行數(shù)據(jù)分析以及使用FineBI實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。本書附有教學PPT、教學設(shè)計等資源，同時，為了幫助初