本書概要介紹了如何使用Hadoop和Spark處理數(shù)據(jù)科學涉及的一系列主題：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、機器學習、預測建模、異常檢測和自然語言處理。整書側重于具體的例子，并通過不同方式來提供對商業(yè)價值的洞察，全書共分三部分，第一部分包括第1、2、3章，第二部分包括第

本書在介紹ROS總體框架和理論要點的基礎上，講解ROS的通信機制、常用組件和進階功能；同時以實踐為主，講解機器視覺、機器聽覺、SLAM與導航、機械臂控制、機器學習等多種ROS應用的主要原理和實現(xiàn)方法；并分析基于ROS的機器人系統(tǒng)設計方法和典型實例；后論述ROS2的框架特點和使用方法，剖析ROS的發(fā)展方向。

本書根據(jù)實際操作和所學習的專業(yè)理論知識相結合、技能與經(jīng)驗相結合、實訓與就業(yè)相結合、圖文并茂易學易操作的原則，圍繞物聯(lián)網(wǎng)的傳感器數(shù)據(jù)采集和控制，結合高職院校技能大賽涉及的關鍵技術，搭建了一個完整的教學和實訓體系，指導物聯(lián)網(wǎng)綜合實訓平臺的正確使用。本書包含CC2530開發(fā)平臺搭建、CC2530基礎實驗、基于Z-stack協(xié)

機器人和未來科技呈現(xiàn)給我們前所未有的機遇和威脅。將經(jīng)濟和社會的未來看作純粹消極的或者純粹積極的描述都存在本質上的不足和偏頗。前進的道路充滿挑戰(zhàn)，我們必須彌補現(xiàn)在與未來之間的關鍵差距，才能最大限度地獲得未來帶給我們的福利。

基于機器人應用發(fā)展的需要，本書對現(xiàn)代機器人學的理論與控制進行了系統(tǒng)的探究。本書具有全面性，本書以機器人學的相關理論為基礎，詳細論述了機器人的控制方法，對機器人現(xiàn)代控制技術進行了解構，向讀者呈現(xiàn)出了更加直觀的機器人控制技術。本書的一大亮點就是理論與應用相結合，本書不僅詳細闡述了機器人的感知系統(tǒng)、驅動控制、操作臂控制與視覺

本書詳細介紹面向數(shù)據(jù)流模式挖掘的理論和方法。本書主要內容包括四部分：第1和第2章介紹數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)流模式挖掘的相關知識；第3章介紹基于滑動窗口模型和時間衰減模型的閉合頻繁模式挖掘算法的研究與實現(xiàn)過程；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分類算法的研究與實現(xiàn)過程。每章都

本書是電子類專業(yè)核心課程的教材之一，由多年從事數(shù)字電子技術理論和實驗教學的教師合作完成。書中以Xilinx公司的VivadoFPGA設計套件為基礎，硬件平臺以Xilinx的NexysVideoArtix-7FPGA多媒體音視頻智能互聯(lián)系統(tǒng)為主，并輔以Basys3FPGA口袋開發(fā)板；軟件平臺采用ModelSim、Viva

本書共兩部分：*部分包含第1～5章，介紹自動測量的基礎知識，從能量轉換的角度介紹常用的傳感器基本原理以及測量信號的轉換處理方法，并著重闡述工程中*為常見的溫度和流量參數(shù)的測量技術；第二部分包含第6～9章，側重講述虛擬儀器技術，說明虛擬儀器系統(tǒng)的設計方法，并嘗試從工程應用的角度介紹虛擬儀器技術在自動檢測中的應用。

本書較全面地介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本理論、算法及應用。首先介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本概念，隨后重點講述關聯(lián)規(guī)則、分類、聚類等模式的挖掘技術并介紹相關的經(jīng)典算法，同時注重數(shù)據(jù)挖掘技術的應用實例講解，包括多模態(tài)腦影像挖掘、腦網(wǎng)絡分析及其在生物信息學和軟件工程中的應用。*后，對近年來發(fā)展迅猛的領域，如使用進化計算作為主要方法的數(shù)據(jù)挖掘技

本書結合現(xiàn)代IT技術、地理信息系統(tǒng)軟件新技術、云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等先進技術，詳細介紹時空大數(shù)據(jù)概念與發(fā)展，基于云環(huán)境的時空大數(shù)據(jù)平臺體系T-C-V軟件結構和組成，重點闡述時空大數(shù)據(jù)中心、時空信息云服務中心和云應用集成管理中心三大部件，*后以全空間一張圖平臺為例，介紹該平臺的實踐情況。