隨著信息、傳感器以及人工智能等核心技術(shù)的飛速發(fā)展，制造業(yè)與信息化的融合愈加緊密，"中國制造2025"、美國"先進制造業(yè)領導力戰(zhàn)略"、德國"國家工業(yè)戰(zhàn)略2030"等將智能制造作為主攻領域。特別地，我國《"十四五"智能制造發(fā)展規(guī)劃》將裝備故障診斷與預測性維護、智能運維的關鍵技術(shù)作為主攻方向。本書在國家自然科學金、省重大專項

本書綜合介紹了量化信息狀態(tài)估計與融合方法在無線傳感器網(wǎng)絡的應用，綜述了國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和存在的問題，并對相關理論和仿真實驗等進行的闡述。全書共10章，分別為緒論、目標狀態(tài)估計融合相關理論、WSN中量化噪聲分析及基于均勻量化測量的目標狀態(tài)估計、WSN中基于量化信息和Sigma點變換的目標狀態(tài)估計、線性系統(tǒng)中基于量化信息的狀

本書系統(tǒng)地建立了數(shù)據(jù)博弈論。首先，論述了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的屬性以及數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值的信息經(jīng)濟學基礎；其次，闡述了公共數(shù)據(jù)庫的公共產(chǎn)品屬性和數(shù)據(jù)共享信任博弈的基本模型，并分析了復雜網(wǎng)絡上的公共數(shù)據(jù)演化博弈。第三，建立了供應鏈預測數(shù)據(jù)共享博弈模型，獲得了帶有"廉價談話"的供應鏈預測數(shù)據(jù)共享博弈的子博弈精煉納什均衡。第四，系統(tǒng)分析了數(shù)

本書系統(tǒng)性地介紹了事件觸發(fā)預測機制和網(wǎng)絡攻擊下彈性事件觸發(fā)預測機制理論與應用，是作者近些年來從事相關研究工作的總結(jié)。針對網(wǎng)絡化預測控制系統(tǒng)所面臨的資源受限和網(wǎng)絡威脅問題，本書提出了一系列兼顧資源消耗和系統(tǒng)性能的事件觸發(fā)及彈性事件觸發(fā)解決方案。全書共10章：第1章為緒論，第2、3章分別闡述了線性和非線性系統(tǒng)改進型事件觸發(fā)

本書還以航空、航天、航海等若干典型高端制造業(yè)為例，研究機器人與智能制造技術(shù)和行業(yè)發(fā)展瓶頸的關系，提出促進機器人與智能制造前沿領域發(fā)展的政策建議。本書為相關領域戰(zhàn)略與管理專家、科技工作者、企業(yè)研發(fā)人員及高校師生提供了研究指引，為科研管理部門提供了決策參考，也是社會公眾了解機器人與智能制造發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢的重要讀本。

本書對智能機器人的關鍵技術(shù)及應用進行了較為全面的闡述。全書共分10章，包括緒論、機器人機構(gòu)設計、機器人感知系統(tǒng)、智能機器人控制技術(shù)、機器人運動規(guī)劃、工業(yè)機器人、智能服務機器人、智能特種機器人、群體機器人和智能機器人發(fā)展趨勢。全書給出了智能機器人相關的大量案例，使讀者能夠較為全面地了解智能機器人所涉及的關鍵技術(shù)、應用場景

本教材以機器人運動規(guī)劃為控制對象，系統(tǒng)的介紹了機器人控制技術(shù)中微體系結(jié)構(gòu)集成電路的設計與應用知識，包含了國內(nèi)外領先性的技術(shù)理論和實踐案例，適用于電子信息本科和研究生的機器人控制和微電子制造領域擴展知識和技能培養(yǎng)。主要包括以下部分內(nèi)容：機器人運動學基礎、機器人感知系統(tǒng)、機器人運動控制系統(tǒng)、微體系結(jié)構(gòu)集成電路設計、基于FP

本書針對多源多維數(shù)據(jù)的匯聚融合、數(shù)據(jù)安全體系以及征信體系闡述了相關研究成果，主要包括：原位虛擬大數(shù)據(jù)中心平臺體系、大數(shù)據(jù)感知與勘探技術(shù)、多源多維數(shù)據(jù)融合計算技術(shù)、基于多模型融合的信用評估技術(shù)、全生命周期的數(shù)據(jù)安全體系架構(gòu)與關鍵技術(shù)、數(shù)據(jù)安全體系架構(gòu)的測試與評估技術(shù)，以及基于信用評估的金融交易風險防控系統(tǒng)和多源多維大數(shù)據(jù)

《跟世界冠軍一起玩：VEXGO機器人搭建與編程》是一本專為兒童打造的趣味機器人圖書。書中詳細介紹了VEXGO機器人的產(chǎn)品特點、硬件組成、編程環(huán)境、編程技巧以及10個經(jīng)典有趣的搭建案例，讓孩子們在動手實踐的過程中，輕松掌握VEXGO機器人搭建和編程的基本技能。此外，本書還介紹了VGOC競賽的相關內(nèi)容，鼓勵孩子們挑戰(zhàn)自我，

Hive是大數(shù)據(jù)領域的一個重要開發(fā)工具。本書基于Hive3.1.3版本進行編寫，首先，簡單介紹了Hive的起源和發(fā)展，以及Hive的安裝和部署；其次，分別介紹了Hive的數(shù)據(jù)定義語言、數(shù)據(jù)操作語言、查詢語言，以及各種函數(shù)，其中穿插安排了大量的綜合案例練習；再次，講解了分區(qū)表和分桶表，以及文件的壓縮；最后，重點講解了Hi

本書按照《國家職業(yè)教育改革實施方案》有關要求，以《工業(yè)機器人操作與運維職業(yè)技能等級標準》為依據(jù)，圍繞工業(yè)機器人的人才培養(yǎng)需求與崗位能力需求進行內(nèi)容設計，包括“技能基礎”和“實操與考證”兩個部分，前一部分包括工業(yè)機器人操作安全、認知、安裝、校對與調(diào)試、操作與編程、外圍設備、系統(tǒng)維護和系統(tǒng)故障診斷及處理；后一部分以埃夫特本

本書共分8章，主要內(nèi)容如下： 第1章介紹數(shù)據(jù)的認知與研究任務，大數(shù)據(jù)概念特征及技術(shù)挑戰(zhàn)等。 第2章介紹大數(shù)據(jù)內(nèi)容、知識和結(jié)果表達概念，以及元數(shù)據(jù)和知識圖譜技術(shù)。 第3章介紹數(shù)據(jù)存儲基礎、大數(shù)據(jù)存儲要求以及應對技術(shù)和典型系統(tǒng)。 第4章介紹數(shù)據(jù)管理基礎，新型數(shù)據(jù)管理模型及其相應大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。 第5章介紹數(shù)據(jù)計算基礎，大數(shù)

數(shù)據(jù)要素作為繼土地、勞動力、資本、技術(shù)之后的第五大生產(chǎn)要素，在2020年4月國務院《關于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》首次出現(xiàn)并明確提出"加快培育數(shù)據(jù)要素市場”后，中共中央關于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠景目標的建議》中也提出了"發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，推動數(shù)字經(jīng)

本書介紹了如何設置具有內(nèi)置高可用的Zabbix、使用改進的業(yè)務服務監(jiān)控、設置自動報告及創(chuàng)建高級觸發(fā)器。Zabbix提供了有關基礎設施性能和故障的有效洞察，并能夠利用其強大的功能增強監(jiān)控。本書提供了易于遵循的操作步驟，用于使用Zabbix6.0有效地監(jiān)控網(wǎng)絡設備和應用程序的性能。本書首先介紹了安裝Zabbix6.0，并構(gòu)

《工業(yè)機器人技術(shù)與應用》全面且詳細地介紹了工業(yè)機器人的各項關鍵技術(shù)，包括工業(yè)機器人的基礎性知識：機械系統(tǒng)、運動軌跡規(guī)劃、感知系統(tǒng)、控制系統(tǒng)等，在講解感知系統(tǒng)時，充分解讀了傳感器的相關知識；也講解了編程操作、虛擬仿真等進階性技術(shù)；同時，本書最后三章通過講解焊接機器人、AGV搬運機器人、裝配機器人，讓讀者對各種不同類型的工

隨著數(shù)字經(jīng)濟的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)價值得到越來越廣泛而深入的體現(xiàn)。目前我國信息數(shù)據(jù)資源80%以上掌握在各級政府部門手里，受數(shù)據(jù)孤島、技術(shù)壁壘、法制缺失、數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一等因素影響，大量數(shù)據(jù)未能得到充分開放、共享或利用，不利于推動我國數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的發(fā)展。政府、企業(yè)和個人是數(shù)據(jù)開放、共享和交易的基本主體，技術(shù)與法制是數(shù)據(jù)

本書是“高等院校智能制造人才培養(yǎng)系列教材”之一，面向智能制造相關專業(yè)，目標是打造適合培養(yǎng)智能制造工程人才的教材體系，以培養(yǎng)適應智能制造發(fā)展需求的應用型人才。本書主要介紹機器人技術(shù)的內(nèi)涵和體系，以串聯(lián)機器人為重點，涵蓋串、并聯(lián)和移動機器人的本體結(jié)構(gòu)，機器人坐標系及其位姿描述，正向和逆向運動學分析，機器人的動力學分析，機器

本書圍繞產(chǎn)品退化數(shù)據(jù)的統(tǒng)計建模問題，考慮實際中不同的退化環(huán)境與數(shù)據(jù)特點，包括產(chǎn)品的異質(zhì)性、使用環(huán)境的動態(tài)性、測量的隨機性等因素，發(fā)展了一系列基于Wiener隨機過程的退化模型。針對每一類模型，本書對模型的性質(zhì)、模型參數(shù)估計、模型驗證等方面問題進行了深入討論，并通過多種實際退化數(shù)據(jù)驗證所提模型的有效性。本書總結(jié)與發(fā)展了作

在實際應用中,需要處理的數(shù)據(jù)常常具有類別不平衡的特點.例如,用于信用卡欺詐檢測、垃圾郵件過濾、機械故障診斷、疾病診斷、極端天氣預測預報等的數(shù)據(jù)都是類別非平衡數(shù)據(jù).研究非平衡數(shù)據(jù)分類問題具有重要意義和實際應用價值,引起機器學習領域研究人員的廣泛關注.本書結(jié)合作者團隊在非平衡數(shù)據(jù)分類中的研究成果,系統(tǒng)介紹非平衡數(shù)據(jù)分類的理

本書主要介紹不確定性環(huán)境下基于隨機參數(shù)矩信息的魯棒優(yōu)化方法，討論其模型構(gòu)建、算法設計及實際應用等方面的最新研究成果。本書旨在為不確定性環(huán)境下優(yōu)化決策提供理論建模、算法設計及分析的新方法和工具，同時為復雜環(huán)境下供應鏈管理、運營管理、物流運作等實際問題提供科學決策支持。