本書通過對國內(nèi)外大量文獻資料進行精心篩選與組織，結(jié)合作者近幾年來的研究成果，較系統(tǒng)地研究了基于演算子理論的分解、設(shè)計、魯棒穩(wěn)定條件，不確定非線性系統(tǒng)的穩(wěn)定性、魯棒性、追蹤性等問題以及一些實際應(yīng)用成果。書中的內(nèi)容絕大多數(shù)來源于作者近幾年來的創(chuàng)新性研究成果，新穎實用，研究方法先進，具有重要的理論研究和實際應(yīng)用價值。本書共分
本書從實用的角度,根據(jù)實際操作的要求,介紹了工業(yè)機器人的結(jié)構(gòu)、安裝連接、選型、操作、參數(shù)設(shè)置、編程指令等內(nèi)容。按照循序漸進、由淺入深的原則編排了學(xué)習(xí)內(nèi)容,讀者可根據(jù)本書的內(nèi)容順序,一步一個臺階地學(xué)習(xí)前進,快速掌握工業(yè)機器人的實際知識和應(yīng)用方法。本書根據(jù)實際的應(yīng)用成果,介紹了工業(yè)機器人在拋光、測量分揀、碼垛等方面的應(yīng)用,
本書從應(yīng)用型人才培養(yǎng)的實際應(yīng)用要求出發(fā)，根據(jù)高等職業(yè)院校的培養(yǎng)目標編寫。書中介紹了機器人的一般知識，對工業(yè)機器人的性能參數(shù)、本體結(jié)構(gòu)、核心部件等進行了完整詳細的講解，對工業(yè)機器人的運動控制技術(shù)、手動操作以及移動要素的定義、RAPID程序結(jié)構(gòu)、常用指令的編程格式與要求、參數(shù)編程技術(shù)、應(yīng)用程序設(shè)計等進行了全面系統(tǒng)闡述。本書
本書將在介紹工業(yè)機器人基本分類、工作原理與用途的基礎(chǔ)上，給出了機器人設(shè)計的整體思路和設(shè)計方法；同時，通過列舉實例，重點介紹了工業(yè)機器人機械系統(tǒng)設(shè)計、驅(qū)動系統(tǒng)設(shè)計、控制系統(tǒng)設(shè)計、感覺系統(tǒng)設(shè)計、編程設(shè)計、示教與再現(xiàn)等方面的要求與實現(xiàn)方法，最后通過噴涂機器人、焊接機器人、裝配機器人等幾個典型實例詳細說明不同功能機器人的整體結(jié)
《大數(shù)據(jù)技術(shù)及其背景下的數(shù)據(jù)挖掘研究》圍繞大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用問題，從大數(shù)據(jù)挖掘的基本概念入手，系統(tǒng)地闡述了大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)理論、大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop以及大數(shù)據(jù)存儲與管理研究；由淺入深地論述了數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)理論、大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究、數(shù)據(jù)挖掘的藝術(shù)，并結(jié)合實踐，闡述了數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用。《大數(shù)據(jù)技術(shù)及其背景下的數(shù)據(jù)
《大數(shù)據(jù)特征降維：粗糙集特征選擇的群智能方法及應(yīng)用研究》從高維大數(shù)據(jù)的特征降維出發(fā)，指出大數(shù)據(jù)時代粗糙集特征選擇面臨的挑戰(zhàn)，介紹了群智能算法的獨特優(yōu)勢和存在的問題，對粗糙集和群智能的理論與經(jīng)典算法進行了總結(jié)歸納并提出一種基予群智能和粗糙集的特征選擇框架，依據(jù)此框架設(shè)計相關(guān)特征選擇算法，應(yīng)用于銀行個人信用評分系統(tǒng)與高維數(shù)
全書共分為五大部分，*部分介紹了實時數(shù)據(jù)流和聚類方法的背景，包括實時數(shù)據(jù)流的特點、進行數(shù)據(jù)分析的技術(shù)以及研究現(xiàn)狀。第二部分詳細講解了聚類方法中的簡單聚類，包括基于衰減窗口與剪枝維度樹的數(shù)據(jù)流聚類和實時數(shù)據(jù)流動態(tài)模式發(fā)現(xiàn)與跟蹤方法，以及相關(guān)實驗證明等內(nèi)容。第三部分詳細闡述了增量聚類技術(shù)，包括什么是增量聚類、網(wǎng)格劃分策略，
本書在系統(tǒng)闡述信息物理系統(tǒng)來源、發(fā)展與內(nèi)涵的理論基礎(chǔ)上，對中國制造業(yè)的信息物理系統(tǒng)優(yōu)秀實踐案例進行總結(jié)和提煉，通過28個典型案例展現(xiàn)了制造企業(yè)與解決方案供應(yīng)商2個主體的實現(xiàn)方式，以及鋼鐵、軌道交通、石化、電子、汽車、航空、船舶等15個行業(yè)的應(yīng)用成效，實現(xiàn)了理論與實踐的融合，對進一步推動信息物理系統(tǒng)的落地推廣和創(chuàng)新發(fā)展具
本書跟從大數(shù)據(jù)和人工智能應(yīng)用的融合之路，通過分析和解讀整個數(shù)據(jù)驅(qū)動智能核心技術(shù)，希望能給讀者提供一個大數(shù)據(jù)智能核心技術(shù)體系的入門學(xué)習(xí)和應(yīng)用參考指南。本書前半部分內(nèi)容重在核心技術(shù)解讀：包括大數(shù)據(jù)智能的概論、大數(shù)據(jù)智能核心技術(shù)體系的多維解讀、深度學(xué)習(xí)關(guān)鍵技術(shù)要點的分析，大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用三段論和敏捷大數(shù)據(jù)方法論的提出等內(nèi)容。后
《智能控制理論及實現(xiàn)方法研究》面向智能控制技術(shù)發(fā)展前沿，基于近年來國內(nèi)外智能控制技術(shù)的研究成果，從工程應(yīng)用的角度出發(fā)，系統(tǒng)地論述了智能控制理論及實現(xiàn)的方法與技術(shù)�！吨悄芸刂评碚摷皩崿F(xiàn)方法研究》重點闡述了基于模糊理論的智能控制、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制、專家系統(tǒng)與仿人智能控制等內(nèi)容�！吨悄芸刂评碚摷皩崿F(xiàn)方法研究》結(jié)構(gòu)合理，
本書介紹了當(dāng)下最流行的實時數(shù)據(jù)處理引擎Flink，講解了流處理API、批處理API、機器學(xué)習(xí)引擎FlinkML、關(guān)系型API、復(fù)雜事件處理FLinkCEP，以及指標度量與部署模式。此外，本書展開分析了流式數(shù)據(jù)處理理論中時間、窗口、水印、觸發(fā)器、遲到生存期之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；深入分析了多項式曲線擬合、分類算法SVM、推薦算法
Prometheus是由SoundCloud開源的監(jiān)控系統(tǒng)，是GoogleBorgMon監(jiān)控系統(tǒng)的開源版本。伴隨著容器及Kubernetes技術(shù)的興起，Prometheus越來越受到大家的關(guān)注。本書系統(tǒng)講解了Prometheus的原理、應(yīng)用、源碼和拓展，圖文并茂、講解全面。原理篇主要介紹了Prometheus的整體架構(gòu)
本書詳細討論大數(shù)據(jù)管理技術(shù)的各個分支及其實現(xiàn)技術(shù),包括大數(shù)據(jù)建模技術(shù)、大數(shù)據(jù)存儲和索引技術(shù)、大數(shù)據(jù)查詢處理技術(shù)、大數(shù)據(jù)事務(wù)處理技術(shù)和大數(shù)據(jù)總線技術(shù),并在此基礎(chǔ)上,對大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)進行了全面分析。本書面向大數(shù)據(jù)應(yīng)用的開發(fā)人員、大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的開發(fā)人員以及大數(shù)據(jù)管理技術(shù)的研究人員,也適用于高等院校相關(guān)專業(yè)師生學(xué)習(xí)。
本書通過對現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的深入分析和研究，發(fā)現(xiàn)各種網(wǎng)絡(luò)完成服務(wù)（業(yè)務(wù)）的機理和原理非常類似，即所有服務(wù)（業(yè)務(wù)）首先建立連接，然后這個連接再基于交換路由進行選路，實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。在這種共性機理的基礎(chǔ)上，一體化網(wǎng)絡(luò)提出了能夠支持普適服務(wù)問題的服務(wù)標識與連接標識解析映射理論，并以此為核心創(chuàng)建了普適服務(wù)模型與理論。
本書主要介紹范數(shù)優(yōu)化迭代學(xué)習(xí)控制的基本理論和最新進展。全書內(nèi)容分14章，系統(tǒng)地介紹了迭代學(xué)習(xí)控制的基本思想和理論體系，并對基于逆模型的迭代學(xué)習(xí)控制、范數(shù)優(yōu)化迭代學(xué)習(xí)控制、參數(shù)優(yōu)化迭代學(xué)習(xí)控制、基于逐次投影的迭代學(xué)習(xí)控制等迭代學(xué)習(xí)控制的最新研究成果進行了詳細的闡述。本書也是Owens院士關(guān)于其在優(yōu)化迭代學(xué)習(xí)領(lǐng)域中長期的研
本書是一本系統(tǒng)介紹大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的圖書。書中首先闡述了大數(shù)據(jù)的可視化技術(shù)的基本概念以及相關(guān)的基礎(chǔ)理論知識，然后采用理論與實踐相結(jié)合的方式，針對實際應(yīng)用中的各種不同類型的數(shù)據(jù)，包括時間數(shù)據(jù)，比例數(shù)據(jù)，關(guān)系數(shù)據(jù)，文本數(shù)據(jù)，復(fù)雜數(shù)據(jù)，介紹相應(yīng)的可視化理論和操作方法，最后，介紹了數(shù)據(jù)可視化在各個領(lǐng)域中的應(yīng)用。 本書實例豐富，
作者針對大數(shù)據(jù)問題，分析如何進行大數(shù)據(jù)的導(dǎo)入，如何使用大數(shù)據(jù)工具進行快速的數(shù)據(jù)預(yù)處理，以及如何構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫。詳細講解了Kettle工具的使用、數(shù)據(jù)集成、Kettle作業(yè)項設(shè)計等。
本書是關(guān)于大數(shù)據(jù)和Spark的實用手冊。它將助你學(xué)習(xí)如何用Spark來完成很多大數(shù)據(jù)分析任務(wù)，其中覆蓋了高效利用Spark所需要知道的重要主題：如何使用SparkShell進行交互式數(shù)據(jù)分析、如何編寫Spark應(yīng)用、如何在Spark中對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行交互分析、如何使用SparkStreaming處理高速數(shù)據(jù)流、如何使用
針對空間站多臂機器人代替航天員進行艙內(nèi)外移動作業(yè)的應(yīng)用需求，《空間站多臂機器人運動控制研究》主要內(nèi)容包括空間站多臂機器人機構(gòu)設(shè)計、冗余自由度多臂協(xié)調(diào)運動分析與規(guī)劃、空間復(fù)雜環(huán)境下基于視覺目標識別與定位和機器人移動作業(yè)控制方法等問題。作者大量分析和總結(jié)了空間站機器人領(lǐng)域內(nèi)各類新文獻，并以作者的博士論文、以及國家自然基金、
本書由全球知名的通信專家萬蕾博士領(lǐng)銜撰寫,對5G-NR上下行解耦技術(shù)進行了系統(tǒng)的介紹。全書共10章:第1章首先介紹了5G-NR的研究背景和上下行解耦的標準化過程;第2章主要回顧了5G-NR上下行解耦技術(shù)的驅(qū)動力;第3章介紹了世界范圍內(nèi)的5G頻譜狀況和雙工制式;第4章對5G網(wǎng)絡(luò)部署的挑戰(zhàn)以及上下行解耦技術(shù)的優(yōu)勢進行了系統(tǒng)
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