本書(shū)著重?cái)⑹隽藬?shù)控編程的基礎(chǔ)及方法、計(jì)算機(jī)數(shù)控裝置、數(shù)控裝置的軌跡控制原理、數(shù)控機(jī)床的伺服系統(tǒng)等方面的內(nèi)容，同時(shí)還敘述了數(shù)控技術(shù)的基本概念、數(shù)控機(jī)床的機(jī)械結(jié)構(gòu)、數(shù)控機(jī)床的故障診斷以及數(shù)控技術(shù)的發(fā)展等。

本書(shū)以幾種典型的無(wú)人智能系統(tǒng)為研究對(duì)象，從系統(tǒng)建模、控制、感知、決策及虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的角度，系統(tǒng)介紹了具有自主性和智能性的無(wú)人智能系統(tǒng)的理論設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法，并給出了相應(yīng)的仿真和實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證所闡述方法的有效性。本書(shū)內(nèi)容主要包括：幾種典型無(wú)人智能系統(tǒng)的研究背景和現(xiàn)狀；無(wú)人艇智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)；四旋翼無(wú)人機(jī)控制系統(tǒng)原理與實(shí)現(xiàn)；智能車

本書(shū)將基本概念與實(shí)例相結(jié)合，由淺入深、循序漸進(jìn)地對(duì)大數(shù)據(jù)思維、技術(shù)和應(yīng)用做了全面系統(tǒng)的介紹。全書(shū)共12章，分為大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)篇、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)篇、大數(shù)據(jù)處理篇、大數(shù)據(jù)挖掘篇和大數(shù)據(jù)應(yīng)用篇。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)篇的內(nèi)容涵蓋了大數(shù)據(jù)思維理念、大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與作用、大數(shù)據(jù)基本概念、大數(shù)據(jù)采集工具Flume和Scribe、大數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)工具Nutch

本書(shū)圍繞Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)及其生態(tài)系統(tǒng)組件的部署與運(yùn)維，采用”任務(wù)驅(qū)動(dòng)＋知識(shí)準(zhǔn)備＋任務(wù)實(shí)施＋考核評(píng)價(jià)”的項(xiàng)目化模式組織各單元的內(nèi)容。全書(shū)分為11個(gè)單元，主要內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介、Hadoop偽分布式安裝部署、Hadoop集群部署與監(jiān)控、HDFS分布式存儲(chǔ)、使用MapReduce實(shí)現(xiàn)電商銷售數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、Hadoop高可

本書(shū)共包括六個(gè)項(xiàng)目：先導(dǎo)知識(shí)學(xué)習(xí)、認(rèn)識(shí)MCGS組態(tài)軟件、應(yīng)用MCGS實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)液罐水位自動(dòng)監(jiān)控、基于MCGS的交通信號(hào)燈監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)、機(jī)械手物料自動(dòng)搬運(yùn)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)、職業(yè)技能大賽自動(dòng)化生產(chǎn)線的安裝與調(diào)試。

本書(shū)共分為八章，分別為數(shù)據(jù)分析概述、外部數(shù)據(jù)的獲取、數(shù)據(jù)處理、函數(shù)的應(yīng)用、數(shù)據(jù)透視表與數(shù)據(jù)透視圖、數(shù)據(jù)分析與可視化、Excel數(shù)據(jù)分析實(shí)例、撰寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告。本書(shū)注重平衡理論知識(shí)和實(shí)踐應(yīng)用，每章都包含了實(shí)際應(yīng)用案例和實(shí)訓(xùn)活動(dòng)，以幫助讀者深入理解和掌握所學(xué)知識(shí)。本書(shū)既可作為中等職業(yè)院校計(jì)算機(jī)類專業(yè)課程教材，也可作為相關(guān)企

本書(shū)由8章內(nèi)容構(gòu)成：緒論、工業(yè)過(guò)程數(shù)學(xué)模型、常規(guī)過(guò)程參數(shù)的檢測(cè)及儀表、過(guò)程控制執(zhí)行器、簡(jiǎn)單過(guò)程控制器設(shè)計(jì)、復(fù)雜過(guò)程控制器設(shè)計(jì)、先進(jìn)過(guò)程控制系統(tǒng)、過(guò)程控制工程的實(shí)施。

本書(shū)共12章，具體包括SPSS的入門知識(shí)概述、數(shù)據(jù)文件管理、參數(shù)檢驗(yàn)、非參數(shù)檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)分析、相關(guān)分析、回歸分析、聚類分析、降維分析、刻度分析、生存分析和綜合案例應(yīng)用等內(nèi)容，讀者學(xué)后可以融會(huì)貫通、舉一反三，快速掌握SPSS的相關(guān)操作技巧。

本書(shū)依托國(guó)家自然科學(xué)基金、湖北省杰出青年基金項(xiàng)目，面向工業(yè)制造過(guò)程和系統(tǒng)，介紹了多元統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等工業(yè)數(shù)據(jù)分析方法，在此基礎(chǔ)上介紹了作者團(tuán)隊(duì)提出的多種故障檢測(cè)、故障變量溯源、故障分類、故障辨識(shí)、健康預(yù)警、產(chǎn)品等級(jí)分類方法。除了關(guān)注傳統(tǒng)的故障檢測(cè)率和誤報(bào)率之外，重點(diǎn)分析了過(guò)渡模態(tài)、操作故障、污染效應(yīng)、故障分級(jí)、小樣

內(nèi)容提要：隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)以及存儲(chǔ)技術(shù)的不斷進(jìn)步，現(xiàn)代科學(xué)研究和實(shí)踐中需要處理和分析的數(shù)據(jù)已經(jīng)從單一來(lái)源向多個(gè)來(lái)源轉(zhuǎn)變。在醫(yī)學(xué)研究、生物信息、市場(chǎng)研究、金融風(fēng)險(xiǎn)管理、氣象環(huán)境科學(xué)等諸多重要領(lǐng)域，多源數(shù)據(jù)的現(xiàn)象普遍存在，在帶來(lái)巨大機(jī)遇的同時(shí)也給統(tǒng)計(jì)分析建模帶來(lái)了全新的挑戰(zhàn)。針對(duì)這一國(guó)際前沿問(wèn)題，本書(shū)主要介紹作者最近幾年在