本書圍繞工業(yè)機器人的相關基礎理論及基本應用知識等內(nèi)容進行了詳細講解，共分為8個項目，包括漫游工業(yè)機器人世界、工業(yè)機器人及驅動方式分類、工業(yè)機器人的技術參數(shù)和運動原理、工業(yè)機器人傳感技術、工業(yè)機器人結構和末端執(zhí)行器、工業(yè)機器人控制技術、工業(yè)機器人編程技術、機器人的工業(yè)應用。

本書共十章，內(nèi)容包括：大數(shù)據(jù)的認知，大數(shù)據(jù)安全、隱私和合規(guī)管理，大數(shù)據(jù)時代的理解，大數(shù)據(jù)應用的模式和價值，大數(shù)據(jù)應用的基本策略，大數(shù)據(jù)技術在全社會醫(yī)療健康資源配置的優(yōu)化，大數(shù)據(jù)時代下的城市交通，金融大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應用，大數(shù)據(jù)時代下的教育變革等。

本書著重闡述傳感器與檢測技術的基本知識,常用傳感器的工作原理、基本結構、主要性能、測量電路和應用方法;檢測系統(tǒng)中的信號處理、干擾抑制技術和若干新型傳感器。要求使用者掌握傳感器的基本原理、基本特性、信號調節(jié)電路、設計原理以及它們在電量和非電量檢測系統(tǒng)中的應用。同時,本書在各章編寫中,加入典型工程應用實例,理論聯(lián)系實際,加深了學生地理解。

本書全面詳細地介紹了大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中的主流技術。全書共10章，主要包括大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)概述、大數(shù)據(jù)采集技術、大數(shù)據(jù)存儲技術、大數(shù)據(jù)分析處理技術等內(nèi)容，書中涵蓋了Hadoop、Hive、Hbase、Kafka、Spark、Flink等技術的原理和實踐，其中重點介紹了Hadoop技術、Spark技術及Flink技術。本書詳細介紹了主流大數(shù)據(jù)技術框架的基本原理、環(huán)境搭建、操作使用和在典型行業(yè)中的具體應用，使讀者不僅能夠在宏觀上全面認知大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，而且還能在微觀上深入理解大數(shù)據(jù)技術細節(jié)。本書不僅適合大

本書共分六章，內(nèi)容包括：智能工業(yè)機器人的機械結構、機器人獲得感覺的必要手段——傳感、機器人信息的接收、移動機器人遠程控制技術等。

蝙蝠優(yōu)化算法是一種新穎的模擬蝙蝠行為的群智能優(yōu)化算法，因該算法有模型簡單、參數(shù)少、通用性強等優(yōu)點，故被廣泛應用于解決實際問題。本書分為8章，第1～2章介紹蝙蝠優(yōu)化算法的基本框架、研究進展，并討論了蝙蝠算法的全局收斂性問題；第3～6章從蝙蝠算法的全局搜索方式、局部搜索方式、全局/局部搜索的平衡策略、全局/局部搜索的集成策略等方面介紹作者的工作；第7～8章圍繞軟件缺陷預測問題，分別構造多目標軟件缺陷預測模型和高維多目標軟件缺陷預測模型，并有針對性地設計相應的多目標蝙蝠優(yōu)化算法和高維多目標蝙蝠優(yōu)化算法