本書共七章，內(nèi)容包括：人工智能概述、基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)安全防御、人工智能與電氣自動化控制、人工智能與過程控制研究、人工智能與質(zhì)量管理控制、智能控制的發(fā)展研究、人工智能與自動化控制。

民族傳統(tǒng)體育游戲與文化傳承創(chuàng)新研究

本書是作者結(jié)合近幾年的工作經(jīng)驗，將實際業(yè)務(wù)場景中的案例進行脫敏抽象，置于本書的每章之中，從而形成的一本把數(shù)據(jù)分析科學(xué)技術(shù)應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析類圖書。主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)處理的抽象流程、數(shù)據(jù)系統(tǒng)的有機組成、數(shù)據(jù)獲取、探索性數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)、數(shù)據(jù)可視化、業(yè)務(wù)分析、特征工程、模型、結(jié)果評價、數(shù)據(jù)應(yīng)用等。

本書在闡明傳感器基礎(chǔ)知識和機器人感知系統(tǒng)功能與特點的基礎(chǔ)上，按機器人內(nèi)部傳感器、機器人外部傳感器和機器人傳感器智能信息處理三大部分介紹。機器人內(nèi)部傳感器部分包括機器人常用位移、速度、姿態(tài)、力、加速度、溫度、視覺等傳感器的類型、原理、特點及應(yīng)用；機器人外部傳感器部分包括常用機器人觸覺、接近覺、味覺、嗅覺、聽覺等傳感器的組

本書分為10章。前兩章循序漸進地介紹了時空大數(shù)據(jù)系統(tǒng)產(chǎn)生的背景、時空大數(shù)據(jù)系統(tǒng)相關(guān)的基礎(chǔ)知識，包括專業(yè)概念、基礎(chǔ)技術(shù)組件，以及基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理工具。接下來的五章是本書的核心內(nèi)容，從底向上分別介紹了時空數(shù)據(jù)系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)中的各個層次，包括數(shù)據(jù)的感知與接入、數(shù)據(jù)的存儲與索引、數(shù)據(jù)的分析與挖掘、數(shù)據(jù)的服務(wù)與共享、數(shù)據(jù)的可視化。

本書根據(jù)自動化專業(yè)“中國工程教育專業(yè)認證”、“新工科建設(shè)”等需求編寫而成，旨在培養(yǎng)學(xué)生解決冶金自動化領(lǐng)域復(fù)雜工程問題的能力，滿足國家未來戰(zhàn)略對高端復(fù)合型工程創(chuàng)新人才的需求。同時根據(jù)《高等學(xué)校課程思政建設(shè)指導(dǎo)綱要》要求，將學(xué)生解決復(fù)雜工程問題中的非技術(shù)因素與課程思政知識點相結(jié)合，提升學(xué)生綜合素質(zhì)，系統(tǒng)全面地培養(yǎng)具有過硬本

本書以信息感知—系統(tǒng)特性—測試接口—靜態(tài)測試—動態(tài)測試—裝備應(yīng)用為主線，系統(tǒng)介紹傳感與測試技術(shù)的全貌。主要內(nèi)容包括傳感與測試技術(shù)的相關(guān)概念，傳感器與測試系統(tǒng)組成、分類、靜態(tài)和動態(tài)特性，不失真測試條件，不同種類傳感器的基本原理、構(gòu)成、特性、測試接口及應(yīng)用實例等。

本書以工業(yè)機器人為切入點，依托ABB工業(yè)機器人及其RobotStudio仿真軟件，系統(tǒng)地介紹了工業(yè)機器人的基礎(chǔ)知識、手動調(diào)試技巧、示教器常用操作、坐標系定義流程、I/O通信、標準I/O板配置、基本控制指令，以及程序編輯調(diào)試步驟等核心內(nèi)容。本書既有通俗易懂的基礎(chǔ)知識講解，又有完整的項目講解，使讀者能夠熟練掌握工業(yè)機器人的

本書充分考慮了高等院校學(xué)生和企業(yè)員工學(xué)習(xí)特點，以實踐為主、理論為輔。理論教學(xué)部分廣泛采用漫畫元素，詼諧幽默、通俗易懂。實踐教學(xué)內(nèi)容中采用虛擬仿真和實操相結(jié)合方式，降低學(xué)習(xí)者對學(xué)習(xí)環(huán)境硬件要求，提升學(xué)習(xí)效果。本書內(nèi)容共分成六個模塊。模塊一、初識工業(yè)機器人；模塊二、初識機器人仿真軟件；模塊三、創(chuàng)建機器人工作站；模塊四、機器

本書講述了多粒度信息融合的基本概念以及多粒度融合理論賴以發(fā)展的基礎(chǔ)理論，如Dempster-Shafe證據(jù)r理論、Dezert-Smarandache理論、粗糙集、模糊集等；介紹了同/異鑒別框架下的多粒度融合、猶豫模糊信度下的多粒度融合和多粒度折扣信息融合。本書給出了典型算例詳盡的融合流程，以及多粒度融合的典型應(yīng)用，如