本書深入探討了機器人技術的本質(zhì)及其對未來的深遠影響。作者從古代機械裝置的起源出發(fā)，梳理了機器人技術從簡單自動化到現(xiàn)代智能系統(tǒng)的演進歷程，并揭示了公眾對機器人技術產(chǎn)生恐慌的深層原因。書中系統(tǒng)解析了機器人的核心能力，包括運動、感知、導航和抓取等關鍵技術，以及這些能力如何通過不斷創(chuàng)新得以優(yōu)化和提升。 本書特別聚焦于“智能”和

本書按照關節(jié)、單腿、機器人整機的順序系統(tǒng)性地介紹腿足機器人運動規(guī)劃、建�？刂频葍�(nèi)容。全書內(nèi)容被精心設計成多章，每章都包含知識和仿真實驗兩個部分：知識部分，從基礎的運動學建模講起，逐步深入到PID控制、SLIP模型控制、模型預測控制（MPC）、全身動力學控制等腿足機器人先進的控制方法；仿真實驗部分，每個工程項目提供了詳細

隨著人工智能技術的發(fā)展，機器人的使用不再局限于某一專門領域諸如工業(yè)制造，而是逐漸走進了人們的日常生活中，具有一定的社交功能，在護理、教育以及家庭陪伴等更為廣闊的領域內(nèi)為人類服務。設計機器人的社交功能時，不僅僅涉及算法上的開發(fā)，更重要是要基于人的社交心理特性，開發(fā)能被人類接受且符合人類交互要求的功能特性。本書從心理學的視

"本書內(nèi)容包含了大數(shù)據(jù)分析和應用的全過程，從數(shù)據(jù)的預處理，到數(shù)據(jù)的存儲，以及數(shù)據(jù)分析結果的可視化，整個實驗按數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和應用場景案例一共分為數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、實驗案例與應用場景三大部分。數(shù)據(jù)處理即利用Kettle工具進行數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換，向讀者介紹數(shù)據(jù)處理采集的方法與技巧。數(shù)據(jù)分析即通過

無線傳感器網(wǎng)絡是一種典型的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡形式，其大量智能化節(jié)點感知各種物理信息，并自發(fā)、協(xié)同進行信息傳輸和處理。由于其具有能耗小、易部署、成本低、免維護等特點，被廣泛應用于智能感知和控制等領域。其中，網(wǎng)絡同步是一個極具挑戰(zhàn)性的基礎科學問題，本書系統(tǒng)闡述并拓展了網(wǎng)絡同步技術。全書共有9章內(nèi)容：第1章，緒論；第2-4章，系統(tǒng)性

現(xiàn)實環(huán)境的復雜性為項目實施帶來了極大的不確定性，幾乎所有的項目執(zhí)行都是在不確定環(huán)境下進行的，為項目管理和資源規(guī)劃調(diào)度帶來了巨大挑戰(zhàn)。本書針對活動工期不確定環(huán)境下的項目資源分配與調(diào)度問題開展系統(tǒng)深入的研究。首先，本書分別介紹了資源受限項目調(diào)度、帶有資源轉移時間的項目調(diào)度和不確定條件下魯棒項目調(diào)度等相關經(jīng)典問題，對相關問題

本書主要圍繞大數(shù)據(jù)處理技術Spark展開講解，旨在引導讀者深入了解大數(shù)據(jù)分析處理的全流程，并剖析每個環(huán)節(jié)中所使用的關鍵技術及其原理。全書共八個實戰(zhàn)項目。項目一介紹了如何搭建一個穩(wěn)定且高效的Spark集群環(huán)境，探討了Spark的基本概念、特點及應用場景，同時與Hadoop進行了對比分析。項目二通過實現(xiàn)一個完整的人事管理系

本書以培養(yǎng)工程實踐能力為目標，以霍尼韋爾新一代DCS系統(tǒng)PKS為平臺，介紹其基礎應用技術和工程應用技術。全書分為兩篇，第一篇介紹DCS基礎知識及PKS硬件組態(tài)、控制策略組態(tài)和人機界面組態(tài)技術等。第二篇介紹DCS系統(tǒng)應用案例，主要包括通用設備和典型化工單元的DCS系統(tǒng)，天然氣凈化廠的DCS系統(tǒng)。其中，第7、8章重點介紹通

本書介紹了數(shù)據(jù)全生命周期安全風險、安全技術及典型應用案例，可幫助讀者較全面地掌握數(shù)據(jù)安全理論知識和實踐技能。全書共9章：第1章為數(shù)據(jù)安全概述；第2章介紹數(shù)據(jù)安全風險，包括數(shù)據(jù)在采集、存儲、共享和使用過程中的風險；第3章至第5章分別詳細介紹數(shù)據(jù)采集、存儲、共享與使用安全技術；第6章介紹跨領域數(shù)據(jù)匯聚面臨的安全風險及相應的

本書詳細闡述了大數(shù)據(jù)領域數(shù)據(jù)采集與預處理的相關理論和技術。全書共8章，內(nèi)容包括概述、大數(shù)據(jù)實驗環(huán)境搭建、網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集、分布式消息系統(tǒng)Kafka、日志采集系統(tǒng)Flume、數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)集成、ETL工具Kettle、使用pandas進行數(shù)據(jù)清洗。本書包含豐富的實踐操作和應用案例，以幫助讀者更好地學習和掌握數(shù)據(jù)采集與預處理