本書從計算機的控制系統(tǒng)概述入手進行闡述,全書共七章,涵蓋計算機控制系統(tǒng)概述、計算機控制系統(tǒng)設(shè)計與工程實現(xiàn)、數(shù)字控制器的設(shè)計、計算機控制系統(tǒng)抗干擾技術(shù)、計算機與人工智能、數(shù)據(jù)庫與人工智能技術(shù)應(yīng)用和人工智能在計算機教學(xué)中的運用等內(nèi)容。
本書分為6個章節(jié),主要內(nèi)容具體如下:第1章,主要介紹工業(yè)機器人離線編程與仿真的概念、應(yīng)用情況和軟件環(huán)境。第2章,主要介紹工業(yè)機器人離線編程與仿真環(huán)境搭建與參數(shù)配置,讓學(xué)習(xí)者學(xué)會構(gòu)建基本的仿真機器人工作站。第3-6章,分別圍繞工業(yè)機器人搬運、焊接、激光切割和輸送鏈跟蹤上料的工業(yè)機器人典型工作任務(wù)設(shè)計4個大項目供學(xué)習(xí)者操作
本書以若干數(shù)據(jù)處理任務(wù)為主線,循序漸進地引導(dǎo)讀者使用KNIM開源數(shù)據(jù)平臺。書中提供了一些富有趣味性的數(shù)據(jù)處理案例,在一步一步解決問題的過程中,幫助讀者熟悉KNME當(dāng)中眾多節(jié)點的使用方法,以便在其他數(shù)據(jù)任務(wù)中舉一反三。
由于多個傳感器可以在時間和空間上提供有關(guān)感興趣目標(biāo)的豐富信息,多傳感器系統(tǒng)已被廣泛應(yīng)用于軍事和民用領(lǐng)域。在實際應(yīng)用中,對于不同類型和功能的傳感器,甚至對于同一傳感器,很難保證同步采樣假設(shè)。此外,在某些情況下,使用具有多(速)率的傳感器可以提供更有效的信號測量,因而自20世紀(jì)50年代以來,多率采樣系統(tǒng)已經(jīng)受到廣泛關(guān)注,并
本書介紹了數(shù)據(jù)網(wǎng)格——一種來自現(xiàn)代分布式架構(gòu)的去中心化社會技術(shù)范式,它提供了一種大規(guī)模采購、共享、訪問和管理分析型數(shù)據(jù)的新方法。本書分為五部分。第1部分介紹DataMesh的四個原則,以及它們所組成的高級模型。第2部分比較DataMesh與以前的數(shù)據(jù)架構(gòu)的區(qū)別。第3部分介紹DataMesh組件的高層次架構(gòu),幫助你設(shè)計D
本書共分為5個項目,內(nèi)容包括:從人口普查認(rèn)識數(shù)據(jù)分析、股市數(shù)據(jù)分析、GDP數(shù)據(jù)分析、房價數(shù)據(jù)分析和零售數(shù)據(jù)分析。
本書對大數(shù)據(jù)的基本理論進行了詳細(xì)介紹,分析了大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)質(zhì)量和大數(shù)據(jù)生命周期的含義,闡述了科學(xué)數(shù)據(jù)與資源共享以及大數(shù)據(jù)在交通、能源、教育和公共安全等各領(lǐng)域的應(yīng)用,解釋了大數(shù)據(jù)的治理框架及服務(wù)方向,進一步論述了大數(shù)據(jù)的儲存、管理和處理,以及人工智能的操作,本書闡述了大數(shù)據(jù)與人工智能的未來,讓讀者了解人工智能的一
本書致力于研究現(xiàn)代分析系統(tǒng)(AS)中知識的概念、處理和有效利用問題。研究了此類系統(tǒng)在數(shù)據(jù)-信息-知識范式中的功能特征,涵蓋了所有階段從處理原始數(shù)據(jù)、提取和分析知識,及其在決策過程中的使用;趯σ阎闹R表示模型及其處理方法的綜合分析,表明構(gòu)建現(xiàn)代分析系統(tǒng)最可接受的方法是語義建模,它側(cè)重于數(shù)據(jù)的語義方面、它們的關(guān)聯(lián)關(guān)系
本書介紹了現(xiàn)代傳感器的原理、特性及其在工程中的應(yīng)用技術(shù),并緊密圍繞當(dāng)前傳感器技術(shù)發(fā)展最新內(nèi)容和方向編寫。在介紹傳感器基本特性的基礎(chǔ)上,詳細(xì)介紹了光纖、圖像、生物傳感器以及無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、移動機器人傳感器、智能傳感技術(shù),最后介紹了多源傳感器的信息融合技術(shù)。
"本書共分為六個項目,主要內(nèi)容包括:智能生產(chǎn)線與柔性制造認(rèn)知,智能生產(chǎn)線的關(guān)鍵技術(shù),智能工業(yè)機器人工作站系統(tǒng),自動化生產(chǎn)線的調(diào)試、面向數(shù)字孿生的智能虛擬生產(chǎn)線與調(diào)試系統(tǒng)設(shè)計和多維指標(biāo)約束下智能生產(chǎn)線調(diào)度模型與優(yōu)化設(shè)計等,每個項目都由不同的任務(wù)組成。從智能制造的基本概念、常見智能制造裝備的調(diào)試與應(yīng)用、智能制造生產(chǎn)線的綜合