本書是介紹大數(shù)據(jù)智能、人工智能技術(shù)的科普書籍，旨在讓更多人了解和學(xué)習(xí)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的人工智能技術(shù)——自然語(yǔ)言處理技術(shù)，讓大數(shù)據(jù)智能技術(shù)更好地為我們服務(wù)。全書包括大數(shù)據(jù)智能基礎(chǔ)、技術(shù)和應(yīng)用三部分，共14章�；�礎(chǔ)部分有3章：第1章以深度學(xué)習(xí)為例介紹大數(shù)據(jù)智能的計(jì)算框架；第2章以知識(shí)圖譜為例介紹大數(shù)據(jù)智能的知識(shí)庫(kù)；第3章介紹大數(shù)

系統(tǒng)介紹分散控制系統(tǒng)（DCS）和現(xiàn)場(chǎng)總線控制系統(tǒng)（FCS）的應(yīng)用及工程設(shè)計(jì)

掌握數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是未來(lái)工作和學(xué)習(xí)的必備能力，是展示理念和成果的重要手段。閱讀并完成本書的實(shí)踐，你將快速地學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)獲取、清洗、分析、可視化及發(fā)布的完整流程。本書以豐富的實(shí)踐案例解析數(shù)據(jù)可視化的制作理念和具體方法，緊密圍繞當(dāng)前數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域的實(shí)際需求，全面介紹數(shù)據(jù)可視化的概念和技巧。本書包含基礎(chǔ)知識(shí)、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、

《組態(tài)控制技術(shù)》從實(shí)際應(yīng)用出發(fā)，通過(guò)典型實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目系統(tǒng)地介紹了組態(tài)軟件MCGS的設(shè)計(jì)方法及其監(jiān)控應(yīng)用技術(shù)。全書分為三篇，基礎(chǔ)應(yīng)用篇包括組態(tài)軟件概述、組態(tài)軟件MCGS設(shè)計(jì)基礎(chǔ)和初級(jí)應(yīng)用實(shí)訓(xùn)；高級(jí)應(yīng)用篇包括組態(tài)軟件MCGS的高級(jí)設(shè)計(jì)技術(shù)和高級(jí)應(yīng)用實(shí)訓(xùn)；監(jiān)控應(yīng)用篇采用組態(tài)軟件MCGS實(shí)現(xiàn)多個(gè)監(jiān)控設(shè)備（包括三菱PLC、西門子PL

大數(shù)據(jù)（bigdata）或稱巨量資料，是指所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。本書分為上下兩篇，上篇為基礎(chǔ)技術(shù)篇，包括大數(shù)據(jù)概述、大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)、大數(shù)據(jù)常用算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等；下篇為行業(yè)應(yīng)用篇，包括大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈、大數(shù)據(jù)+工業(yè)行業(yè)分

本書圍繞樂(lè)高EV3機(jī)器人，以圖文相輔的方式對(duì)機(jī)器人的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、搭建技巧進(jìn)行完美展示，全書分為4個(gè)部分：第1部分介紹樂(lè)高機(jī)器人EV3入門基礎(chǔ)知識(shí)，包括基本組件以及編程指南；第2部分和第3部分分別為機(jī)械任務(wù)系列和仿生任務(wù)系列，從搭建步驟、難點(diǎn)解析、注意事項(xiàng)及設(shè)計(jì)理念等角度展示了16個(gè)極具創(chuàng)意的樂(lè)高機(jī)器人搭建作品，每個(gè)作品還

本書的主要內(nèi)容分為三大部分：傳感器的組成與工作原理；光電探測(cè)系統(tǒng)的組成與工作原理；傳感器與光電探測(cè)系統(tǒng)中信號(hào)處理電路的低噪聲電子設(shè)計(jì)原理和抗干擾技術(shù)。本書共分18章，第1章概要介紹了在檢測(cè)領(lǐng)域中常用的傳感器和光電探測(cè)系統(tǒng)這兩類重要的檢測(cè)裝置，并對(duì)二者作了比較。接著，運(yùn)用信號(hào)與系統(tǒng)的基本原理，對(duì)二者的靜態(tài)特性、動(dòng)態(tài)特性、

本書對(duì)SLAM的基本原理和主要算法進(jìn)行了介紹,針對(duì)SLAM算法中存在的問(wèn)題進(jìn)行了討論,在此基礎(chǔ)上論述了EKF-SLAM算法中一致性與收斂性;針對(duì)PF-SLAM算法中粒子重采樣中退化問(wèn)題,建立了高斯輔助粒子濾波重采樣算法,改善了粒子多樣性匱乏問(wèn)題,提高粒子濾波算法的收斂性;針對(duì)SLAM算法中地圖路標(biāo)信息更新的計(jì)算量劇增的

《分?jǐn)?shù)階控制器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法研究》介紹了分?jǐn)?shù)控制系統(tǒng)的基本研究現(xiàn)狀及基本理論基礎(chǔ)。系統(tǒng)闡述了分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)近似理論、分?jǐn)?shù)階PID控制器設(shè)計(jì)方法及基于定量反饋理論的分?jǐn)?shù)階魯棒控制器設(shè)計(jì)方法等內(nèi)容。具體提出了一種基于PSO優(yōu)化過(guò)程的兼顧幅值和相位的連續(xù)近似方法，基于多目標(biāo)優(yōu)化的分?jǐn)?shù)階PID控制器的設(shè)計(jì)方法，同時(shí)針對(duì)具有高度不確

《兩輪機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制與應(yīng)用研究》對(duì)兩輪機(jī)器人進(jìn)行了研究，先分析兩輪機(jī)器人受力情況，再分別運(yùn)用牛頓力學(xué)法和拉格朗日法建立了運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和動(dòng)力學(xué)模型；然后對(duì)兩輪機(jī)器人模型做線性化分析和解耦分析，利用控制理論分析判別兩輪機(jī)器人模型的穩(wěn)定性、能控性以及能觀性，并對(duì)兩輪機(jī)器人的應(yīng)用進(jìn)行了舉例說(shuō)明。