本書深入探討了大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心概念和實際應(yīng)用。從大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)架構(gòu)Hadoop開始，逐步解析了分布式協(xié)調(diào)服務(wù)Zookeeper、數(shù)據(jù)倉庫Hive、面向列的數(shù)據(jù)庫HBase等關(guān)鍵技術(shù)。此外，還介紹了數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop、數(shù)據(jù)采集工具Flume、發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)Kafka等實用工具。本書還深入講解了數(shù)據(jù)處理分析引擎Spar

本書以講授智能控制基礎(chǔ)知識和技術(shù)應(yīng)用為目標(biāo)，在闡述理論知識的基礎(chǔ)上，結(jié)合礦渣微粉生產(chǎn)多模型自適應(yīng)控制、旋轉(zhuǎn)系統(tǒng)重復(fù)控制、柔性關(guān)節(jié)機器人控制，講解了智能控制的技術(shù)應(yīng)用；闡述了人工智能與智能控制的聯(lián)系，智能控制相關(guān)政策和發(fā)展方向。全書共9章，包括智能控制概述、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)、模糊控制系統(tǒng)、專家控制系統(tǒng)、智能PID控制、學(xué)

本書主要包括機械工程控制基本理論、綜合設(shè)計實驗和網(wǎng)絡(luò)化遠(yuǎn)程測控實驗三部分內(nèi)容。本書設(shè)置多類綜合實驗，以幫助讀者領(lǐng)悟與學(xué)會應(yīng)用控制工程技術(shù)、測試技術(shù)和檢測技術(shù)來解決實際工程問題，為實驗教學(xué)面向工程實際應(yīng)用奠定必要基礎(chǔ)。

本書的內(nèi)容分為三篇共8章：第一篇為云臺目標(biāo)檢測與跟蹤控制系統(tǒng)（包含第1-3章）；第二篇為四旋翼控制系統(tǒng)（包含第4-6章）第三篇為工業(yè)機器人控制系統(tǒng)（包含第7-8章）。之所以選擇這三個系統(tǒng)是因為這三個控制對象目前在工業(yè)及民用中具有代表性。本書分別從三個系統(tǒng)的組成、系統(tǒng)各環(huán)節(jié)的數(shù)學(xué)建模、系統(tǒng)的動靜態(tài)分析、系統(tǒng)的硬件實現(xiàn)這幾

本書針對分類屬性數(shù)據(jù)無監(jiān)督數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中的三個關(guān)鍵問題—特征學(xué)習(xí)、分析過程和結(jié)果評價，闡述分類屬性數(shù)據(jù)深度無監(jiān)督學(xué)習(xí)理論及決策應(yīng)用。全書共7章，第1章概述數(shù)據(jù)驅(qū)動決策支持的技術(shù)基礎(chǔ)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩類數(shù)據(jù)挖掘方法及分類屬性數(shù)據(jù)無監(jiān)督學(xué)習(xí)問題；第2章介紹分類屬性數(shù)據(jù)的無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)、聚類分析和聚類結(jié)果評價等相關(guān)理

本書從三維數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景與意義出發(fā)，介紹了超像素與超體素的概念、原理及其生成方法。詳細(xì)闡述了識別與聚類的基本原理，并介紹了多種先進的識別方法，包括基于核的三維模糊C均值聚類、基于超體素幾何特征的三維點云場景識別以及基于視覺顯著圖的RGB-D數(shù)據(jù)識別等。對基于統(tǒng)計信息內(nèi)容、視圖投影、函數(shù)變換以及多特征融合的特征提取方法進

本書是作者在多年從事人工智能原理及其應(yīng)用課程的教學(xué)和多年承擔(dān)工業(yè)控制系統(tǒng)信息安全的科學(xué)研究、開發(fā)項目的基礎(chǔ)上完成的。本書簡潔、全面地介紹了工業(yè)控制設(shè)備信息安全現(xiàn)狀、安全要求，系統(tǒng)地介紹了工業(yè)控制設(shè)備分類、典型工業(yè)控制設(shè)備的功能與工作原理，闡述了與工業(yè)控制設(shè)備相關(guān)的通用信息安全技術(shù)、工業(yè)控制設(shè)備信息安全防護解決方案、工業(yè)

本書介紹了感知數(shù)據(jù)分析與計算的關(guān)鍵技術(shù)方法和典型案例，具體內(nèi)容主要包括靜態(tài)數(shù)據(jù)(概率統(tǒng)計、誤差)和動態(tài)數(shù)據(jù)(隨機過程、信號)，以及機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。其中，靜態(tài)和動態(tài)數(shù)據(jù)分析與計算從統(tǒng)計的角度揭示隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律，對收集到的數(shù)據(jù)進行處理與分析，提取有價值的信息，得到特征統(tǒng)計結(jié)果。機器學(xué)習(xí)以數(shù)據(jù)或已有經(jīng)驗為基礎(chǔ)，從大量

本書系統(tǒng)介紹了不確定非線性系統(tǒng)的智能自適應(yīng)事件觸發(fā)控制的基本理論和方法，力求概括國內(nèi)外相關(guān)研究的最新成果，主要內(nèi)容包括非線性系統(tǒng)的智能自適應(yīng)事件觸發(fā)狀態(tài)反饋控制、非線性系統(tǒng)的智能自適應(yīng)事件觸發(fā)輸出反饋控制、互聯(lián)非線性系統(tǒng)的智能自適應(yīng)事件觸發(fā)分散控制、非線性系統(tǒng)的魯棒自適應(yīng)事件觸發(fā)控制、非線性約束系統(tǒng)的智能自適應(yīng)事件觸發(fā)

《用戶畫像與博物館用戶體驗》一書探討了博物館從“以展品為中心”向“以觀眾為中心”轉(zhuǎn)變的背景下，中國年輕人作為主要受眾的參觀體驗與內(nèi)在動機。本書通過服務(wù)設(shè)計方法，結(jié)合Bartle玩家人格分類法和參觀流程模型，采用快速民族志研究設(shè)計，從126名候選人中識別出社交者、探索者、成就者和攻擊者四種理想用戶畫像。通過參觀前、中、后