本書共分四部分，第一部分即緒論，指出智能檢測技術(shù)的核心問題。第二部分即第2章，講述多變量數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析與人工智能算法，主要包括主成分分析、回歸分析、分類與判別分析等常用的多變量數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法，又簡述了ANNs、SVM等機器學習和深度學習算法。第三部分包括第3-7章，從對眼、耳、口、鼻、觸的仿生傳感技術(shù)角度，對應(yīng)闡述光學

本教材主要介紹數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識和實操過程。全書共7章，首先從數(shù)據(jù)分析概述入手，介紹數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識、數(shù)據(jù)分析的流程、常用的數(shù)據(jù)分析方法及數(shù)據(jù)分析的道德與職業(yè)原則；然后以八爪魚采集器和Excel為例，從商務(wù)數(shù)據(jù)采集概述及初級應(yīng)用、數(shù)據(jù)采集高級應(yīng)用及采集實例、數(shù)據(jù)清洗與整理、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析報告的撰寫等數(shù)據(jù)分析的流

《模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計及穩(wěn)定性分析(第二版)》系統(tǒng)地介紹了基于模糊T-S模型控制的基本理論和方法，力圖概括國內(nèi)外相關(guān)研究的*新成果。主要內(nèi)容包括：模糊集和模糊邏輯系統(tǒng)的基本知識，模糊系統(tǒng)的控制設(shè)計方法與穩(wěn)定性分析，不確定模糊系統(tǒng)的魯棒控制設(shè)計方法與穩(wěn)定性分析，非線性動態(tài)系統(tǒng)的模糊魯棒控制設(shè)計方法與穩(wěn)定性分析，不確定模糊系

《大數(shù)據(jù)與人工智能》系統(tǒng)介紹了大數(shù)據(jù)和人工智能的相關(guān)概念和技術(shù)，主要涉及大數(shù)據(jù)工程、人工智能原理、人工智能算法在大數(shù)據(jù)平臺上的實現(xiàn)及相關(guān)原理的前沿應(yīng)用。全書共分為3篇，第1篇是大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用，第2篇是人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用，第3篇是大數(shù)據(jù)與人工智能的綜合應(yīng)用。第1篇講述了大數(shù)據(jù)的來源與發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要概念和大數(shù)

用Java編寫的Spark應(yīng)用程序；Spark應(yīng)用架構(gòu)；提取文件、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)流和Elasticsearch的數(shù)據(jù)；使用SparkSOL查詢分布式數(shù)據(jù)集

本書以云邊協(xié)同技術(shù)的發(fā)展歷程為線索，介紹云邊協(xié)同技術(shù)體系，具體內(nèi)容組織如下。第1章以云邊協(xié)同技術(shù)為線索，首先介紹云計算與邊緣計算的發(fā)展歷程，然后梳理云邊協(xié)同技術(shù)的發(fā)展，并詳細介紹云邊協(xié)同數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)發(fā)展過程中的驅(qū)動因素，以及數(shù)據(jù)處理在云邊協(xié)同架構(gòu)下的模式演化和未來的復(fù)雜應(yīng)用的潛在計算模式。第2章詳細介紹云邊協(xié)同環(huán)境下的

本專著主要探討面向控制工程需求的多變量過程辨識的應(yīng)用理論問題，探索可工程實現(xiàn)的多變量過程辨識新方法和新技術(shù)。本專著給出一種多變量過程模型智能優(yōu)化辨識問題陳述，提出了多變量過程模型辨識準確度計算與評價方法,提出了多變量過程的模型框架和結(jié)構(gòu)確定方法,提出了多變量過程模型準確辨識的激勵條件,提出了融入機理分析建模的多變量過程

本書作者多年來從事復(fù)雜生產(chǎn)系統(tǒng)建模、數(shù)字化工廠技術(shù)的推廣應(yīng)用以及數(shù)字孿生技術(shù)的研究，有著豐富的技術(shù)積累和實戰(zhàn)經(jīng)驗。本書在分析數(shù)字孿生基本概念的基礎(chǔ)上，以智能制造和智能建造為基本切入點，闡述了模型驅(qū)動方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動智能的融合技術(shù)，為數(shù)字孿生的構(gòu)建、設(shè)計和實現(xiàn)提供了技術(shù)指引。同時，結(jié)合典型軟件平臺，給出了數(shù)字孿生系統(tǒng)的典型

該書主要對政務(wù)數(shù)據(jù)治理的組織統(tǒng)籌方面內(nèi)容進行研究，分別對政務(wù)數(shù)據(jù)治理過程中的法律政策體系、統(tǒng)籌協(xié)作體系、激勵評價體系進行了體系構(gòu)建與解讀，并結(jié)合理論對我國數(shù)據(jù)治理領(lǐng)先地區(qū)貴州的數(shù)據(jù)治理現(xiàn)狀進行剖析，總結(jié)其建設(shè)成效與不足，為我國各地區(qū)數(shù)據(jù)治理過程中的組織統(tǒng)籌提供指導(dǎo)和參考。

本書是作者基于其在Uber跟蹤團隊擔任技術(shù)主管時的個人經(jīng)歷而寫的。本書分4部分共14章，內(nèi)容包括：為什么需要分布式跟蹤、跟蹤一次HotROD之旅、分布式跟蹤基礎(chǔ)、OpenTracing的埋點基礎(chǔ)、異步應(yīng)用程序埋點、跟蹤標準與生態(tài)系統(tǒng)、使用服務(wù)網(wǎng)格進行跟蹤、關(guān)于采樣、跟蹤的價值、分布式上下文傳播、集成指標與日志、通過數(shù)據(jù)