由于多個傳感器可以在時間和空間上提供有關感興趣目標的豐富信息，多傳感器系統(tǒng)已被廣泛應用于軍事和民用領域。在實際應用中，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。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50年代以來，多率采樣系統(tǒng)已經(jīng)受到廣泛關注，并

本書介紹了數(shù)據(jù)網(wǎng)格——一種來自現(xiàn)代分布式架構的去中心化社會技術范式，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)架構的區(qū)別。第3部分介紹DataMesh組件的高層次架構，幫助你設計D

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本書對大數(shù)據(jù)的基本理論進行了詳細介紹,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域的應用,解釋了大數(shù)據(jù)的治理框架及服務方向,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�；�于對已知的知識表示模型及其處理方法的綜合分析，表明構建現(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、它們的關聯(lián)關系

本書介紹了現(xiàn)代傳感器的原理、特性及其在工程中的應用技術，并緊密圍繞當前傳感器技術發(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上，詳細介紹了光纖、圖像、生物傳感器以及無線傳感器網(wǎng)絡、移動機器人傳感器、智能傳感技術，最后介紹了多源傳感器的信息融合技術。

"本書共分為六個項目，主要內(nèi)容包括：智能生產(chǎn)線與柔性制造認知，智能生產(chǎn)線的關鍵技術，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)設計和多維指標約束下智能生產(chǎn)線調(diào)度模型與優(yōu)化設計等，每個項目都由不同的任務組成。從智能制造的基本概念、常見智能制造裝備的調(diào)試與應用、智能制造生產(chǎn)線的綜合

《康復機器人關鍵技術安全控制》著重討論康復機器人系統(tǒng)的安全性和跟蹤性問題，從控制的視角給出保障人機合作系統(tǒng)安全性的方案。書中研究康復機器人數(shù)學模型、執(zhí)行器故障、各軸速度約束、安全速度性能、軌跡跟蹤誤差約束、運動狀態(tài)約束、人機作用力觀測、有限時間穩(wěn)定跟蹤及速度決策限時學習安全控制問題，給出康復機器人跟蹤誤差系統(tǒng)的穩(wěn)定性條

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本書全面系統(tǒng)地介紹數(shù)據(jù)挖掘的概念、技術、算法及應用,力求為初學者構建一個合適的學習框架。全書將數(shù)據(jù)挖掘歸納成數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)探索、決策樹、貝葉斯分類、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、關聯(lián)規(guī)則分析、聚類、時間序列預測等幾個主題,不僅詳解技術原理和算法實現(xiàn),而且還結(jié)合復雜多樣的實際數(shù)據(jù)環(huán)境,探討其應用場景和使用方法。