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針對傳統(tǒng)制造生產(chǎn)系統(tǒng)向智能制造單元技術(shù)升級的實際問題，本書以智能控制技術(shù)應(yīng)用為核心，以機械零部件加工打磨監(jiān)測工序的智能制造過程為背景，包括工業(yè)機器人系統(tǒng)和基礎(chǔ)介紹、機器人工作站與視覺系統(tǒng)集成、機器人分揀工作站系統(tǒng)集成、機器人工作站與數(shù)控系統(tǒng)集成、機器人工作站與制具系統(tǒng)集成和機器人工作站與立庫系統(tǒng)集成等內(nèi)容。本書內(nèi)容涉及

《多傳感器協(xié)同跟蹤管理與應(yīng)用》主要介紹面向目標跟蹤的多傳感器協(xié)同管理技術(shù)，包括多傳感器協(xié)同管理與數(shù)據(jù)融合技術(shù)的基本理論方法、典型的目標跟蹤濾波理論、目標優(yōu)先級評估方法、多傳感器協(xié)同部署方法、基于跟蹤精度控制的多傳感器協(xié)同調(diào)度方法、基于輻射風險控制的多傳感器協(xié)同調(diào)度方法以及多傳感器指示引導(dǎo)方法等方面內(nèi)容�！抖鄠鞲衅鲄f(xié)同跟

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于智能制造、航空航天、智慧交通、遠程醫(yī)療等領(lǐng)域。隨機時延是網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)研究與應(yīng)用中亟待解決的根本問題。本書深入分析了網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)的隨機時延特征，提出了基于隱馬爾可夫模型的隨機時延建模方法，在此基礎(chǔ)上研究了前向通道（控制器到執(zhí)行器）的隨機時延預(yù)測方法，并設(shè)計狀態(tài)反饋控

《基于單片機的自動化生產(chǎn)線裝配與調(diào)試》借了鑒德國職業(yè)教育以學(xué)習(xí)領(lǐng)域為基礎(chǔ)的教學(xué)體系，結(jié)合我國職業(yè)教育特點以及作者多年的職業(yè)教育教學(xué)經(jīng)驗編寫而成。該書打破了傳統(tǒng)的學(xué)科領(lǐng)域，通過自動化生產(chǎn)線這一實例為載體，創(chuàng)新地將機械裝配與調(diào)試、單片機編程、常見傳感器及電動機應(yīng)用集合在一起，從崗位能力出發(fā)，以應(yīng)用實例引導(dǎo)教與學(xué)，體現(xiàn)理論知

本書在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域介紹的內(nèi)容全面，講解細致，保留了相當?shù)钠�幅講述數(shù)據(jù)挖掘各方面的基本概念和方法，如數(shù)據(jù)挖掘的概述、數(shù)據(jù)描述和處理、基本統(tǒng)計分析方法、常用的統(tǒng)計學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法。本書還介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用實例，如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在睡眠分期中的應(yīng)用。因此既適合初學(xué)者學(xué)習(xí)又適合專業(yè)人員參考。除了包含國內(nèi)外教材中的內(nèi)容和特

《Arduino機器人制作、編程與創(chuàng)新應(yīng)用》以教娛機器人產(chǎn)品的設(shè)計和開發(fā)為主線，應(yīng)用系統(tǒng)工程的設(shè)計理念，將各個專業(yè)的技術(shù)和模塊與機器人系統(tǒng)集成，循序漸進地開發(fā)和制作教娛機器人產(chǎn)品，最終開發(fā)和制作出一個具有中等復(fù)雜程度的機器人產(chǎn)品。利用本教材給的案例和作業(yè)，可以學(xué)習(xí)Arduino的編程和程序的調(diào)試。從一開始，了解機器人的

自動控制原理是自動化、電氣工程及其自動化、測控技術(shù)與儀器等專業(yè)非常重要的專業(yè)主干課之一，是對控制系統(tǒng)進行建模、分析和校正的理論結(jié)合實踐的重要綜合性課程。通過學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)的建模方法，控制系統(tǒng)的時域、復(fù)域、頻域分析方法，系統(tǒng)校正環(huán)節(jié)的設(shè)計方法，離散控制系統(tǒng)以及非線性系統(tǒng)的分析方法，使學(xué)生能夠掌握自動控制理論的基本概念、基本

智能系統(tǒng)通常依賴于信息智能體提供的數(shù)據(jù)，例如傳感器數(shù)據(jù)或眾包計算。因為提供準確和切合的數(shù)據(jù)需要付出代價的不菲，所以智能體可能并不總是愿意提供準確的數(shù)據(jù)。因此，不僅要驗證數(shù)據(jù)的正確性，還要提供激勵機制，以給提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)的智能體更多獎勵。這就是本書的主題——數(shù)據(jù)科學(xué)中的博弈論。本書研究了不同的激勵機制與各種環(huán)境設(shè)置，也考

JupyterNotebook被廣泛用作數(shù)據(jù)分析的工具或?qū)W習(xí)Python的開發(fā)環(huán)境。本書共10章，重點介紹了如何使用JupyterNotebook進行數(shù)據(jù)可視化分析，包括JupyterNotebook的基礎(chǔ)操作、使用pandas進行數(shù)據(jù)分析、使用Matplotlib繪圖、完全掌握Matplotlib、使用Bokeh繪圖