“教育機器人”是教育技術學專業(yè)的新興核心課程，倡導“創(chuàng)課”教育理念，創(chuàng)新課程教學形態(tài)，以“師生共創(chuàng)課程教學內容、共同探討教學方式、共同分享學習經驗、共同創(chuàng)新課程作品”為基本指導思想，強化研創(chuàng)活動設計，重點培養(yǎng)學生的教學能力、表達能力、資源創(chuàng)作能力、文獻檢索能力、數字化學習能力、創(chuàng)新思維、創(chuàng)新能力、科學研究能力等。本書主

本書選材廣泛，共12個單元，主要內容涉及什么是大數據，大數據分析，數據模型，結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，大數據存儲，數據提取、轉換、加載，數據備份，Python編程語言與R編程語言，數據庫基本概念，數據庫管理系統(tǒng)，數據倉庫，云存儲，數據處理，數據挖掘及其算法，Hadoop與Spark，大數據可視化，商業(yè)智能

本書主要涉及數據工程與人工智能算法原理、大數據平臺技術、人工智能算法在大數據平臺上的實現(xiàn)等，共7章。第1章介紹大數據與人工智能的歷史、應用；第2章介紹數據工程；第3章介紹大數據平臺；第4章介紹人工智能基礎算法的原理；第5章以第4章為基礎，介紹深度學習相關內容；第6章介紹當前熱門的強化學習技術；第7章為數據分析與深度學習

本書從ApacheFlink的緣起開始，由淺入深，理論結合實踐，全方位地介紹ApacheFlink這一處理海量數據集的高性能工具。本書圍繞部署、流處理、批處理、TableAPI和SQL四大模塊進行講解，并詳細說明ApacheFlink的每個特性的實際業(yè)務背景，使讀者不僅能編寫可運行的ApacheFlink程序代碼，還能

本書在數據挖掘領域介紹的內容全面，講解細致，保留了相當的篇幅講述數據挖掘各方面的基本概念和方法，如數據挖掘的概述、數據描述和處理、基本統(tǒng)計分析方法、常用的統(tǒng)計學習算法和深度學習算法。本書還介紹了數據挖掘技術應用實例，如數據挖掘技術在睡眠分期中的應用。因此既適合初學者學習又適合專業(yè)人員參考。除了包含國內外教材中的內容和特

本書主要介紹了近十余年來課題組在欠驅動機器人方面的部分研究工作。全書共10章。第1章緒論，主要介紹了欠驅動機械系統(tǒng)的特征及應用；第2章介紹了欠驅動機械系統(tǒng)的一些非線性規(guī)范形。這部分內容也反映了全書的組織邏輯；第3章介紹了微分平坦欠驅動機械系統(tǒng)的運動規(guī)劃與全局漸近穩(wěn)定控制方法；第4章介紹了具有近似仿射嚴格反饋規(guī)范形的欠驅

全書從應用型人才培養(yǎng)的實際應用要求出發(fā)，緊跟當代科技發(fā)展前沿，對ABB工業(yè)機器人操作實踐技能進行了較為全面的介紹。內容包括工業(yè)機器人產生與應用、組成與結構及ABB工業(yè)機器人產品等基礎知識；ABB工業(yè)機器人手動操作與設定、應用程序創(chuàng)建、程序編輯與調試等基本操作；系統(tǒng)設定與維修、系統(tǒng)備份與恢復等維修操作技能。

本書系統(tǒng)地闡述了自主水下機器人的設計與優(yōu)化，全書共9章，包括自主水下機器人設計概述、總體設計基礎、性能分析方法、設計方案評價、工程優(yōu)化理論與算法、結構性能優(yōu)化方法、水動力性能優(yōu)化方法、螺旋槳和舵翼的優(yōu)化設計、多學科設計優(yōu)化方法。內容基本上覆蓋了自主水下機器人設計專題方向的知識。

自然進化賦予生物優(yōu)異的運動及環(huán)境適應能力，為人工系統(tǒng)創(chuàng)新提供了啟迪。本書圍繞水下仿生智能機器人，系統(tǒng)闡述了作者所研發(fā)的仿生機器魚、仿生機器水母和兩棲機器人的系統(tǒng)設計與智能控制技術，主要包括：機器魚的仿生設計與運動控制、主動視覺跟蹤系統(tǒng)、目標跟隨控制、三維跟蹤控制、機器水母的仿生設計與智能控制、兩棲機器人多模態(tài)運動與行為

本書主要介紹水下機器人水動力學領域的數值計算、操縱性建模與預報的方法，在計算流體動力學計算可信度研究的基礎上，介紹黏性類水動力、慣性類水動力的計算流體動力學計算，以及基于水動力計算的操縱性評價方法。面向水下機器人的設計實例，本書給出基于操縱性模型進行水下機器人運動仿真的算例。