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本书共13章，阐述了人工智能的理论基础与关键技术，涵盖以下核心内容：工业人工智能概述，工业人工智能的数学基础，工业大数据采集、预处理与可视化，智能优化与决策，知识工程与推理，群体智能优化算法，机器学习，深度学习，强化学习，计算机视觉，自然语言处理与知识图谱，大语言模型及其工业应用，以及工业人工智能安全与伦理。

随着信息化和数字化加 速推进，大数据技术正深刻 影响着各行各业的运作模式 。本教材系统介绍大数据的 基础理论、关键技术及应用 ，为研究、教学及实践人员 提供全面指南。 本教材共9章，涵盖大数 据概念、技术框架、核心工 具、治理方法及伦理问题。 结合智慧林业需求，探讨大 数据在生态保护、资源管理 和决策支持中的应用。书中

本书定位于高职高专院校理实一体化教材，主要介绍工控组态软件——组态王和MCGS嵌入版在各种控制系统中的具体应用。在编写时，本书注重结合企业案例，对接职业技能等级证书，引入行业新标准、新工艺、新规范。全书共6个项目，项目1到项目3以电动机典型控制、生产车间、楼宇组态监控系统为例，分别对组态王和MCGS嵌入版的基本知识做了

本书从工业机器人的基础概念出发，深入探讨了工业机器人的机械系统、感知系统、控制系统以及运动学与动力学等核心内容；详细介绍了支撑工业机器人智能化发展的关键技术，包括智能感知、边缘计算与云计算、人工智能、大数据、数字孪生AR/VR/MR、工业互联网和物联网、知识图谱等。此外，本书还涵盖了智能感知、智能控制、智能操作、智能监

本书通过大量案例介绍了数据分析工作中常用的数据技术方法与工具。本书包括4章内容，分别是数据技术简介——数据获取技术即用python和可视化工具获取数据——数据分析技术：即如何预处理数据、文本数据如何分析等——数据可视化：即通过可视化操作将分析结果呈现出来。

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《大数据分析与应用(微课版)》紧跟大数据技术的最新发展，采用简明易懂的语言和逐步深入的案例，系统地讲解了大数据分析的相关知识。《大数据分析与应用(微课版)》的主要内容包括：大数据分析概论、需求分析与指标体系构建、大数据存储与管理、云计算与大数据的集成应用、网页结构分析与Python编程基础、大数据采集、大数据预处理、大

本书以工业用重载机器人为主要对象，围绕机器人技术中的“设计”“建模”“控制”三个主题，较为全面地介绍了重载机器人的概念、理论和实践知识。本书共8章，主要内容包括绪论、重载机器人机构设计、重载机器人运动学分析、重载机器人静力学与静刚度分析、重载机器人动力学分析、重载机器人轨迹规划、重载机器人运动控制技术和基于强化学习的重

本书讲述了CCD、CMOS的驱动与像感原理及特性，还讨论了图像传感器的计算机数据采集、数据传输、信息提取与处理技术。书中精选了19个典型应用实例，使读者能尽快解决实际应用中常遇到的选择光源、设计光学系统、提取信息、构建光电系统等困难，掌握应用技巧。