本书主要介绍计算机控制系统的基础理论、设计方法和工程实现，基于典型案例来体现主要内容，突出本课程理论联系实际的特点。将MATLAB用于计算机控制系统的分析和控制器的设计，引导读者循序渐进地进行计算机控制系统的分析、设计和实现。本书供大量的设计及实现代码，以及电子教案、PPT课件、习题解答、知识图谱等电子材料，方便教师备

本书分为基础篇、技术篇和应用篇,分别介绍计算机控制系统的基本理论、主要技术和工程应用。基础篇介绍了计算机控制系统的理论基础(包括控制系统的数学模型、连续系统的分析和设计、离散系统的描述方法)及数字控制器的设计与实现等内容。技术篇介绍了控制系统中的计算机及其接口技术、过程通道技术、可靠性与抗干扰技术、控制系统中的软件技术

《大数据处理与应用（微课版）》以项目驱动的方式详细讲解大数据生态体系架构各方面的知识。主要涉及ETL的数据采集与清洗、离线数据仓库的构建和实时数据仓库的构建。《大数据处理与应用（微课版）》分为三个模块：模块一介绍大数据离线数据处理与分析，包含项目一和项目二，知识点覆盖HDFS、Hive、Sqoop、MapReduce、

本书考虑到领导者将可预见参考轨迹通过网络中的有向路径回传给部分跟随者进而从预见控制的视角出发系统研究多智能体系统的协同预见控制问题，包括单个领导者下的分布式预见跟踪(分布式编队预见跟踪)控制问题、多个领导者下的分布式包围预见控制问题。利用预见控制中的状态增广技术，原问题可转化为含有邻居输出误差的增广系统的状态调节问题，

本书的主要内容包括：智能控制的基本概念、模糊控制的理论基础、模糊控制系统、人工神经元网络模型、神经网络控制论等，后简单介绍了智能控制的集成技术等，最后分别介绍了深度学习和强化学习。

本书综合了现有的数据采集和预处理技术，按照实际工作中的顺序，先介绍了大数据及数据采集的基础知识，然后介绍了使用爬虫技术进行数据采集、使用传感器进行数据采集、使用Kettle进行数据迁移和采集以及使用Python进行数据存储和处理，并以实训项目的形式，将技术与理论有机融为一体。

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"本书包括引言、大数据的预处理、云计算和可视化、回归与分类、聚类及相关数据分析方法、高维统计中的变量选择、神经网络与深度学习、深度学习在人工智能中的应用七章，主要介绍大数据技术的基本原理和方法，特别是以统计模型为主的各类数据模型以及它们的计算方法，也会提及这些方法在某些领域（如人工智能）中的应用。本书可作为全国普通高等

大数据时代带来了信息科学与技术发展的深刻变革，并对经济社会建设的方方面面产生了巨大影响，大数据作为继云计算、物联网之后IT行业又一颠覆性技术，备受人们关注，世界各国纷纷把大数据上升为国家战略加以重点推进。大数据的应用渗透到各行各业，数据驱动决策，信息社会的智能化程度得到了极大提高。本书致力于探求大数据在经济社会建设过程

"本书是“十三五”江苏省高等学校重点教材。本书从信息化管理的视角介绍了大数据管理与应用的相关知识。本书共分7章，主要内容包括大数据及其影响、大数据分析、大数据决策管理、大数据信息安全管理、大数据信息系统管理、组织信息化的大数据绩效管理与评价，以及大数据信息化管理的创新。本书主线清晰，内容新颖，力图全景式地给出大数据时代