本書以亞龍YL-335B自動(dòng)化生產(chǎn)線設(shè)備為載體，基于工作過(guò)程組織內(nèi)容，遵循由單機(jī)到聯(lián)機(jī)的順序，將整個(gè)設(shè)備的拆裝與調(diào)試過(guò)程分為7個(gè)學(xué)習(xí)情境，并將設(shè)備拆裝與調(diào)試所需的理論知識(shí)與實(shí)踐技能分解到各學(xué)習(xí)情境中，旨在加強(qiáng)對(duì)學(xué)生專業(yè)能力、職業(yè)素養(yǎng)和創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。主要內(nèi)容包括緒論、供料單元的拆裝與調(diào)試、加工單元的拆裝與調(diào)試、裝配單元

本書內(nèi)容涵蓋PLC硬件組態(tài)、PLC程序設(shè)計(jì)、伺服驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)調(diào)試、變頻器調(diào)試、ABB工業(yè)機(jī)器人編程與操作、NXMCD虛擬仿真調(diào)試等，所有內(nèi)容通過(guò)項(xiàng)目的方式進(jìn)行組織，包含項(xiàng)目描述、相關(guān)知識(shí)、項(xiàng)目要求和項(xiàng)目實(shí)施等環(huán)節(jié)，其后還附有注意事項(xiàng)和問(wèn)題與思考。書中每個(gè)項(xiàng)目均可獨(dú)立進(jìn)行設(shè)計(jì)、開發(fā)、調(diào)試和運(yùn)行。

本書分為四部分，第一部分首先從數(shù)據(jù)空間的理論出發(fā)，探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下數(shù)據(jù)作為第五生產(chǎn)要素的重要性，以及數(shù)據(jù)空間的緣起、現(xiàn)狀和理論解析，然后詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)空間的概念、屬性、類型和價(jià)值，以及數(shù)據(jù)空間的三大能力體系：可信管控能力、資源交互能力和價(jià)值共創(chuàng)能力。同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)空間的要素、架構(gòu)和要素市場(chǎng)生態(tài)進(jìn)行了深入分析。第二部分

本書圍繞Hadoop大數(shù)據(jù)處理框架展開，旨在深入介紹Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的開發(fā)技術(shù)及應(yīng)用。本書內(nèi)容涵蓋Hadoop基礎(chǔ)知識(shí)，MapReduce編程模型、HDFS文件系統(tǒng)、YARN資源管理器等關(guān)鍵概念，以及Hadoop集群的搭建、優(yōu)化和調(diào)試方法。此外，本書還重點(diǎn)講解了Hadoop生態(tài)中常用采集組件（如Sqoop、Flum

本書共10章，在結(jié)構(gòu)安排上，第1章為緒論，介紹智能機(jī)器人、自動(dòng)控制、自動(dòng)化的發(fā)展歷程。第2章為機(jī)器人的位姿控制部分，第3、4章為機(jī)器人的軌跡規(guī)劃部分，主要介紹機(jī)器人軌跡規(guī)劃基本概念的和智能規(guī)劃算法。第5-7章為機(jī)器人的控制部分，內(nèi)容包括機(jī)器人的自適應(yīng)控制、智能化控制與柔順控制等。第8章為多智能體控制部分，內(nèi)容包括多智能

本書系統(tǒng)介紹了機(jī)器人學(xué)相關(guān)的知識(shí)及基本原理。全書共8章。第1章為緒論。第2-7章為本書的主體部分，其中第2章介紹典型機(jī)器人的主要機(jī)械本體構(gòu)成以及典型機(jī)構(gòu)，第3章介紹機(jī)器人位置運(yùn)動(dòng)學(xué)，第4章討論機(jī)器人的微分運(yùn)動(dòng)以及基于雅可比矩陣的速度分析、靜力分析等內(nèi)容，第5章討論了機(jī)器人動(dòng)力學(xué)的相關(guān)問(wèn)題，第6章介紹常用機(jī)器人的軌跡規(guī)劃

本書主要覆蓋化學(xué)與生物傳感器和執(zhí)行器，輻射傳感器和執(zhí)行器，MEMS、智能傳感器和執(zhí)行器，以及接口方法和電路、微處理器接口等內(nèi)容，并提供完整的附錄和對(duì)應(yīng)章節(jié)習(xí)題的參考答案等。

本書首先介紹了多模態(tài)數(shù)據(jù)分析相關(guān)知識(shí)，涉及文本、圖像、音頻、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)；然后結(jié)合實(shí)例代碼，介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、大模型等方法和模型，以及GPT與DeepSeek等大模型的多模態(tài)實(shí)踐分析；最后結(jié)合醫(yī)療、直播、視頻等領(lǐng)域的案例闡述了多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的多種算法模型的綜合應(yīng)用。

本書分為7章，介紹了ROS2基本情況及使用、ROS2程序編寫、ROS2機(jī)器人基本控制、ROS2機(jī)器人視覺(jué)、ROS2機(jī)器人激光雷達(dá)地圖構(gòu)建、ROS2多關(guān)節(jié)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制及規(guī)劃、ROS2多關(guān)節(jié)機(jī)器人系統(tǒng)搭建。

本書共10章，分別是大數(shù)據(jù)介紹、數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)治理及大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。