本书共10章，主要描述了动力学系统建模的理论、方法及其在科学与工程中的应用，包括绪论、振动基础理论、有限元法、动态刚度法、谱元法、统计能量法、能量有限元法、动态子结构法、电磁超声检测、非线性振动。

本书共7章，面向文本、音频、图像、视频、时空数据等多媒体数据类型，从数据处理的角度组织章节内容，重点介绍多媒体数据采集、压缩、存储、传输、生成、分析及应用的相关原理和技术。本书编写深入浅出，既系统介绍基础知识，又力求讲清数理概念，也能紧跟大数据与智能领域的研究和技术前沿。

本书分为两部分。第1部分为组态控制技术学习项目，通过机械手监控系统等5个具体项目的实施，介绍计算机监控系统的硬件设计、软件设计与调试的具体方法，包括计算机监控系统的方案设计，传感器/变送器和I/O接口设备选型，方框图和原理图绘制，监控画面制作，系统软硬件调试等内容。I/O接口设备涉及的主流硬件包括PLC、I/O板卡、I/O模块等。第2部分给出了6个练习项目，供学生进行独立设计与调试训练。

全书共分为七个项目，内容从基础环境搭建起步，逐步涵盖HDFS、ZooKeeper、HBase、Hive、MapReduce、YARN、Spark、Flink等多个组件的部署与企业级实战项目。每个项目均融入课程思政元素与实训实验，形成“理论认知→技术实践→价值引领”三位一体的教学闭环。

本书主要涉及六个项目，即Hadoop介绍、数据采集与分布式文件存储、分布式数据处理、离线数据分析、数据迁移以及数据可视化，严格按照生产环境中的操作流程对知识体系进行编排。使用循序渐进的方式从数据的采集、存储、清洗、分析、数据迁移一直到分析结果的可视化展示对知识点进行讲解。

本书采用项目化架构，包含六大项目：大数据基础知识、数据库技术基础、大数据分析方法、商业大数据处理(Power BI)、财务报表分析及财务大数据综合分析。每个项目均以真实商业场景为载体，涵盖电商销售分析、客户行为洞察、财务风险预警、投资决策支持等典型应用场景，引导学生完成从数据采集、清洗到建模分析及可视化呈现的全流程训练。

本书主要内容包括自控工程设计基础、工艺包文件设计、管道及仪表流程图设计、仪表回路图绘制、仪表选型、DCS I/O表设计、仪表供电系统设计、信号报警及联锁系统设计、仪表及辅助装置安装、仪表管道和线缆敷设、仪表设备试验以及工程交接验收等。

本书为了符合学生学习知识的一般规律，以一张控制流程图为切入点，首先介绍了识图方法，之后阐述了自动检测、自动控制、自动联锁报警等过程控制系统，然后分三章介绍了变量检测及仪表、过程控制仪表及计算机控制系统等过程控制工具，最后是控制系统的应用——典型过程单元的控制方案及控制系统的操作。将实验与实践内容单独列为一章，在这一章不仅安排了与各章节内容相关的实验内容，还设置了认识实践、结业实践以及仿真实训和综合实验等内容，突出强调了实践对这门课程的重要性。 本次修订，对第二版教材进行了调整，如增加了“雷达物位

本书介绍智能控制的基本理论、方法和应用。全书共14章，主要内容为：专家控制的基本原理和应用；模糊控制的基本原理和应用；神经网络控制的基本原理和应用；智能优化算法及其应用；迭代学习控制原理及应用；多智能体系统设计及分析。

Spark 是业界主流的大数据计算框架，拥有强大的分布式计算能力，能够充分利用大量的廉价机器进行大数据的处理工作，同时又具备较高的性能，这使得它在各大互联网企业中有着广泛的应用。本书通过一系列通俗易懂的数据处理实例展开，详细阐述Spark大数据平台与环境搭建、Spark RDD 离线数据计算、Spark SQL离线数据处理、Spark Streaming流数据计算等一系列常见的大数据处理技术，在此基础上对Spark框架的核心概念及技术原理进行详细分析，最后通过一个综合实例展示Spark离线数据处