PDPS软件是西门子综合性数字化制造解决方案系统Tecnomatix中，用于生产线工艺规划设计和仿真的一套软件系统。作为一款数字化双胞胎工业仿真软件，它广泛应用于各大汽车制造厂、造船厂、半导体产品制造公司等制造行业企业。本书依据企业实际岗位技能需求，以多个工业机器人工作站所组成的智能生产线为对象，精心设计7个项目，分别为PDPS软件基础操作、智能生产线工艺规划与设备布局、智能生产线典型生产设备设定、智能生产线典型生产工艺规划仿真、智能生产线工艺过程仿真、智能生产线工艺过程信号交互和智能生产

本书系统地阐述鲁棒控制理论中的时域方法，综合国内外相关文献资料，并结合作者多年来的教学实践，以 Lyapunov 稳定性理论为基础，以矩阵代数 Riccati 方程、线性矩阵不等式（ LMI）、矩阵运算及其性质等为工具，深入浅出地介绍不确定系统及时滞不确定系统在鲁棒稳定性分析与鲁棒控制器设计方面的基本概念及分析设计方法。全书共 9 章。绪论，不确定系统鲁棒稳定性分析，不确定系统鲁棒控制器设计，不确定系统 H∞控制器设计，不确定系统滑模控制器设计，不确定时滞系统鲁棒稳定性分析，不确定时滞系统鲁棒控

本教材采用理论分析与实战指导结合的方式开展教材撰写，主要包含三大板块。1.理论技术板块：讲解有关常见的内网协议和端口、代理技术与认证协议。此版块主要包括3章，主要包括内网渗透基础知识、隧道技术、Windows认证协议。2.内网实战板块：面向内网渗透，从内网渗透的信息收集开始，讲解内网渗透的理论和实战。此板块按照内网渗透的流程组织章节，包含3章，主要包括内网信息收集、权限提升、内网横向移动。3.渗透测试实战板块：通过一次完整的渗透测试实战进行教程。此版块主要讲解Metasploit、主机

本书系统阐述了机器学习的基本理论、算法和实现。全书共11章：第1章着重介绍了机器学习的基本知识；第2章介绍了样本数据预处理和提取的传统算法(如PCA和LDA)，并增加了流形学习和稀疏表征等理论；第3-8章系统介绍了传统机器学习算法，如监督学习(贝叶斯、最近邻、线性模型、非线性模型和集成学习)和非监督学习(聚类)；第9、10章分别介绍了概率图模型和人工神经网络的基本理论；第11章着重讲述了强化学习的基本理论和算法。本书针对理论难点，插入了可视化图，引导读者对理论的理解；每章配有习题，以便

本书对机器学习的基础知识和基本算法进行了详细的介绍，对广泛应用的经典算法(如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等)进行了深入的分析，并讨论了无监督学习的基本方法。用6章对深度学习和深度强化学习进行了相当全面的叙述，不仅深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络和长短期记忆网络等深度神经网络的核心知识和结构，对于一些发展中的专题(如Transformer、大模型和深度生成模型等)也给予了一定深度的介绍。对于强化学习，不仅介绍了经典表格方法，

《大数据管理》既包括了大数据管理的相关技术知识，也涵盖了大数据管理在多个行业的应用与案例分析，包括： 大数据基础、大数据采集、大数据存储、大数据分析、大数据融合、大数据隐私、大数据可视化、大数据前沿、医疗大数据、教育大数据、金融大数据、交通大数据。通过本书，读者能够全方位地认识和掌握大数据管理的相关知识，深入了解大数据的应用价值。
本书可作为高等学校大数据管理与应用、信息管理与信息系统等管理类、信息类以及智能建造、智能制造、智慧交通等新工科专业的本科生、研究生教材，还可作为大数据相关企业的

本教材共分为十章。其中第一章为绪论，介绍大数据时代新闻传播学学术研究和业务实践的创新；第二章介绍数据的获取，为数据分析进行准备；第三章是对大数据分析作用的介绍，大数据分析这门技术是如何带来了社会科学研究的新范式。第四章到第九章是教材的主要内容，每一章介绍了一种计算传播中常用的大数据分析方法。每一章都包括技术原理、技术操作、研究案例、本章小结和思考题等四部分。第十章是教材的总结，提出研究工具的创新是为了带来理论的创新。内容特色：本教材最大的特色在于，将大数据技术的介绍，和其在新闻传播学中

本书基于国内外对混沌神经网络的研究成果，提出了一种基于脑电波生物机制的变频正弦混沌神经网络（FCSCNN）模型，并通过对该模型的激励函数、退火函数、生物机制、优化机制等进行研究，进一步提出了多种衍生模型。本书详细分析了FCSCNN模型及其衍生模型的混沌动力学特性，通过对解决函数优化、组合优化等问题与同类模型进行对比实验，验证了FCSCNN模型及其衍生模型的优化性能。本书适用于人工神经网络、人工智能等相关专业领域的高校学生、教师及科研工作者。

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本书共8章，第1版的基础上，重写了第1章，原第3章和第6章合并为第5章，删减了原第7章，其余各章的内容均有不同程度的加强，对各章顺序进行了重构，内容覆盖了网络扫描与嗅探技术、木马技术、Web安全技术、防火墙、入侵检测技术与蜜罐、数据加密技术、认证技术和信息隐藏技术等内容。每章都配有相关实验习题。