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本书是“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材，是在第二版的基础上修订而成的。本次修订紧跟机器人新技术迅速发展的步伐，对机器人技术按开发应用领域分类进行了调整，编入部分最新前沿技术，简要插入编者在国家级与省部级科研项目中的部分研究成果，增加若干计算和课程实验示例。本次修订继续保持前两版注重系统性、突出应用性、体现可读性、选材新颖性的风格体系。全书主要内容包括绪论、机器人本体结构、机器人运动学、机器人动力学、机器人轨迹规划、机器人控制系统、机器人语言与编程、工业机器人、操纵型机器人、仿生

本书首先介绍人工智能机器人的定义、历史和体系结构，然后全面系统地阐述人工智能机器人在传感、感知、运动、规划、导航、学习、交互等方面的基础理论和关键技术。全书共分为五部分。第一部分共5章，定义了什么是智能机器人，介绍了人工智能机器人简史，并讨论了自动化与自治、软件体系结构和遥操作；第二部分共6章，针对机器人的反应（行为）层智能展开讨论，分别对应机器人行为、感知与行为、行为协调、运动学、传感器与感知，以及距离感知等方面的内容；第三部分共5章，详细讨论机器人的慎思层智能，包括慎思层的内涵、导航、路径和

本书是高等院校应用型本科智能制造领域十三五规划教材。本书全面介绍了传感器及检测技术的基本概念、基本原理和典型应用实例。本书内容包括传感器的基本特性、电阻式传感器、电容式传感器、电感式传感器、压电式传感器、霍尔传感器、热电式传感器、光电式传感器、固态图像传感器、其他传感器、信号分析与处理等。本书可作为高等院校机械类（机械工程、机械设计制造及其自动化、材料成型及控制工程、机械电子工程、机器人、机电一体化、车辆工程等）、自动化与电气工程类（自动化、电气工程及其自动化等）、电子信息类（电子信息工程

全书分为八个模块，模块一传感器及检测基本知识、模块二温度传感器的应用、模块三光电传感器的应用、模块四压力传感器的应用、模块五位移传感器的应用、模块六流量传感器的应用、模块七速度传感器的应用、模块八气体与湿度传感器的应用。模块一主要介绍传感器的概念、应用、组成、分类、测量的误差和精确度和接口电路的基本知识。模块二、三、四、五、六、七、八主要以实际应用项目介绍传感器的结构原理、技术参数、选用原则、使用方法、检测和转换电路的工作原理、电路的调试和检修方法等。
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薄膜基荧光传感是继离子迁移谱之后业界公认的最具发展潜力的微痕量物质探测技术。本书涵盖了荧光传感基本原理、敏感薄膜材料创制策略、薄膜器件化方式和途径、典型薄膜基荧光传感器的结构与性能，以及薄膜基荧光传感器发展面临的挑战等内容，比较完整地反映了当今薄膜基荧光传感技术的发展和应用现状。

本书系统地阐述了计算机控制系统的分析方法、设计方法和工程实现方法。本书共分9章,主要内容包括: 计算机控制系统的组成及其典型形式、计算机控制系统的输入输出接口与过程通道、工业控制计算机的总线技术、计算机控制系统的数学描述及特性分析、计算机控制系统的常用设计技术、计算机控制系统的状态空间分析与设计方法、计算机控制系统的软件设计技术、计算机先进控制技术、三自由度直升机半实物仿真与实时控制。本书内容丰富、体系新颖,注重理论与应用、软件与硬件、设计与实现的有机结合,系统性和实践性强。为了便于教学和自学,

本书采用项目驱动式的学习情境编写模式，校企合作，以企业所要求的职业素养、职业能力和职业知识为内涵，把理论知识、技术技能和岗位能力融入到5个项目，15个教学任务之中。通过一个简单运动控制系统的认知与装调项目、直流电机运动控制系统调试项目、交流电机运动控制系统调试项目、步进电机运动控制系统调试项目、伺服电机运动控制系统调试项目等5个学习情境，阐述运动控制系统常用的设备原理、设备控制、设备装调等不同层面的内容，展现运动控制系统装调方面的主流知识与技术技能。教材为立体化教材，包括学习任务、习题

本书根据新工科建设及应用型本科院校人才培养对数据科学与大数据技术教学方面的需求，力求简单易懂，以Python为主线，按照学习者的知识逻辑展开，呈现数据科学与大数据技术的基本知识、基本概念、基本方法。本书内容主要包括：什么是大数据、Python基础知识、数据分析与可视化、数据挖掘、机器学习、大数据处理等。本书可作为普通高等院校计算机、大数据、人工智能等相关学科专业的教材用书。其他理工科专业的同学或有兴趣的广大读者，也可以作为学习数据科学、大数据技术、数据管理及应用等方面基础知识的自学教材或参

《大数据思维》是针对职业院校非大数据专业学生的大数据思维及应用知识的普及教材，人类社会正步入一个被互联网和通讯技术引爆的大数据时代，大数据正广泛渗透我们的生活和工作，每一个学生都应该了解大数据，认可大数据价值，具备大数据思维。因此本书从介绍数据时代开始，介绍了大数据发展的历史，大数据的定义，以生动的实例讲解了如何发挥大数据的管理价值、商业价值、金融价值、工业价值、生态价值，以及大数据与物联网技术、云计算技术、人工智能技术、区块链技术的关系，如何用分布式系统实时处理数据，还特别介绍了作为国家大数据