本书共13章，阐述了人工智能的理论基础与关键技术，涵盖以下核心内容：工业人工智能概述，工业人工智能的数学基础，工业大数据采集、预处理与可视化，智能优化与决策，知识工程与推理，群体智能优化算法，机器学习，深度学习，强化学习，计算机视觉，自然语言处理与知识图谱，大语言模型及其工业应用，以及工业人工智能安全与伦理。

随着信息化和数字化加 速推进，大数据技术正深刻 影响着各行各业的运作模式 。本教材系统介绍大数据的 基础理论、关键技术及应用 ，为研究、教学及实践人员 提供全面指南。 本教材共9章，涵盖大数 据概念、技术框架、核心工 具、治理方法及伦理问题。 结合智慧林业需求，探讨大 数据在生态保护、资源管理 和决策支持中的应用。书中

本书定位于高职高专院校理实一体化教材，主要介绍工控组态软件——组态王和MCGS嵌入版在各种控制系统中的具体应用。在编写时，本书注重结合企业案例，对接职业技能等级证书，引入行业新标准、新工艺、新规范。全书共6个项目，项目1到项目3以电动机典型控制、生产车间、楼宇组态监控系统为例，分别对组态王和MCGS嵌入版的基本知识做了

本书通过大量案例介绍了数据分析工作中常用的数据技术方法与工具。本书包括4章内容，分别是数据技术简介——数据获取技术即用python和可视化工具获取数据——数据分析技术：即如何预处理数据、文本数据如何分析等——数据可视化：即通过可视化操作将分析结果呈现出来。

本书涵盖从数据与大数据概念、数学基础到实践应用的相关内容。全书共7章，详细介绍数据科学的基本概念、发展历程及其在工程中的应用，然后深入讲解向量与矩阵计算、统计推断、凸优化和图论等数学基础，为后续的数据分析、模型构建和优化提供坚实的理论基础。书中还穿插有遥感图像压缩、动物图像特征提取、前景分离、社交网络推荐等实际应用案例

《大数据分析与应用(微课版)》紧跟大数据技术的最新发展，采用简明易懂的语言和逐步深入的案例，系统地讲解了大数据分析的相关知识。《大数据分析与应用(微课版)》的主要内容包括：大数据分析概论、需求分析与指标体系构建、大数据存储与管理、云计算与大数据的集成应用、网页结构分析与Python编程基础、大数据采集、大数据预处理、大

《数据科学面试通关》详细阐述了与数据科学面试相关的基本解决方案，主要包括探索现代数据科学领域、在数据科学领域寻找工作、Python编程、数据可视化与数据叙述、使用SQL查询数据库、Linux中的Shell和Bash脚本编写、使用Git进行版本控制、用概率和统计挖掘数据、理解特征工程和为建模准备数据、精通机器学习概念、用

本书主要向读者介绍基于互联网技术的数据分析原理与方法，帮助读者理解并掌握数据分析能力，可使用到实践中并提升工作能力。本书具体内容包括学数据分析有什么用，数据分析的基础方法，数据分析的起点，数据分析的基础，数据分析的准备；通过数据分析看清现实，通过数据分析抓住业务增长机会，通过数据分析发现异常、处理异常、防止异常，通过数

"全书共分11章，主要内容为：计算机控制系统的组成、分类、采用的技术和发展趋势；微控制器与总线技术；集散控制系统（DCS）；计算机控制系统的硬件设计；计算机控制中的新兴技术及应用；常规和复杂控制技术；先进控制技术；计算机控制系统的软件设计、工业控制网络技术；计算机控制系统的电磁兼容与抗干扰设计；计算机控制系统设计实例。

"《MATLAB/Simulink控制系统仿真》介绍了MATLAB/Simulink的主要功能及其在控制理论中的应用。全书共分17章，第1~4章介绍了MATLAB的程序设计、常用功能及其相关函数，Simulink的操作方法，控制系统的基本概念与控制系统仿真的基本原理，重点叙述了仿真中常用的M函数和S函数在Simulin