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本书集合了工业机器人技术专业教学资源库建设成果，教材编写组由沈阳师范大学、北京博创智联科技有限公司、中国电子学会嵌入式系统与机器人分会组成。本书第一章至第六章为工业机器人应用基础，介绍了ABB工业机器人基本操作、工业机器人I\O通讯、工业机器人基本编程、工业机器人离线仿真，第七章至第十章为机器人工装平台设计，第八章至十六章为应用案例，机器人教学设备由北京博创智联科技有限公司提供。

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本书以纸质教材 数字课程的方式，配有数字化课程资源，内容丰富，功能完善。书中的知识点和技能点采用图谱形式呈现，相应微课、视频资源通过扫描二维码即可观看，激发学生主动学习，提高学习效率。线上学习资源大幅扩展教材容量，可根据实

本书共分为5章理论知识和3个课程实验，深入浅出地介绍了视讯技术的基本概念和原理。第1章视频监控系统的基础知识主要介绍了视频监控系统的基本概念、常用的术语、涉及的主要技术及发展趋势。第2章摄像机原理及实训主要介绍了摄像机的基本概念、常用的术语、摄像机的分类、配置及维护。第3章NVR原理及实训主要介绍了NVR的基本概念、原理、业务配置与管理、常见故障定位与排除。第4章商业解决方案主要介绍了商业监控系统的概念、原理、常见平台功

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本书详细介绍了数据科学领域的相关智能技术，包括数据分析、基本学习算法、模糊逻辑、人工神经网络、基因算法和进化计算、使用R语言进行大数据分析等。本书可以作为高等院校计算机专业本科生和研究生，以及其他专业研究生的人工智能课程的教材，也可以作为相关教师和数据分析技术人员的参考书。

《大数据导论》内容包括大数据基础、大数据下的云计算、大数据处理、数据统计与分析、大数据安全、数据可视化、大数据与社交媒体的融合、大数据促进电子病历的改革、大数据在旅游业中的应用、大数据在金融业的应用和大数据在制造业的应用，既包括大数据的基本知识，也涵盖大数据在典型行业的具体应用，读者通过学习能更深入地认识和掌握大数据的应用价值。书中每章都设有习题与实践，便于巩固所学内容。
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　　《数据挖掘与应用：以SAS和R为工具（第二版）》是数据挖掘领域的经典教材，基于北京大学光华管理学院“数据挖掘与应用”课程。书中系统、全面地介绍了数据挖掘领域的理论、技术工具以及实践方法。主要内容包括：数据挖掘方法论、数据理解和数据准备、缺失数据、关联规则挖掘、多元统计降维、聚类分析、线性回归和广义线性回归、回归模型规则化、神经网络、决策树、支持向量机、模型评估、模型组合、协同过滤等。
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本书主要讲解了大数据的概念、特点、重要性、价值，大数据处理的基础理念，大数据的处理流程、方法和技术，并结合实际案例构建了大数据应用的战略蓝图、管理流程和实施策略等内容，可作为高等院校教材，也可供大数据学习研究者参考。