本书以讲授智能控制基础知识和技术应用为目标，在阐述理论知识的基础上，结合矿渣微粉生产多模型自适应控制、旋转系统重复控制、柔性关节机器人控制，讲解了智能控制的技术应用；阐述了人工智能与智能控制的联系，智能控制相关政策和发展方向。全书共9章，包括智能控制概述、神经网络控制系统、模糊控制系统、专家控制系统、智能PID控制、学习控制、基于智能优化算法的智能控制、机器人智能控制与智能控制展望。

数控技术是实现工业自动化、柔性制造和制造信息化的基础。本书系统地介绍了数控技术概论、数控编程、CNC装置、CNC机床的伺服系统和位置检测装置、CNC机床的机械结构和刀具系统、CNC技术发展等知识，并提供参考译文，以便读者学习。

本书主要包括以下内容：①自动控制技术综述。②自动控制系统的认识初步。③简介控制系统建模、系统分析、系统设计的相关知识，包括建立控制系统数学模型的方法。④自动控制前沿案例剖析。以人工智能、智能交通、网络游戏、机器人、生产生活等实际工程案例为分析对象，简述自动控制技术解决实际应用问题的方式方法，培养学生的创新思维。

本书介绍了数据驱动的机器学习、人工智能建模与计算所需的核心数学基础知识，涉及数值线性代数（矩阵计算）、概率论和信息论基础及概率模型估计、最优化方法等。内容按照从模式分析到数据分析再到数学基础的思路来组织，围绕数据分析系统的核心构成：表示、模型和学习形成数据线和数学线两条线。数据线按照数据分析的处理流程、通过大量翔实的案例作为导引，引出所需数学；数学线紧扣数据线，按照知识内容发生的内在自然逻辑顺序展开。两者相辅相成，构成从具体到抽象、从抽象到具体的闭环。本书在数据科学的定位类似于《离散数

《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

在数据信息的时代背景下，本书采用理论与实践相结合的方式，介绍了数据采集与处理的基本理论，并结合操作案例，讲解了利用Excel等数据处理工具进行数据采集与处理的方法。本书旨在培养满足数字化转型升级需求的新型数据采集与处理人才，提升学习者在这一领域的实践能力和专业素养。
本书共七个项目，即数据采集与处理认知、数据采集概述、数据预处理认知、静态数据处理技术认知、动态数据处理技术认知、数据可视化及数据分析报告编写、商务数据分析与应用。
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本书结合作者一线开发实践，循序渐进地介绍了ApacheSpark3的应用开发技术，全书共10章，第1章和第2章主要介绍Spark基本概念、安装，并介绍如何来编写最为简单的Spark程序。第3章介绍Spark核心组件RDD。第4章介绍SparkSpark集群管理，主要是为了便于读者解集群管理，主要是为了便于读者解Spark任务提交和执行的基本原理。第任务提交和执行的基本原理。第任务提交和执行的基本原理。第5章介绍SparkSQLSparkSQL，是处理结构化数据的基础。第，是处理结构化数

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

机器人科学与技术是先进科学技术的代表和体现，是装备改进提升的助推力量，是改善人类生活和生命质量的重要手段，是实现军事国防现代化的新兴力量。本书系统介绍机器人科学与技术的基础专业知识、行业应用情况与发展前景趋势。内容回顾了机器人的今世前生，机器人在军事、工业、农业、医疗、服务、娱乐、教育、艺术等方面的广泛应用，机器人发展的仿生、智能、人机交互、先进材料、微纳技术、3D打印等新的技术发展潮流，以及形式多样、精彩纷呈的机器人竞赛等，还包括机器人伦理等方面的讨论。