本书为高等教育自学考试机电一体化、数控技术等专业专科层次教材。全书共分15章，内容包括工程材料与成形技术(金属材料的性能、金属的晶体结构及结晶、铁碳合金、钢的热处理、金属材料与非金属材料、铸造、压力加工、焊接)和机械制造技术基础(金属切削原理与刀具、金属切削机床、切削加工方法、机械加工工艺、机床夹具设计、特种加工与先进制造技术)。全书内容丰富，简明扼要，深入浅出，便于自学。

这本书共分为五章。第1章讨论了FSK、QPSK和MSK等调制技术以及对应谱分析方法，第2章讨论了多径时变信道模型(包括连续和离散两类)、相干时间、相干频率、多普勒扩展和时延扩展，第3章介绍了检测理论(包括Bayes技术、Mini-Max技术、Neyman-Pearson技术)，以及估计理论(包括MMSE、MMAE、MAP、Wiener滤波、Kalman滤波等)，第4章介绍了多用户大规模MIMO、OFDM，以及空间分集、空间解耦、射线追踪模型、波束形成、OFDM和CDMA等其它相关技术，

本书以项目导向、任务驱动的方式进行内容设计，基于UI设计岗位的工作流程分析典型工作情境、解构关键工作任务，实操案例采用UI设计主流工具Figma。本书包括认识UI设计、了解UI设计的基本知识、掌握UI设计的风格定位、掌握UI设计中的关键元素、熟悉UI的组合设计、掌握UI设计的标注和切图、天气类App实训、购物类App实训8个项目，带领读者全方位练习UI设计，强化岗位技能。

本书根据无损检验员岗位需求和职业院校学生特点，以项目任务和案例导入的方式对知识点进行编写，用全新角度系统介绍了无损检测概述、超声波检测(UT)、射线检测(RT)、磁粉检测(MT)、渗透检测(PT)、涡流检测(ET)、典型的无损检测新技术(如TOFD检测技术和超声相控阵检测技术)7个项目内容，重点介绍了五大常规无损检测方法的原理、特点、主要设备器材、实操技能训练和生产应用等。

本书共9章，从矿物分选与提取物料的基本特性测定出发，逐一详细介绍了矿物分选与提取各个阶段的主要实验技术和手段；从高校矿物加工工程专业实验教学体系出发，详细阐述了矿石粉碎与分级、矿物物理分选、矿物界面分选、矿物化学处理与生物工程、矿石可选性研究、大型分析测试仪器在矿物加工领域的应用等；同时增加了实验数据的处理、实验报告的撰写、矿石可选性研究报告具体实例等内容。

本书分为两部分。第一部分为塑性变形原理，主要介绍各种压力加工方法都具有的共性知识，其内容包括：绪论、金属变形的力学基础、金属在塑性变形中组织和性能的变化、塑性变形的基本定律、金属塑性变形时应力和变形的不均匀、金属的塑性和变形抗力、金属压力加工中的外摩擦。第二部分为轧制原理，介绍的内容包括：轧制的基本问题、实现轧制的条件、轧制时金属的横变形和纵变形、轧制的力能计算方法、轧制的弹塑性曲线和连轧理论。

本书基于工学结合的教学改革需要，选取了11个来源于实际岗位的典型项目。每个项目包括“项目描述”“项目演练”“相关知识介绍”“综合实训”“考核评价”“拓展训练”和“拓展阅读”等内容，突出对学生工艺要领与操作技能的培养，并介绍实际操作规范和企业现场要求。本书的具体11个项目包括电气火灾的应急处理、触电人员的急救、照明电路安装、单相变压器的检测、三相异步电动机的检修与维护、吊扇的安装与维护、低压电器的拆装与维护、三相异步电动机直接起动控制电路的安装与维护、三相异步电动机星形-三角形减压起动控

本书从实践的角度出发，介绍了Flink实时大数据处理框架开发的技术知识，包括实时处理系统的相关概念、开发方法、分布式计算的体系结构，以及面向事件驱动的编程技术。书中详细探讨了Flink的流式处理和批处理融合的能力，以及它在大规模数据流处理中的优势，并通过一个具体的实例介绍大数据实时处理系统的开发方法和开发过程。此外，本书还介绍了实时数据仓库的设计与实现，包括数据抽取、数据转换、数据存储和数据可视化等方面的内容，以帮助读者构建强大而可扩展的实时数据处理系统。除第10章外，其余各章配有习题

本书共9个项目，主要内容包括：认识、安装工业机器人仿真软件，构建基本仿真工业机器人工作站，工业机器人虛拟仿真3D建模，“匠”字离线轨迹编程，创建双机器人拆垛与码垛工作站，仿真调试双机器人拆垛与码垛工作站，创建基于输送链跟踪的焊接、码垛机器人工作站，创建带变位机的焊接机器人工作站，创建工业机器人喷涂工作站。

本书以实现仿真系统功能、掌握原理方法为目标，在传统系统仿真课程内容的基础上，增加了目前科研及学习中常用的数据挖掘及深度学习等决策方法，以及视觉图像处理的相关内容。本书包括9章，内容涉及MATLAB基础、Simulink仿真、控制系统仿真、MATLAB文件和数据访问、智能算法、数据挖掘、图像处理、深度学习和界面设计及嵌入式仿真。本书内容和章节的设置基于当前控制系统与大数据决策方法融合日益广泛的现状与学习需求，强调理论与实践相结合，通过案例和习题等帮助读者理解并快速掌握控制理论、智能决策的