本书入选教育部战略性新兴领域“十四五”高等教育教材体系建设项目“髙端装备制造”。为全面贯彻党的二十大精神，加快数字化、智能化技术与制造业深度融合，赋能新型工业化，发展新质生产力，本书以数字化智能化递进、产品生命周期贯通、理论方法与应用系统并重为特色，针对数字化制造与智能制造技术学科交叉性强、涉及范围广、理论与应用结合紧密等特点，聚焦面向产品生命周期的数字化与智能化制造技术知识体系构建，择要、系统地阐述数字化制造与擁制造技术的产生背景、基本概念、发展历程、理论方法，关键技术及其应用系统，介绍大量典

本书首先介绍水下机器人技术的发展动态和数学基础，然后在充分分析和总结该领域最新研究成果的基础上对水下机器人技术中的关键技术（包括结构设计、通信、能源、推进、感知、导航定位、控制、作业及布放回收等）进行着重介绍，并对上述技术涉及的技术形式和方法进行详细介绍，最后介绍 4种形式的水下机器人案例。

本书系统、全面地介绍了生机电一体化机器人的基本概念、基本问题和基本方法。全书共6章，内容包括生机电一体化机器人的基本概念、最新进展、机构设计、传感及控制、神经控制、感觉反馈及典型应用案例。
　　本书作为生机电一体化机器人课程的教材，注重理论联系实际，力求对生机电一体化机器人的设计、集成与交互控制进行全面、系统的介绍。每章主题鲜明，内容翔实丰富，既有基本知识阐述，又有具体应用举例。

在当前资源缺乏，环境问题突出的背景下，人们提出了可持续发展的观点，该理念在各个专业领域得到了迅速扩散和极大的响应。景观和景观设计的研究是在造园艺术设计、建筑设计、城市规划等的基础上，对人地关系的又一次重新认识。这不仅是人们对自然认识的进步，也是人们对自身认识的进步。景观设计在各国有不同的观点，但其基本的表达是：强调土地设计，即通过对土地及一切人类户外空间的问题进行科学理性的分析，设计问题的解决方案和解决途径，并监督设计的实现。景观设计是一门建立在广泛的自然科学和人文艺术科学基础上的应用学科。它与

"彩色图像处理的应用非常广泛，但目前大多数处理方法都基于灰度图像处理技术，这种处理方法没有充分利用彩色图像的特性，从而导致彩色图像处理性能下降。本书介绍彩色图像处理的基本理论方法和一些比较新的研究成果，兼顾学科的基础性、学术性和实用性，主要内容包括颜色空间表示、彩色图像处理基础、彩色图像增强、彩色图像滤波与去噪、彩色图像边缘检测、彩色图像分割、彩色图像压缩编码以及基于四元数的彩色图像处理方法。 本书可作为计算机、模式识别和人工智能、通信和信号处理等相关专业的本科高年级学生和研究生的专业课教材，也

"《智能终端应用与维护》以工作过程为导向，选取企业真实案例，将理论与实践相结合，是双元育人职业教育 教学探索的成果。《智能终端应用与维护》针对智能家居控制领域的 8 种智能终端产品，通过一个个独立而又相互 联系的项目，详细阐述了产品的原理、构造、应用场景以及维护维修方法等知识。
《智能终端应用与维护》内容体现理论知识与实际应用相结合，引入职业资格技能等级考核标准、岗位评价标 准及综合职业能力评价标准，形成立体多元化的教学评价标准。既能满足学历教育需求，也能 满足职业培训需求。《智能终端应用

MATLAB 是适合多学科、多工作平台的大型科学应用软件。本书详细讲解MATLAB 的基本功能与操作，帮助读者掌握利用MATLAB 解决实际问题的能力。全书详细讲解MATLAB 的基础知识、数组、矩阵运算、符号运算、程序设计、二维绘图、三维绘图、函数运用、数据分析与优化求解、输入与输出等内容，同时还对 Simulink 系统仿真与应用进行详细的讲解。本书中的示例均已记录在M 文件及其他相关文件中，读者可以直接使用对应文件进行操

"本书共13章。第1章阐述网络安全的基本概念，第2章阐述网络安全的数学基础，第3~6章阐述密码学的理论与技术，第7~8章阐述密码协议及其形式化安全性分析，第9章阐述公钥基础设施与数字证书，第10章阐述网络加密与密钥管理，第11章阐述网络边界安全防护技术，第12章阐述无线网络安全，第13章介绍网络安全新进展。
　　本书基本概念清晰，表述深入浅出，知识体系和知识点完整，理论与实践相结合。每章后面都附有精心编排的思考题。书后列出了大量参考文献，为读者提供了深入研究相关专题的途径和资料。为方便师生

"大数据分析包括查询型分析、描述性分析、探索性分析、挖掘型分析等。本书介绍基于R语言的大数据分析解决方案。全书分3篇共18章。第1篇R语言，包括第1～10章，分别为R语言概览、表达式、字符串与正规表达式、函数、向量、矩阵、数据框、列表、面向对象程序设计、数据存储；第2篇可视化，包括第11、12章，分别为统计绘图、图形文法ggplot2；第3篇数据分析，包括第13～18章，分别为数据分析基础、查询型分析与数据表、描述性统计与探索性分析、挖掘型分析、离群点检测、文本挖掘。
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"本书全面且深入浅出地介绍了机器学习技术，不仅涵盖机器学习算法原理及其实现和运行，还包括Python编程基础和深度学习入门知识，有助于初学者快速掌握算法的实际应用。本书每一节都提供了相应的Python代码实例，通过文字、公式、图像、代码和运行结果的结合，读者可以深入理解算法的实现过程。
全书分为3部分: 第一部分（第1～3章）提供必备的预备知识，包括机器学习概述、Python和NumPy基础；第二部分（第4～11章）详细介绍各种机器学习算法，涉及回归、分类、聚类等任务；第三部分（第12、1