本书主要介绍大数据管理与应用的通识入门知识，以“建立知识体系、掌握基本方法、学会基础实践、了解前沿应用”为原则，为读者深入学习大数据管理方法和大数据应用技术奠定基础。本书系统介绍大数据基本概念及其特征、数据预处理方法、存储技术、大数据分析和挖掘方法、可视化展示方法；探讨大数据驱动下的管理模式变革及实践案例、数据质量管理

本书采用项目化的教学方法,围绕教学目标精心设计了六个教学项目,每个项目都紧密对应特定的岗位能力。从工业机器人的发展史及分类入手,逐步深入电气安全操作规程、电气结构和原理、电气安装与调试、电气故障排除以及机械安装与调试等核心内容。

本书系统地阐述了数据挖掘产生的背景、技术、多种相关方法及具体应用,主要内容包括数据挖掘概述,数据采集、集成与预处理技术,多维数据分析与组织,预测模型研究与应用,关联规则模型及应用,聚类分析方法与应用,粗糙集方法与应用,遗传算法与应用,基于模糊理论的模型与应用,灰色系统理论与方法,基于数据挖掘的知识推理,分类算法与应用。

本书以培养学生解决复杂工程问题能力为出发点，以满足新工科背景下社会对工程技术人才的需求为目标，对计算机控制系统课程的知识体系进行了系统性重构。全书共9章，包括绪论、计算机控制系统信号分析、计算机控制系统数学描述、计算机控制系统的性能分析、数字控制器的模拟化设计方法、数字控制器的离散化设计方法、计算机控制系统状态空间设计

本书以"学科融合”为核心特色，打造职业学校传感器技术跨领域教学新范式，助力培养复合型技术人才。全书围绕温度、光电、力敏等八大类传感器，深度融入工业机器人、智能家居、物联网等前沿领域，通过"电子+机械+信息”多学科协同教学模式，将传感器技术与人工智能、自动化控制等学科知识有机结合。每个项目均设置"学科融合”环节，融入无人

本书依据教育部最新颁布的高等职业学校工业机器人技术、机电一体化技术等相关专业教学标准，结合工业机器人应用领域职业技能等级证书考核要求，以及工业机器人系统操作员、运维员等岗位能力需求编写而成。全书共分为五大项目，涵盖工业机器人认知、工业机器人基本操作、工业机器人编程应用、工业机器人拆卸与安装、工业机器人电气控制柜安装与接

本书共分8个项目，分别为传感器基础认知、温度检测、力和位移检测、光量检测、磁性量检测、数字式位置检测、环境量检测、无线传感器网络。本书详细介绍了传感器的结构、特性与工作原理，引入了典型、实用、有趣的项目案例，不仅培养了学生在传感器选型、应用等方面的技能，也使学生更深刻地感受到新技术、新器件在自动检测领域中的应用。

全书共分为8章：第1章概述了工业网络的基本概念与发展趋势；第2章讲解了通信与网络的基础知识，为后续学习奠定理论基础；第3章深入剖析典型现场总线技术，如Modbus、Profibus等；第4章介绍交换式工业以太网技术，包括VLAN、冗余网络等关键内容；第5章探讨跨网段通信，重点讲解三层交换机和路由技术；第6章聚焦工业无线

本书围绕着从认识ABB工业机器人硬件构成，到能够独立完成工业机器人的基本故障诊断，以及根据实际情况进行周期维护和保养这一主题，通过详细的图解实例对ABB工业机器人的硬件、故障诊断、周期维护和保养相关的方法与功能进行讲述，让读者掌握与故障诊断、周期维护和保养作业相关的每一项具体操作方法，从而使读者对ABB工业机器人本体控

全书除绪论外，分为7个章节，涵盖了机器人学的数学预备知识、机器人运动学、微分运动与静力学、轨迹规划、机器人动力学、运动控制以及力控制等方面的内容。