本书基于达明协作机器人，从协作机器人编程应用过程中需掌握的技能出发，由浅入深、循序渐进地介绍了达明协作机器人的技术应用。全书分为14章∶第1章为协作机器人概述，介绍了机器人产业概况，协作机器人定义及特点、发展概况、主要技术参数及应用等理论知识；第2～14章为实操篇，介绍达明协作机器人的部件组成、软件操作等技能知识，围绕项目案例，科学设置知识点，讲解了协作机器人系统的编程、调试及视觉应用过程。通过学习本书，读者可对达明协作机器人的应用有一个全面清晰的认识。

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"本书是智能制造领域核心技术技能人才培养系列新形态一体化教材。全书共分7章，内容包括视觉技术的发展与工业应用、机器视觉的系统构成、机器视觉的工作内容、工业机器人与视觉系统的集成、视觉检测实验、发动机活塞成品的质量检查、工业机器人视觉分拣以及工业机器人视觉位置补偿等，每章后附有思考与练习题。与本书配套的实训载体设备为北京华航唯实机器人科技股份有限公司的CHL-JC-11-A型、CHL-GY-19-A型和CHL-DS-01型工作站，为了让学习者能够快速且有效地掌握核心知识和技能，也方便教师

本书是一本关于工业控制系统信息安全技术及操作实践的专业教材。书中介绍了工业控制系统安全概述、工业控制系统安全防护体系、可编程逻辑控制器(PLC)、工业总线与以太网基础、工业防火墙技术、NAT技术、数据加密技术及应用、VPN技术等内容，以菲尼克斯电气公司的PLC、AIO/DIO模块、PROFINET交换机、安全路由器和防火墙mGuard等设备为例，详细讲解了相关技术及设备的配置和使用方法。

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本书详细介绍了一个与60多年来的现代控制理论中最基本的设计原则分离原则完全不同的综合设计原则。这一设计新原则将综合根据观测器设计的结果和受控系统输出观测的关键参数，来设计一个允许只针对部分受控系统状态的状态反馈控制广义状态反馈控制。这一部分系统状态的数目等于观测器，即反馈控制器的阶数。这一阶数将首次根据不同的实际受控系统条件和不同的实际设计要求来完全自由地调整决定，也将因此完全统一现有的状态反馈控制和静态输出反馈控制。这一广义状态反馈控制的最重要的鲁棒性即可靠性，能保证在绝大部分受控系统条

本书以过程控制系统组成和结构为线索, 介绍了过程控制的基本概念, 过程控制常用仪表的原理和工程选用, 过程对象及建模方法, 过程执行器的原理和选择, 过程控制器的设计和整定及先进过程控制策略, 串级过程控制系统, 各种复杂过程控制系统的控制方案与工程设计, 计算机过程控制系统的原理、组成与应用, 过程优化技术, 工业过程故障检测等。本书除过程控制的基础知识外, 还介绍了基于计算机及先进控制理论等在内的过程控制新技术, 如现场总线技术、组态软件以及控制与管理信息集成技术等。

本书系统介绍了大数据技术与管理决策的基础知识。内容包括大数据决策的流程及方法、大数据处理的基础架构、大数据存储与管理、大数据的采集与预处理、大数据处理的计算架构、大数据分析与建模、大数据可视化、大数据治理、大数据在管理决策中的综合应用、大数据应用伦理与法律问题、大数据管理决策的挑战与趋势等，能够帮助读者学习、了解大数据技术的概貌，掌握大数据技术应用于管理决策的基本流程和关键技术，形成大数据决策思维。
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本书从基础认知出发, 兼顾实训操作, 内容分为NX MCD基础篇和实训篇。基础篇针对西门子NX MCD的基本机电对象、运动副和约束、耦合副、传感器和执行器、运行时行为、仿真过程控制、虚拟调试协同连接的相关知识和实操技巧进行了系统介绍; 实训篇针对小型自动化生产线控制面板、出料、传送、装配、仓储等典型机构的仿真和调试进行了细致阐述。

大数据平台运维是大数据应用人才培养的基本技能之一。本书讲解了大数据平台运维过程中的各个主要阶段及其任务, 主要包括安装部署、优化监控、架构原理、生态系统、运维工具等。本书内容全面, 涵盖了Hadoop生态绝大部分组件的运维, 兼具基础理论与运维实践经验; 主要特色是将知识点凝练到图形中, 通过视觉记忆, 看图联想, 理解知识点的含义和知识点之间的联系, 以达到长时记忆、学以致用的目的。通过900多道习题, 加强系统性和实践指导性。

本书以YL-1633B型自动化生产线为载体，按照自动化生产线的工作过程进行实践项目设计，体现了由简单到复杂，由单一到综合的工作过程。为了更好地进行实践教学以及知识拓展，在实践篇前加入了准备篇和基础篇，基础篇不仅涵盖了实践项目中所需要的理论知识和相关技能，还对研究自动化生产线所需要的知识加以扩展，使教材的内容在适度、够用的原则下，兼顾知识扩展和能力提升功能。本书分为4个篇章，准备篇以认知实践载体为主要内容，介绍了YL-1633B的外形、结构以及相关电气控制系统。基础篇以自动化生产线核心技术为主，介

本书以大数据分析的相关理论和方法为主线，首先介绍了大数据分析所需的预备知识和常用的降维方法，然后介绍了数据挖掘、时间序列分析、人工神经网络等大数据分析方法，最后介绍了大数据分析和大数据可视化的常用工具，并讲解了其相应的操作。 本书既可以作为高等院校和高职院校数据科学与大数据、大数据管理与应用、软件工程及相关专业的教材，也可以供系统分析师、系统架构师、软件开发工程师和项目经理以及其他学习大数据技术的读者阅读和参考。