本教材从过程装备自动控制技术的应用角度，主要介绍过程装备控制系统的基本概念，基本组成、原理及应用；常见过程参数如压力、温度、流量、液位、物质成分等的测量方法原理及所用仪器、仪表的结构；常用过程控制仪表的结构原理；以及计算机控制系统的构成原理和可编程控制器技术；简要介绍适应智能控制发展的几种比较先进的过程控制技术基本知识。
本教材可供过程装备与控制工程专业本科和研究生使用，以及有关院校石油、化工、制药、能源、环境工程、安全工程等专业学生使用，也可供从事过程装备与控制行业的工程技

本书在阐述过程控制系统相关基本概念的基础上, 介绍了常见的过程控制参数检测及控制仪表的基本原理及使用方法、被控过程的建模方法以及比较成熟且具有广泛应用前景的过程控制技术和方法。

本书介绍了数字电路的基本概念和工作原理，并以Proteus ISIS为辅助工具，用可视化方式实现了数字逻辑电路的分析和设计，有利于加深读者对数字逻辑电路和数字系统设计的理解。与此同时，本书通过大量实例将目前数字系统设计中常用的Verilog硬件描述语言引入数字逻辑电路的设计过程中，使读者尽可能早地接触新的设计方法，不仅为本课程的教学开拓新路，同时也为将此类方法用于后续课程的学习打下良好基础。本书内容包括基础知识、逻辑代数基础、逻辑门电路、组合逻辑基础、组合逻辑电路、时序逻辑基础、时序逻辑电

本书围绕Hadoop大数据处理框架展开，旨在深入介绍Hadoop生态系统的开发技术及应用。本书内容涵盖Hadoop基础知识，MapReduce编程模型、HDFS文件系统、YARN资源管理器等关键概念，以及Hadoop集群的搭建、优化和调试方法。此外，本书还重点讲解了Hadoop生态中常用采集组件（如Sqoop、Flume等）的开发与整合技术，帮助读者全面掌握大数据处理的流程和方法。

本书首先介绍了多模态数据分析相关知识，涉及文本、图像、音频、视频等多模态数据；然后结合实例代码，介绍了统计学与数据分析、机器学习、深度学习、知识图谱、大模型等方法和模型，以及GPT与DeepSeek等大模型的多模态实践分析；最后结合医疗、直播、视频等领域的案例阐述了多模态数据分析的多种算法模型的综合应用。

本书共10章，分别是大数据介绍、数据采集、大数据架构、大数据存储、数据清洗、大数据分析与挖掘、大数据可视化、大数据安全、数据治理及大数据的应用。

本书分为上下两篇：上篇主要讲述了光电检测系统的组成、基本概念、基础知识，对光电检测技术中的光源以及光电检测器件的结构、原理、特性参数和使用方法进行了详细说明，并对光信号的变换和检测进行了系统论述；下篇结合作者及我国科研人员在相关领域获得的光电检测技术方面的科研成果，具体且系统地描述了光电检测技术的应用，如微弱光信号检测、外形尺寸检测、位移量检测、光电外观检测、光纤传感测量以及光电检测技术综合应用的具体实例。

本书以流程工业过程参数检测技术与仪器仪表为核心内容，全面、系统地介绍了检测技术的基础知识和测量误差数据处理技术，以及压力、温度、流量、物位的检测技术，书中附带工程实际中常用仪表的结构特点和案例应用、测量结果显示的相关内容和最新的检测技术发展趋势。

全书共10章，前5章旨在为读者打下坚实的理论与实践基础。该部分始于大数据的基本概念，随后逐步深入Python基础知识、数据预处理技术、大数据可视化手段及基于Python的数据处理与预处理技术，确保读者能够全面掌握数据分析所需的基本工具与方法。后5章则深入探索大数据分析的核心技术领域，涵盖关联分析、回归分析、分类分析、聚类分析及离群点分析等关键内容。全书每一章均配有精心设计的典型案例与Python代码实例，通过实战演练的形式，直观展现大数据原理在实际中的具体运用，读者在巩固理论知识的同时

本教材立足国家数字经济战略与大数据产业前沿，紧密对接技术革新与产业升级需求，全面重构大数据知识体系与实践框架。全书以“技术-思维-应用”为主线深度优化内容架构：项目一解析全球大数据技术发展脉络与产业生态，构建战略性认知框架；项目二创新提炼数据驱动决策、跨界融合等思维范式，赋能行业数字化转型实战；项目三强化数据库架构设计、安全管理等核心技能，夯实数据管理基石；项目四引入机器学习、预测分析等工具链实战案例，提升高阶分析能力；项目五融合动态可视化工具与信息设计美学，增强数据叙事效能；项目六紧扣数据安全