本书根据职业岗位工作任务，基于“岗课赛证”融通理念，与相关1+X职业技能等级证书、技能竞赛有机融合；合理选取教学内容，以职业能力培养为目标，优化整合课程教学内容。本书内容融合电子技术、自动控制、检测传感技术、机械技术等多学科知识，遴选智能化生产线中典型的智能送料、智能输送、智能分拣、智能仓储、AGV、智能拆解搬运、搬运机械手等模块组成智能装备控制系统，培养学生识图、安装、编程、调试的综合职业能力。
本书适合作为职业院校机电设备类、自动化类、电子信息类及计算机类相关专业课程的教材，也可作为相

数字化转型亟须具备掌握控制、连接和数据三个基本面的人才，本书以培养以上人才为目标进行编写，以工业数据为主线，贯穿工业数据的产生、传输、处理、存储、决策和执行全环节。
　　工业互联网是数字化转型的关键共性基础，其实现工业数据打通的重点和难点在于操作运营技术和信息技术的融合。本书涵盖这两个领域，共分为8章。第1章绪论以四次工业革命为时间线，以信息的采集传输和控制的执行为关注点，系统地介绍自动化控制在变革中发挥的作用、工业互联网的发展和数字化实施的思路。第2～7章，既包括聚焦于操作运营

本书深入探讨了现场级工业互联系统的相关知识和技术，以该系统中的数据流为主要脉络，详细介绍了现场级工业互联系统的基本概念、架构和组成部分，现场设备的数据采集、传输与处理技术，工业数据分析与智能决策方法，工业互联系统数据中台的构建以及工业控制系统的安全技术。本书内容讲解深入浅出，注重理论与实践相结合，尽可能从实际工程的分析中引入要研究、讨论的问题、概念和方法，从简单到复杂给出实际应用案例和实验操作，便于读者对工业互联系统分析与设计方法的深入理解和掌握。
　　本书可作为普通高等院校电子信息

本书全面系统地介绍了现代检测技术课程的基本内容和前沿知识，针对信号的获取和后续处理以及现代检测系统应用设计等方面做了比较详细的阐述。书中内容丰富、新颖，理论联系实际，基础知识便于读者自学或复习，应用实例便于读者在设计和应用中参考。
本书可作为高等院校机电类或非机电类专业开设检测技术课程的通用教材，可用于自动化、测控技术与 仪器、过程装备和自动化、机械工程与自动化和电子信息工程等专业的基础课教材，也可供从事传感器及检测 技术研究开发、仪器仪表设计以及检测系统工程应用等方面的有关技术人员

"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。
本书力求通俗易懂、简

"本书旨在引导读者全面了解分布式系统的核心原理、关键技术和实际应用。全书分为9章，内容包括分布式系统概述、理论基础、基础架构，以及分布式文件系统HDFS、分布式计算模型MapReduce、分布式协调服务ZooKeeper、分布式数据库HBase和分布式消息系统Kafka的工作原理与应用，最后提供两个实战项目，帮助读者将所学知识应用于解决实际问题。

本书的特点是系统性、实用性、通俗易懂、涵盖面广，可作为大数据、计算机等相关专业的本科和研究生教材，为不同方向的专业学习奠定基础。本书对社

"　　本书以Hadoop 及其周边框架为主线，介绍了整个Hadoop 生态系统主流的大数据组件以及平台运维。本书从零开始逐一讲解大数据体系中的各种技术，通过丰富的实战案例阐述重点、难点知识，为初学者进入大数据领域打好基础。书中各个项目设计合理，在每个项目开头设置导读，首先介绍知识点，然后紧跟实践操作，最后在每个项目末尾通过课后练习帮助读者巩固所学知识。
　　本书既可作为Hadoop 新手入门的指导用书，也可作为职业院校大数据技术、云计算应用技术和人工智能应用技术等计算机类专业的教材，还可供

"《大数据平台搭建与维护》以大数据平台项目场景和工作任务驱动的方式搭建逻辑架构，以大数据平台搭建与维护具体任务活动及工作步骤为核心构建内容体系，全书以工作手册的形式进行编写。《大数据平台搭建与维护》共包括6个项目，介绍了Linux系统的安装与配置、Hadoop HDFS 高可用集群搭建、Hadoop YARN高可用集群搭建与维护、HBase高可用集群搭建与操作、Hive数据仓库工具搭建与操作、某电商推荐系统大数据平台搭建案例等内容。《大数据平台搭建与维护》注重工匠精神的培养及工作任务实施过程中的

"本书以智能数据处理技术和应用为核心，全书共分为数据处理基础篇和数据分析技术与人工智能方法篇，详细阐述了人工智能、大数据、区块链等当代前沿信息技术的概念和应用，在数据处理基础篇中，以图书销售为例，通过Access 2016系统介绍了数据存储的概念和数据存储应用技术，并在数据分析技术与人工智能方法篇中，进一步介绍了智能数据分析语言 ——Python、数值数据智能分析技术、文本数据智能分析技术、人工智能分析方法、智能计算思维及其应用。本书通过一系列实例分析，深入浅出地向读者介绍了信息、数据、大数据、

本书系统而深入地探讨了伦理学在信息时代，尤其在大数据、人工智能等新兴技术领域的实际应用及其深远影响。全书结构清晰，共分为8章，内容从伦理直觉与伦理学的基础理论开篇，逐步延伸至工程师的伦理观念、信息社会中的伦理风险与挑战、大数据应用的伦理考量、数据权利的界定与保护、数据如何赋能公共治理，以及人工智能伦理的前沿探索等多个维度。
本书的核心目标在于帮助读者全面把握伦理学在信息时代的关键作用，提升个人的伦理素养，并为应对信息时代层出不穷的伦理挑战提供坚实的理论与实践支撑。通过丰富的案例分