《大數(shù)據(jù)管理》既包括了大數(shù)據(jù)管理的相關(guān)技術(shù)知識，也涵蓋了大數(shù)據(jù)管理在多個行業(yè)的應(yīng)用與案例分析，包括：大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)融合、大數(shù)據(jù)隱私、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)前沿、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、教育大數(shù)據(jù)、金融大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)。通過本書，讀者能夠全方位地認識和掌握大數(shù)據(jù)管理的相關(guān)知識，深入了解大數(shù)據(jù)的

本書旨在建立和推動“動力學(xué)刻畫的數(shù)據(jù)科學(xué)”理論和應(yīng)用研究。全書共六章，內(nèi)容包括：復(fù)雜動力系統(tǒng)理論基礎(chǔ)、高維數(shù)據(jù)的臨界預(yù)警理論及方法、短時間序列的預(yù)測理論及方法、動力學(xué)因果檢測理論及方法、基于動力學(xué)的勢能景觀構(gòu)建理論及方法、混沌反饋學(xué)習(xí)理論及深度學(xué)習(xí)方法等。全書交叉融合了數(shù)學(xué)理論、統(tǒng)計學(xué)方法、人工智能、計算系統(tǒng)生物學(xué)方法

本書闡述了邊緣智能的科學(xué)問題、基本原理、核心技術(shù)、落地方案及產(chǎn)業(yè)價值，全面介紹了人工智能服務(wù)應(yīng)如何釋放到數(shù)據(jù)源附近的網(wǎng)絡(luò)邊緣，并指出人工智能和邊緣計算結(jié)合的巨大市場潛力。內(nèi)容包括邊緣智能的發(fā)展背景、應(yīng)用場景、以及一系列邊緣智能與云邊端協(xié)同、機器學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈等技術(shù)共同部署應(yīng)用的核心技術(shù)點與架構(gòu)方案。此

機器學(xué)習(xí)雖然在改進產(chǎn)品性能、產(chǎn)品流程和推進研究方面有很大的潛力，但仍面臨一大障礙——計算機無法解釋其預(yù)測結(jié)果。因此，本書旨在闡明如何使機器學(xué)習(xí)模型及其決策具有可解釋性。本書探索了可解釋性的概念，介紹了許多簡單的可解釋模型，包括決策樹、決策規(guī)則和線性回歸等。本書的重點是模型不可知方法，用于解釋黑盒模型（如特征重要性和累積

本書以統(tǒng)一而較簡明的方式介紹人工智能算法在數(shù)值求解復(fù)雜系統(tǒng)中的基本方法及最新進展。首先從人工智能與機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)算法開始講解，從最基礎(chǔ)的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開始，介紹一些經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)及其原理。然后從一階常微分方程初值問題引入，分別介紹了常微分方程、偏微分方程以及積分微分方程數(shù)值求解的經(jīng)典算法。隨后分別研究了

本書內(nèi)容主要包括離線編程與仿真技術(shù)介紹、工業(yè)機器人繪圖寫字工作站、汽車門激光切割工作站、啤酒箱搬運工作站、多類型工件搬運工作站、機器人多圖形繪制工作站等。書中基于RobotStudio講解，采用項目式分任務(wù)介紹了每個工作站的布局和系統(tǒng)創(chuàng)建方法，工具和工件坐標(biāo)的創(chuàng)建，機器人路徑的規(guī)劃和工具姿態(tài)的調(diào)整，機器人動作的程序編寫

本書系統(tǒng)介紹國產(chǎn)高分定量遙感產(chǎn)品的反演和信息提取技術(shù)，內(nèi)容涵蓋多個關(guān)鍵領(lǐng)域。本書首先詳細介紹定量遙感參數(shù)反演技術(shù)，包括基于高分?jǐn)?shù)據(jù)的植被覆蓋度、潛熱通量和地表反照率產(chǎn)品的反演方法。之后，探討典型要素提取的研究方法，包括多源土地覆被產(chǎn)品的一致性分析與評價、遙感影像分割尺度的優(yōu)化與應(yīng)用研究、多源信息協(xié)同的城鎮(zhèn)用地提取、城市

本書闡述數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)過程監(jiān)控與故障診斷的理論與應(yīng)用方法，主要內(nèi)容包括：過程監(jiān)控必要的基礎(chǔ)知識、常見測量方法、檢測指標(biāo)、控制限設(shè)計和仿真平臺；面向間歇過程的故障檢測方法，包括軟過渡PCA監(jiān)控、基于核費希爾包絡(luò)分析的故障識別、基于局部特征相關(guān)性的故障診斷；面向質(zhì)量監(jiān)控的全局與局部特征融合的故障診斷方法，包括基于全局加局部

本書按模塊化、項目化教學(xué)要求編寫，突出“學(xué)以致用、學(xué)用結(jié)合”的基本理念。以學(xué)生未來從事單片機產(chǎn)品研發(fā)和產(chǎn)品維護工作的角度構(gòu)建內(nèi)容，力圖解決課堂教學(xué)理論與實踐脫節(jié)，學(xué)生學(xué)而不會用的問題。本書著重講解應(yīng)用知識，各項目內(nèi)容安排緊湊，分為四大模塊，九個項目。前三個模塊注重單片機應(yīng)用技術(shù)中最基本、最實用的實訓(xùn)知識與技能，最后一個

起重機器人是生產(chǎn)制造、物流、建筑等國家重點產(chǎn)業(yè)的核心裝備之一，在貨物搬運、設(shè)備裝配等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，極大地提高了生產(chǎn)效率與經(jīng)濟效益。相比于平移式起重機器人，旋轉(zhuǎn)式起重機器人增加了吊臂旋轉(zhuǎn)/俯仰運動等功能，靈活性更高、可操作性更強且可達空間更廣。然而，三維轉(zhuǎn)動往往存在離心力與摩擦，系統(tǒng)具有更為復(fù)雜的動態(tài)特性與耦合關(guān)系