本書從教學(xué)和工程應(yīng)用的角度出發(fā)，全面講解了工業(yè)網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)場總線的相關(guān)技術(shù)。全書內(nèi)容全面，系統(tǒng)地介紹了工業(yè)網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)場總線的基礎(chǔ)知識、PROFIBUS通信、CC-Link通信、工業(yè)以太網(wǎng)通信、串行通信、網(wǎng)關(guān)和耦合器的通信、無線通信及小型自動化系統(tǒng)集成，這些內(nèi)容合理分配在29個工作任務(wù)中。

本書包括5篇14章，具體內(nèi)容如下。概念篇從企業(yè)面臨的主要數(shù)據(jù)問題入手，逐漸延伸到對數(shù)據(jù)血緣的相關(guān)定義、特征、價值，以及數(shù)據(jù)組成的深度解讀。這部分是真正落地數(shù)據(jù)血緣項目的基礎(chǔ)，只有充分理解了這部分內(nèi)容，才知道如何與上下游溝通協(xié)作。建設(shè)篇先完整展示了一個可落地的數(shù)據(jù)血緣框架模型——“1355”框架模型，即1個周期、3種實體

本書內(nèi)容包括：第1章概述了機器人技術(shù)的一些基本領(lǐng)域，第2-5章涉及運動學(xué)描述和編程，第6章和第7章涉及動力學(xué)和控制。附錄中給出了使用四元數(shù)描述方位和基于轉(zhuǎn)置雅可比矩陣的逆運動學(xué)的通用解，還給出了庫卡KRL機器人編程語言中的運動命令示例。

本書系統(tǒng)講解了數(shù)據(jù)安全的技術(shù)基礎(chǔ)、能力體系及其構(gòu)建方法、產(chǎn)品使用及其實現(xiàn)、行業(yè)解決方案，以及如何將數(shù)據(jù)安全方案全面落地的綜合案例，既能幫助讀者全面構(gòu)建數(shù)據(jù)安全的知識圖譜，又能指引讀者解決數(shù)據(jù)安全系統(tǒng)建設(shè)與運營過程中的各種難題。

本書介紹了一類具有半馬爾可夫跳躍參數(shù)的隨機系統(tǒng)的分析和設(shè)計，利用滑�？刂撇呗詫Π腭R氏跳躍系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)分析，彌補了隨機系統(tǒng)分析和設(shè)計的不足。本書提出一種處理半馬氏跳躍系統(tǒng)隨機穩(wěn)定性的新估計方法，并給出一種新的積分滑動面設(shè)計方法，最后將Takagi-Sugeno模糊模型方法引入系統(tǒng)非線性處理，并給出模糊滑�？刂坡省�

本書以安川工業(yè)機器人為研究對象，全書內(nèi)容包括工業(yè)機器人概述、安全教育、安川工業(yè)機器人產(chǎn)品系列及選型、機器人硬件系統(tǒng)組成等。本書通過詳細(xì)的圖解，對安川工業(yè)機器人的操作、編程、日常維護(hù)與保養(yǎng)的方法等內(nèi)容進(jìn)行介紹，并通過兩個工業(yè)機器人實例工作站將前面的知識點融會貫通，幫助讀者了解工業(yè)機器人的硬件系統(tǒng)構(gòu)成，使讀者能夠掌握工業(yè)機

智能信息感知技術(shù)是智能制造和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的先行技術(shù),其作為前端感知關(guān)鍵工具,在發(fā)展經(jīng)濟、推動社會進(jìn)步方面具有非常重要的作用。本書在介紹傳感器基本結(jié)構(gòu)和信息感知原理的基礎(chǔ)上,結(jié)合近年來流行的人工智能、邊緣計算、仿生感知等先進(jìn)技術(shù),展示了新型智能傳感器,并詳細(xì)介紹了智能感知技術(shù)在生物信息感知、光學(xué)圖像信息感知、語音信息感知、

編碼技術(shù)在信道容量和無線傳感網(wǎng)中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟的關(guān)鍵生產(chǎn)要素與核心資源。數(shù)據(jù)要素市場的培育是一個動態(tài)演化和持續(xù)迭代的過程，而信任的建立是市場建設(shè)的關(guān)鍵一步。本書通過“信任”這一視角，對數(shù)據(jù)流通進(jìn)行全方位的解讀，對中國數(shù)據(jù)要素市場的建設(shè)實踐進(jìn)行回顧與展望。基于“TIME”分析框架，對數(shù)據(jù)可信流通技術(shù)、數(shù)據(jù)流通機構(gòu)、可信的數(shù)據(jù)流通模式以及促進(jìn)數(shù)據(jù)可信流通

本書旨在為包括研究生和工業(yè)從業(yè)者在內(nèi)的研究人員提供有關(guān)為數(shù)據(jù)驅(qū)動的進(jìn)化優(yōu)化而開發(fā)的最新方法的全面描述。本書共分12章，第1~4章簡要介紹了優(yōu)化、進(jìn)化計算和機器學(xué)習(xí)中精心挑選的重要主題和方法。第5章提供了數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化的基礎(chǔ)知識，包括啟發(fā)式算法和基于獲取函數(shù)的代理模型管理。第6章介紹使用多個代理模型進(jìn)行單目標(biāo)優(yōu)化的方法。第