本書是一本基于機器人平臺的實踐類教程，重點瞄準人工智能技術(shù)在機器人中的應(yīng)用開發(fā)。本書以樹莓派智能車為載體，從智能車的組成入手，幫助讀者熟悉智能車軟硬件資源，然后一步步引導讀者搭建TensorFlow的開發(fā)框架，結(jié)合視頻傳輸實現(xiàn)機器視覺，再結(jié)合語音輸入及手機APP實現(xiàn)語音識別，并介紹了腦機接口方面的簡單應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上，

本書主要介紹惡意流量的欺詐手段和對抗技術(shù)，分為5個部分，共12章：先講解流量安全基礎(chǔ)；再基于流量風險洞察，講解典型流量欺詐手段及其危害；接著從流量數(shù)據(jù)治理層面，講解基礎(chǔ)數(shù)據(jù)形態(tài)、治理和特征工程；然后重點從設(shè)備指紋、人機驗證、規(guī)則引擎、機器學習對抗、復雜網(wǎng)絡(luò)對抗、多模態(tài)集成對抗和新型對抗等方面，講解流量反欺詐技術(shù)；最后通

本書從軟體機器人的由來、概念及分類，結(jié)構(gòu)、仿生機理與驅(qū)動原理，運動建模，控制原理及其控制系統(tǒng)設(shè)計方法，傳感器，設(shè)計與制造等方面，闡述軟體機器人的原理、設(shè)計及應(yīng)用。

本書內(nèi)容實用而全面，旨在幫助讀者熟悉Flowable流程引擎的基本概念、構(gòu)建流程模型、實施工作流、集成系統(tǒng)，并解決在實際應(yīng)用中遇到的問題。它為Java開發(fā)人員在流程引擎編程領(lǐng)域提供了豐富的知識和實戰(zhàn)經(jīng)驗。同時，本書詳細介紹了Flowable流程引擎各組件API及其實戰(zhàn)應(yīng)用，并以通俗易懂的語言講解引擎設(shè)計原理、源碼和進階

MEMS法珀腔光學聲傳感器是新一代工業(yè)及信息技術(shù)發(fā)展的核心聲傳感器件。本書系統(tǒng)地論述了MEMS法珀腔光學聲傳感器的傳感機理、法珀腔聲敏感結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計及制備、調(diào)相譜檢測的聲信號解調(diào)技術(shù)等，還對MEMS法珀腔光學聲傳感器進行了測試與分析。本書在注重機理分析的同時，將理論與實踐相結(jié)合，具有較強的系統(tǒng)性、理論性和實用性，對從

本書共五章，基于人體膝關(guān)節(jié)的運動實驗，總結(jié)了膝關(guān)節(jié)的運動特點和連桿綜合的特點，進行了膝關(guān)節(jié)外骨骼的結(jié)構(gòu)綜合及根據(jù)綜合軌跡進行了穿戴舒適性的評價分析。

本書內(nèi)容涵蓋了輪腿復合與腿臂融合多模式移動操作機器人的機構(gòu)設(shè)計、運動規(guī)劃與控制方法等相關(guān)技術(shù)；介紹了四足變拓撲構(gòu)型機器人和徑向?qū)ΨQ圓周分布六足機器人，展示了多種輪腿復合、腿臂融合機構(gòu)與模塊化仿生足的設(shè)計；闡釋了多模式移動操作機器人的步態(tài)規(guī)劃、操作規(guī)劃、模式切換與輪腿協(xié)同路徑規(guī)劃方法；演繹了基于質(zhì)心運動學的移動操作控制方

本書系統(tǒng)地介紹了計算機控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識、設(shè)計方法和典型應(yīng)用。全書共13章：第1章主要介紹計算機控制系統(tǒng)的組成、分類及發(fā)展趨勢；第2章介紹計算機輸入/輸出接口與過程通道；第3章介紹計算機控制系統(tǒng)的數(shù)學描述；第4～9章分別介紹計算機控制系統(tǒng)的特性分析、頻率響應(yīng)、魯棒穩(wěn)定性分析方法及各種經(jīng)典設(shè)計方法，并結(jié)合具體實例進行應(yīng)用

全書共9章，系統(tǒng)地論述了基于磁流體的光纖磁場傳感技術(shù)。首先介紹磁流體的構(gòu)成、制備及應(yīng)用等；其次介紹磁流體微觀結(jié)構(gòu)的模擬及其特性分析；然后深刻闡述基于磁流體的磁控折射率、磁控雙折射及磁控體形效應(yīng)等特性的光纖磁場傳感技術(shù)；最后探索基于磁流體的光纖磁場傳感技術(shù)的矢量磁場傳感特性，以及磁流體光子晶體結(jié)構(gòu)的磁場傳感技術(shù)。本書內(nèi)容

本書在第二版的基礎(chǔ)上，對智能傳感器系統(tǒng)及相應(yīng)智能化技術(shù)進行了更新、更全面的闡述：重新論述了泛在物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)大環(huán)境下智能傳感器系統(tǒng)的定位及其具備的功能；概述了智能傳感器系統(tǒng)中硬件的兩種集成形式及其基本智能化功能軟件模塊的實現(xiàn)技術(shù)；介紹了多種經(jīng)典和新興的信息處理技術(shù)作為智能化技術(shù)工具的原理與方法，以及泛在物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)大環(huán)境下智

本書從欠驅(qū)動機械臂動力學建模和運動特性分析入手，詳細介紹垂直欠驅(qū)動機械臂、平面欠驅(qū)動機械臂、柔性機械臂的控制策略等內(nèi)容。全書共6章：第1章是緒論，介紹欠驅(qū)動機械臂的構(gòu)型，回顧欠驅(qū)動機械臂的控制與優(yōu)化設(shè)計方法。第2章建立欠驅(qū)動機械臂的運動學與動力學模型，分析欠驅(qū)動機械臂的運動特性。第3章提出垂直欠驅(qū)動機械臂的控制與優(yōu)化設(shè)

本書闡述了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)移動數(shù)據(jù)收集的基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)和**研究成果，詳細介紹了將多用戶多輸入多輸出(multiple-inputmultiple-output,MIMO)技術(shù)、空分多路復用（spacedivisionmultipleaccess,SDMA）技術(shù)、并發(fā)數(shù)據(jù)上傳技術(shù)等現(xiàn)代通信技術(shù)應(yīng)用到無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的移

本書為《過程裝備控制技術(shù)及應(yīng)用》教材的配套學習指導，內(nèi)容涉及控制系統(tǒng)的基本概念、過程控制系統(tǒng)設(shè)計基礎(chǔ)、復雜控制系統(tǒng)、過程檢測技術(shù)、過程控制裝置、計算機控制系統(tǒng)等共9章。

深度強化學習理論的提出為機器人控制中的動力學模型建立、環(huán)境狀態(tài)信息感知等問題提供了豐富的解決思路。本書在現(xiàn)有的深度強化學習算法基礎(chǔ)上，針對機器人控制中的機器人姿態(tài)平衡控制、機器人持物平衡控制、機器人抓取控制3個方面的問題展開研究，為基于深度強化學習的機器人控制問題提供一定的理論指導和技術(shù)支撐。

從信息資源管理協(xié)同創(chuàng)新視角，分析了大數(shù)據(jù)治理面臨的挑戰(zhàn)、機遇和焦點議題，大數(shù)據(jù)治理研究的視角、立場及代表性觀點，大數(shù)據(jù)治理的框架類型及其構(gòu)成要素。以公共價值理論、數(shù)字連續(xù)性理論、利益相關(guān)者理論和協(xié)同創(chuàng)新理論為主要理論支持，從大數(shù)據(jù)治理目標、主體、治理客體、治理活動、治理環(huán)境等多個維度，分析了大數(shù)據(jù)治理的政策、標準和技術(shù)

本書從理論上論述非線性系統(tǒng)的全局能控性.主要介紹平面仿射非線性系統(tǒng)和幾類特殊的高維非線性系統(tǒng)的全局能控性判據(jù),以及幾類多項式系統(tǒng)全局能控性的判別算法.另外,本書也對平面仿射非線性系統(tǒng)的全局漸近能控性及全局鎮(zhèn)定性做一點討論.

魯棒預(yù)測控制是在預(yù)測控制的基礎(chǔ)上考慮到實際系統(tǒng)存在著模型不精確或者參數(shù)時變、未知擾動等各種不確定性而發(fā)展起來的先進控制技術(shù)。如何在魯棒預(yù)測控制的基礎(chǔ)上有效處理時變時滯對系統(tǒng)的影響成為工業(yè)過程控制亟待解決的問題。本書針對具有時變時滯的工業(yè)過程可能存在參數(shù)時變、強干擾、執(zhí)行器故障、非線性、多階段切換、時變跟蹤軌跡等問題，重

本書從需求規(guī)劃、需求實現(xiàn)到可視化展示等，遵循項目開發(fā)的主要流程，全景介紹了電商行業(yè)Flink實時數(shù)據(jù)倉庫的搭建過程。在整個項目的搭建過程中，介紹了主要組件的安裝部署、需求實現(xiàn)的具體思路、問題的解決方案等，并穿插了大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)的理論知識，包括數(shù)據(jù)倉庫的概念介紹、電商業(yè)務(wù)概述、數(shù)據(jù)倉庫理論介紹和數(shù)據(jù)倉庫建模等。最核

隨著信息化、數(shù)字化時代的到來，形態(tài)各異的機器人正在走進人們的視野。浩瀚宇宙、廣袤天空、無垠大海、蒼茫大地，機器人無所不在。本書精選了滑雪機器人、快遞小哥機器人、三角形機器人、拉車機器人、大腳機器人、蟹腳機器人、爬行機器人、運動健身機器人、鴨子機器人、游泳機器人10個機器人進行制作，制作過程中必須手腦并用，其中處處

本書以NX、PS(ProcessSimulate)、TIA博途3款軟件為平臺，以工業(yè)機器人應(yīng)用編程1+X考證平臺為任務(wù)載體，介紹工業(yè)機器人集成系統(tǒng)的數(shù)字化建模、運動仿真以及虛擬調(diào)試的方法和技巧。