本書主要介紹惡意流量的欺詐手段和對抗技術，分為5個部分，共12章：先講解流量安全基礎；再基于流量風險洞察，講解典型流量欺詐手段及其危害；接著從流量數據治理層面，講解基礎數據形態(tài)、治理和特征工程；然后重點從設備指紋、人機驗證、規(guī)則引擎、機器學習對抗、復雜網絡對抗、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；最后通

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

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

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,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.

魯棒預測控制是在預測控制的基礎上考慮到實際系統(tǒng)存在著模型不精確或者參數時變、未知擾動等各種不確定性而發(fā)展起來的先進控制技術。如何在魯棒預測控制的基礎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

隨著信息化、數字化時代的到來，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

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。本書在現有的深度強化學習算法基礎上，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支撐。

本書從最基本的認識VEXIQ機器人講起，進而對軟件、模塊、結構件等進行解讀。其中，對各種模塊的使用和調用思路進行了描述，以培養(yǎng)讀者的思維能力，同時對結構件的選擇也做了分析。

本書分為三篇。第1篇是多智能體機器人系統(tǒng)的基礎(第1-3章)，介紹多智能體系統(tǒng)的概念、必要的控制原理和數理知識。第2篇是多智能體機器人系統(tǒng)的控制(第4-5章)，分別針對一階和二階多智能體系統(tǒng)進行了各種情況下的一致性和編隊控制與驗證。第3篇是多智能體機器人系統(tǒng)的應用(第6-8章)，分別針對多無人車系統(tǒng)、多無人機系統(tǒng)以及由

本書以實際應用基本規(guī)律為主線，講述了機器人系統(tǒng)組成、機器人坐標系統(tǒng)、機器人示教盒介紹、機器人虛擬示教編程、機器人輸入／輸出信號、機器人在線示教編程、機器視覺在機器人生產線上的應用、機器人運動學分析、機器人動力學分析、機器人應用生產線的規(guī)劃與設計、機器人應用生產線的安裝與調試等內容。