全書從應用型人才培養(yǎng)的實際應用要求出發(fā)，緊跟當代科技發(fā)展前沿，對ABB工業(yè)機器人操作實踐技能進行了較為全面的介紹。內容包括工業(yè)機器人產生與應用、組成與結構及ABB工業(yè)機器人產品等基礎知識；ABB工業(yè)機器人手動操作與設定、應用程序創(chuàng)建、程序編輯與調試等基本操作；系統(tǒng)設定與維修、系統(tǒng)備份與恢復等維修操作技能。

本書系統(tǒng)地闡述了自主水下機器人的設計與優(yōu)化，全書共9章，包括自主水下機器人設計概述、總體設計基礎、性能分析方法、設計方案評價、工程優(yōu)化理論與算法、結構性能優(yōu)化方法、水動力性能優(yōu)化方法、螺旋槳和舵翼的優(yōu)化設計、多學科設計優(yōu)化方法。內容基本上覆蓋了自主水下機器人設計專題方向的知識。

自然進化賦予生物優(yōu)異的運動及環(huán)境適應能力，為人工系統(tǒng)創(chuàng)新提供了啟迪。本書圍繞水下仿生智能機器人，系統(tǒng)闡述了作者所研發(fā)的仿生機器魚、仿生機器水母和兩棲機器人的系統(tǒng)設計與智能控制技術，主要包括：機器魚的仿生設計與運動控制、主動視覺跟蹤系統(tǒng)、目標跟隨控制、三維跟蹤控制、機器水母的仿生設計與智能控制、兩棲機器人多模態(tài)運動與行為

本書主要介紹水下機器人水動力學領域的數值計算、操縱性建模與預報的方法，在計算流體動力學計算可信度研究的基礎上，介紹黏性類水動力、慣性類水動力的計算流體動力學計算，以及基于水動力計算的操縱性評價方法。面向水下機器人的設計實例，本書給出基于操縱性模型進行水下機器人運動仿真的算例。

本書對多自主水下機器人協(xié)同探測過程中涉及的主要控制技術和方法進行系統(tǒng)論述，主要內容包括單體和群體體系結構、隊形控制方法、編隊搜索策略、任務分配方法、避碰策略、協(xié)作導航方法等，通過協(xié)同控制仿真實例和湖上試驗實例，對相關方法的應用進行介紹。

本書按自主機器人體系結構的發(fā)展歷程介紹多類體系結構，包括傳統(tǒng)體系結構階段的慎思式、反應式、混合式體系結構和現代體系結構階段的通用化體系結構、基于工具箱的體系結構。本書最后采用面向對象Petri網從時序和邏輯角度對體系結構進行建模和分析。

深海熱液探測是水下機器人的重要應用之一。本書系統(tǒng)地介紹深海熱液探測應用中水下機器人追蹤深海熱液羽流、探測海底熱液噴口、對目標進行作業(yè)涉及的感知、規(guī)劃與控制技術，包括水下機器人模仿生物行為追蹤羽流的基于行為規(guī)劃、水下機器人對噴口及其周邊海底環(huán)境進行觀測和識別的光學和聲學感知、水下機器人探索環(huán)境與觀察目標中的與操作人員共享

本書選材廣泛，共12個單元，主要內容涉及什么是大數據，大數據分析，數據模型，結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，大數據存儲，數據提取、轉換、加載，數據備份，Python編程語言與R編程語言，數據庫基本概念，數據庫管理系統(tǒng)，數據倉庫，云存儲，數據處理，數據挖掘及其算法，Hadoop與Spark，大數據可視化，商業(yè)智能

本書主要涉及數據工程與人工智能算法原理、大數據平臺技術、人工智能算法在大數據平臺上的實現等，共7章。第1章介紹大數據與人工智能的歷史、應用；第2章介紹數據工程；第3章介紹大數據平臺；第4章介紹人工智能基礎算法的原理；第5章以第4章為基礎，介紹深度學習相關內容；第6章介紹當前熱門的強化學習技術；第7章為數據分析與深度學習

本書從ApacheFlink的緣起開始，由淺入深，理論結合實踐，全方位地介紹ApacheFlink這一處理海量數據集的高性能工具。本書圍繞部署、流處理、批處理、TableAPI和SQL四大模塊進行講解，并詳細說明ApacheFlink的每個特性的實際業(yè)務背景，使讀者不僅能編寫可運行的ApacheFlink程序代碼，還能