本書從微納光纖的特性出發(fā)，對近年微納光纖傳感技術(shù)領(lǐng)域的相關(guān)工作和研究進(jìn)展進(jìn)行梳理和評述，并提出作者對未來微納光纖傳感技術(shù)的發(fā)展預(yù)測和建議。本書首先介紹了微納光纖的獨特光學(xué)效應(yīng)和特點；進(jìn)而從二氧化硅和聚合物材料特性出發(fā)，介紹微納光纖的常見制作方法和特點；分析和總結(jié)了微納光纖傳感技術(shù)當(dāng)前熱點領(lǐng)域的研究進(jìn)展；最后結(jié)合作者在微

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

本書圖文并茂、通俗易懂，詳細(xì)講解常用的算法知識，又融入了大量的競賽實例和解題技巧，可幫助讀者熟練應(yīng)用各種算法解決實際問題。本書總計9章。第1章講解C++基礎(chǔ)知識，涉及語法、數(shù)組、字符串、結(jié)構(gòu)體和指針；第2章帶讀者感受算法之美，涉及算法復(fù)雜度、函數(shù)和遞歸；第3章講解線性表的應(yīng)用，涉及順序表、鏈表、棧和隊列，以及STL中的

本書的主要特點是專業(yè)性、針對性較強，主要針對工科專業(yè)，特別是自動控制相關(guān)專業(yè)研究人員學(xué)習(xí)。涵蓋了概率論基礎(chǔ)與隨機過程的基本概念，泊松過程、離散時間馬爾可夫過程、連續(xù)時間馬爾可夫過程、鞅、布朗運動、伊藤微積分、隨機系統(tǒng)的最優(yōu)估計、隨機系統(tǒng)的最優(yōu)控制與優(yōu)化控制等，涵蓋了工科專業(yè)所需的隨機過程的基本內(nèi)容.同時，本書配有大量與

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

《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(rèn)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(xì)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

在人工智能飛速發(fā)展的今天，大眾對于這一前沿技術(shù)仍感神秘且難以窺探其深。為此，本書針對人工智能的核心問題進(jìn)行了深入剖析，旨在幫助讀者揭開其神秘面紗。本書的主要內(nèi)容圍繞以下問題展開：什么是人工智能？人工智能能否解釋其決策？它能否承擔(dān)法律責(zé)任？它是否具有代理權(quán)？人類應(yīng)該保留對這類系統(tǒng)的何種控制權(quán)，是否取決于所做決策的類型？如

本書系統(tǒng)地介紹了面向工業(yè)軟件的數(shù)字工程（DE）與基于模型的系統(tǒng)工程（MBSE）的理論體系、方法論、核心技術(shù)和工程應(yīng)用，討論了SysML建模工具的實現(xiàn)技術(shù)，內(nèi)容涵蓋需求模型開發(fā)、MBSE工具開發(fā)、執(zhí)行模型與行為仿真、規(guī)則定義與自動語法校驗等多個方面，詳細(xì)闡釋了支撐MBSE的關(guān)鍵技術(shù)，通過理論描述與工程案例的結(jié)合，幫助讀者

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