本書采用項目化教學(xué)模式編寫，由淺入深地包含了Creo軟件認(rèn)知、法蘭盤實體設(shè)計、機架實體設(shè)計、進氣裝置的整體設(shè)計、陸空兩用無人機創(chuàng)新設(shè)計、葉輪模型及其增材制造的設(shè)計、適配板數(shù)控仿真設(shè)計七大項目。

本書圍繞工業(yè)機器人的相關(guān)基礎(chǔ)理論及基本應(yīng)用知識等內(nèi)容進行了詳細(xì)講解，共分為8個項目，包括漫游工業(yè)機器人世界、工業(yè)機器人及驅(qū)動方式分類、工業(yè)機器人的技術(shù)參數(shù)和運動原理、工業(yè)機器人傳感技術(shù)、工業(yè)機器人結(jié)構(gòu)和末端執(zhí)行器、工業(yè)機器人控制技術(shù)、工業(yè)機器人編程技術(shù)、機器人的工業(yè)應(yīng)用。

本書以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)項目一“機器設(shè)備在線監(jiān)控系統(tǒng)”的數(shù)據(jù)庫開發(fā)過程為主線，以數(shù)據(jù)庫開發(fā)技術(shù)為中心，結(jié)合常用開發(fā)語言，貫通如下內(nèi)容：DM8的安裝部署、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)表、運算符與函數(shù)、索引、數(shù)據(jù)完整性、數(shù)據(jù)查詢、視圖、存儲過程、觸發(fā)器、用戶和數(shù)據(jù)安全、備份與恢復(fù)及使用Java、Python進行接口開發(fā)等。

本書包含課程導(dǎo)學(xué)和十一個項目，建議將課程導(dǎo)學(xué)、項目一-項目八設(shè)為必修內(nèi)容理解微型計算機原理與單片機的概念，熟練掌握單片機應(yīng)用系統(tǒng)的開發(fā)流程與開發(fā)工具，掌握STC15W4K32S4單片機的基本資源以及應(yīng)用編程，初步掌握單片機應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)。項目九-項目十一為選學(xué)部分，項目九介紹了STC15W4K32S4單片機的低功耗特性和看門狗特性，以及應(yīng)用編程；項目十介紹了常用外圍接口以及應(yīng)用編程，包括LCD1602顯示模塊、LCD12864顯示模塊、IC串行總線以及單總線串行總線；項目十一簡要介紹了ST

本書主要研究了模糊語言信息環(huán)境下的多屬性決策問題：將模糊語言信息與參數(shù)化的軟集工具結(jié)合，介紹模糊語言信息軟集、猶豫模糊語言軟集、概率模糊語言軟集等相關(guān)概念及其運算性質(zhì)、測度理論，并構(gòu)建決策模型；研究模糊語言信息、概率語言信息、概率不平衡語言信息的測度理論、集成方法及決策模型；定義新的運算法則，以改進部分語言信息運算法則不滿足封閉性的問題，提出相應(yīng)的集成算子和決策模型，并探討以上決策模型的應(yīng)用。本書可用作高等院校應(yīng)用數(shù)學(xué)、管理科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、模糊數(shù)學(xué)和系統(tǒng)工程等專業(yè)高年級本科生和碩士研究生的教材，也

本書是智能技術(shù)與應(yīng)用方向的著作,主要研究人工智能的理論及其應(yīng)用。本書從人工智能的基本概念入手,介紹了人工智能時代的發(fā)展歷程,針對人工智能與社會關(guān)系、人工智能關(guān)鍵技術(shù)、人工智能專業(yè)課程體系進行了深入分析,通過對智能出行、智能財務(wù)、智能醫(yī)療的研究,探討了人工智能在現(xiàn)實應(yīng)用中的影響及其重要意義。此外,本書還介紹了人工智能技術(shù)與環(huán)境可持續(xù)性發(fā)展的聯(lián)系。

本書結(jié)合國內(nèi)外人工智能的發(fā)展和最新應(yīng)用技術(shù),在闡述人工智能基本原理的基礎(chǔ)上,全面解析了人工智能實現(xiàn)技術(shù),并對其發(fā)展進行了研究,反映了國內(nèi)外人工智能研究領(lǐng)域的進展和發(fā)展方向。主要內(nèi)容包括知識表示技術(shù)、知識推理技術(shù)、模糊邏輯技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、遺傳算法、專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、分布式人工智能與群體智能優(yōu)化算法等。

本書首先介紹了人工智能的基本概念、知識表示和問題求解、自動規(guī)劃求解系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理技術(shù)、智能信息處理技術(shù)、分布式人工智能和Agent技術(shù)、知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘等,然后闡述了人工智能算法基礎(chǔ)知識、遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法、人工魚群算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、模糊系統(tǒng)、專家系統(tǒng)等。

本書對大數(shù)據(jù)的基本理論進行了詳細(xì)介紹,分析了大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)質(zhì)量和大數(shù)據(jù)生命周期的含義,闡述了科學(xué)數(shù)據(jù)與資源共享以及大數(shù)據(jù)在交通、能源、教育和公共安全等各領(lǐng)域的應(yīng)用,解釋了大數(shù)據(jù)的治理框架及服務(wù)方向,進一步論述了大數(shù)據(jù)的儲存、管理和處理,以及人工智能的操作,本書闡述了大數(shù)據(jù)與人工智能的未來,讓讀者了解人工智能的一個重要應(yīng)用方向--智能人工系統(tǒng)。

本書對JavaEE軟件設(shè)計與開發(fā)技術(shù)進行探索與分析，可以為促進JavaEE軟件系統(tǒng)的開發(fā)與設(shè)計提供良好的借鑒。本書首先介紹了JavaEE基本理論，包括JavaEE產(chǎn)生的背景、定義、優(yōu)勢、編程思想、核心技術(shù)、技術(shù)框架、開發(fā)環(huán)境等；接著對JSP、JDBC、Servlet等JavaEE開發(fā)的基礎(chǔ)技術(shù)進行了闡述；最后集中論述了基于輕量級SSH（Struts2+Hibernate+Spring）框架開發(fā)的原理和技術(shù)。本書內(nèi)容齊全，理論與實踐結(jié)合，既可作為高等院校計算機軟件開發(fā)技術(shù)課程的教材，也可作為軟件開