全書(shū)從應(yīng)用型人才培養(yǎng)的實(shí)際應(yīng)用要求出發(fā)，緊跟當(dāng)代科技發(fā)展前沿，對(duì)ABB工業(yè)機(jī)器人操作實(shí)踐技能進(jìn)行了較為全面的介紹。內(nèi)容包括工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)生與應(yīng)用、組成與結(jié)構(gòu)及ABB工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)品等基礎(chǔ)知識(shí)；ABB工業(yè)機(jī)器人手動(dòng)操作與設(shè)定、應(yīng)用程序創(chuàng)建、程序編輯與調(diào)試等基本操作；系統(tǒng)設(shè)定與維修、系統(tǒng)備份與恢復(fù)等維修操作技能。

本書(shū)系統(tǒng)地闡述了自主水下機(jī)器人的設(shè)計(jì)與優(yōu)化，全書(shū)共9章，包括自主水下機(jī)器人設(shè)計(jì)概述、總體設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、性能分析方法、設(shè)計(jì)方案評(píng)價(jià)、工程優(yōu)化理論與算法、結(jié)構(gòu)性能優(yōu)化方法、水動(dòng)力性能優(yōu)化方法、螺旋槳和舵翼的優(yōu)化設(shè)計(jì)、多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化方法。內(nèi)容基本上覆蓋了自主水下機(jī)器人設(shè)計(jì)專題方向的知識(shí)。

自然進(jìn)化賦予生物優(yōu)異的運(yùn)動(dòng)及環(huán)境適應(yīng)能力，為人工系統(tǒng)創(chuàng)新提供了啟迪。本書(shū)圍繞水下仿生智能機(jī)器人，系統(tǒng)闡述了作者所研發(fā)的仿生機(jī)器魚(yú)、仿生機(jī)器水母和兩棲機(jī)器人的系統(tǒng)設(shè)計(jì)與智能控制技術(shù)，主要包括：機(jī)器魚(yú)的仿生設(shè)計(jì)與運(yùn)動(dòng)控制、主動(dòng)視覺(jué)跟蹤系統(tǒng)、目標(biāo)跟隨控制、三維跟蹤控制、機(jī)器水母的仿生設(shè)計(jì)與智能控制、兩棲機(jī)器人多模態(tài)運(yùn)動(dòng)與行為

本書(shū)主要介紹水下機(jī)器人水動(dòng)力學(xué)領(lǐng)域的數(shù)值計(jì)算、操縱性建模與預(yù)報(bào)的方法，在計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)計(jì)算可信度研究的基礎(chǔ)上，介紹黏性類(lèi)水動(dòng)力、慣性類(lèi)水動(dòng)力的計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)計(jì)算，以及基于水動(dòng)力計(jì)算的操縱性評(píng)價(jià)方法。面向水下機(jī)器人的設(shè)計(jì)實(shí)例，本書(shū)給出基于操縱性模型進(jìn)行水下機(jī)器人運(yùn)動(dòng)仿真的算例。

本書(shū)對(duì)多自主水下機(jī)器人協(xié)同探測(cè)過(guò)程中涉及的主要控制技術(shù)和方法進(jìn)行系統(tǒng)論述，主要內(nèi)容包括單體和群體體系結(jié)構(gòu)、隊(duì)形控制方法、編隊(duì)搜索策略、任務(wù)分配方法、避碰策略、協(xié)作導(dǎo)航方法等，通過(guò)協(xié)同控制仿真實(shí)例和湖上試驗(yàn)實(shí)例，對(duì)相關(guān)方法的應(yīng)用進(jìn)行介紹。

本書(shū)按自主機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)的發(fā)展歷程介紹多類(lèi)體系結(jié)構(gòu)，包括傳統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)階段的慎思式、反應(yīng)式、混合式體系結(jié)構(gòu)和現(xiàn)代體系結(jié)構(gòu)階段的通用化體系結(jié)構(gòu)、基于工具箱的體系結(jié)構(gòu)。本書(shū)最后采用面向?qū)ο驪etri網(wǎng)從時(shí)序和邏輯角度對(duì)體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行建模和分析。

深海熱液探測(cè)是水下機(jī)器人的重要應(yīng)用之一。本書(shū)系統(tǒng)地介紹深海熱液探測(cè)應(yīng)用中水下機(jī)器人追蹤深海熱液羽流、探測(cè)海底熱液噴口、對(duì)目標(biāo)進(jìn)行作業(yè)涉及的感知、規(guī)劃與控制技術(shù)，包括水下機(jī)器人模仿生物行為追蹤羽流的基于行為規(guī)劃、水下機(jī)器人對(duì)噴口及其周邊海底環(huán)境進(jìn)行觀測(cè)和識(shí)別的光學(xué)和聲學(xué)感知、水下機(jī)器人探索環(huán)境與觀察目標(biāo)中的與操作人員共享

本書(shū)選材廣泛，共12個(gè)單元，主要內(nèi)容涉及什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)模型，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換、加載，數(shù)據(jù)備份，Python編程語(yǔ)言與R編程語(yǔ)言，數(shù)據(jù)庫(kù)基本概念，數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，云存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)挖掘及其算法，Hadoop與Spark，大數(shù)據(jù)可視化，商業(yè)智能

本書(shū)主要涉及數(shù)據(jù)工程與人工智能算法原理、大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)、人工智能算法在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上的實(shí)現(xiàn)等，共7章。第1章介紹大數(shù)據(jù)與人工智能的歷史、應(yīng)用；第2章介紹數(shù)據(jù)工程；第3章介紹大數(shù)據(jù)平臺(tái)；第4章介紹人工智能基礎(chǔ)算法的原理；第5章以第4章為基礎(chǔ)，介紹深度學(xué)習(xí)相關(guān)內(nèi)容；第6章介紹當(dāng)前熱門(mén)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)；第7章為數(shù)據(jù)分析與深度學(xué)習(xí)

本書(shū)從ApacheFlink的緣起開(kāi)始，由淺入深，理論結(jié)合實(shí)踐，全方位地介紹ApacheFlink這一處理海量數(shù)據(jù)集的高性能工具。本書(shū)圍繞部署、流處理、批處理、TableAPI和SQL四大模塊進(jìn)行講解，并詳細(xì)說(shuō)明ApacheFlink的每個(gè)特性的實(shí)際業(yè)務(wù)背景，使讀者不僅能編寫(xiě)可運(yùn)行的ApacheFlink程序代碼，還能