知識(shí)圖譜以三元組形式組織現(xiàn)實(shí)世界的各種事實(shí)，并通過圖的形式揭示事實(shí)間語義關(guān)聯(lián)，由于其完善的知識(shí)組織和存儲(chǔ)方式，且建模更加靈活、表達(dá)能力更強(qiáng)，逐漸拓展到語言理解、智能問答、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域應(yīng)用。工程應(yīng)用場(chǎng)景中時(shí)序信息相關(guān)的動(dòng)態(tài)性是知識(shí)圖譜關(guān)鍵及主要特征，融合時(shí)序相關(guān)信息的動(dòng)態(tài)知識(shí)推理對(duì)于提高知識(shí)圖譜推薦、問答等應(yīng)用的精準(zhǔn)性

《智能控制技術(shù)與應(yīng)用案例設(shè)計(jì)》聚焦智能控制技術(shù)在石化行業(yè)的應(yīng)用，全書共六章。首章闡述智能控制的發(fā)展、研究?jī)?nèi)容、對(duì)象、性能及特點(diǎn)。第二章圍繞模糊控制，涵蓋理論、模糊PID、Matlab實(shí)現(xiàn)及工程實(shí)驗(yàn)。第三章將李雅普諾夫穩(wěn)定性理論融入自適應(yīng)控制，解決非線性系統(tǒng)問題并給出仿真實(shí)例。第四章構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識(shí)體系，用于流程工業(yè)

本書介紹典型控制系統(tǒng)的性能要求及控制設(shè)計(jì)的基本方法，并給出相應(yīng)的仿真與分析。全書共6章，第1～4章從經(jīng)典控制設(shè)計(jì)和魯棒綜合控制策略這類可推廣至常見的二階系統(tǒng)的控制設(shè)計(jì)方法開始，以柔性系統(tǒng)的特性與特殊控制問題為例，向讀者展示兩種控制方案在類似柔性系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。第5、6章介紹一種非線性控制方案，給出一種高精度要求的空間

隨著數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)在數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、云計(jì)算等領(lǐng)域的重要性日益凸顯。大數(shù)據(jù)不僅為個(gè)人生活、企業(yè)經(jīng)營(yíng)，以及國(guó)家與社會(huì)的發(fā)展帶來了機(jī)遇，也帶來了挑戰(zhàn)。本書是一本大數(shù)據(jù)入門圖書，主要介紹了Hive、HBase、Sqoop等內(nèi)容。本書采用理論與實(shí)踐相結(jié)合的講解方式，旨在幫助讀者擺脫枯燥的理論學(xué)習(xí)，注重實(shí)際

本書以項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)為核心載體，采用任務(wù)驅(qū)動(dòng)教學(xué)模式，系統(tǒng)且深入地解析Hadoop生態(tài)圈中主流的大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)。全書精心編排7個(gè)項(xiàng)目，從Hadoop的基礎(chǔ)理論入門，逐步深入到Hadoop集群環(huán)境配置、Hadoop分布式文件系統(tǒng)、MapReduce分布式計(jì)算框架，再到MapReduce離線數(shù)據(jù)處理、基于Hive的離線數(shù)據(jù)分析，

教材，本書共8章,內(nèi)容包括工業(yè)機(jī)器人的基本概念和基礎(chǔ)理論、工業(yè)機(jī)器人的機(jī)械結(jié)構(gòu)、運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)分析、控制技術(shù)、與機(jī)器人相關(guān)的傳感技術(shù)、軌跡規(guī)劃、機(jī)器人語言,以及工業(yè)機(jī)器人在制造業(yè)和非制造業(yè)中的應(yīng)用。每章均附有習(xí)題。本書可作為地方普通工科院校的機(jī)械工程及其自動(dòng)化、機(jī)械設(shè)計(jì)制造及其自動(dòng)化、機(jī)械電子工程等機(jī)械類專業(yè)的教材,也

本書是面向大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的高等學(xué)校數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)系列教材中的一本，通過把數(shù)據(jù)思維融入全書各章，并通過Python實(shí)現(xiàn)相關(guān)案例，使抽象的數(shù)據(jù)思維具體化，從而加深讀者對(duì)數(shù)據(jù)的感性認(rèn)識(shí)，提高讀者對(duì)數(shù)據(jù)思維的理解能力。本書首先介紹了大數(shù)據(jù)相關(guān)的概念，然后根據(jù)數(shù)據(jù)處理流程的邏輯順序，對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)和大數(shù)據(jù)開發(fā)進(jìn)行了深入介

本書系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)挖掘算法、原理及基于Python的實(shí)現(xiàn)方法，將算法原理與案例相結(jié)合，幫助讀者建立數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的理論基礎(chǔ)，提升基本的實(shí)踐技能。本書共15章，主要包括數(shù)據(jù)挖掘概述、Python環(huán)境的搭建、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)集劃分與交叉驗(yàn)證評(píng)分、回歸、分類、集成學(xué)習(xí)、參數(shù)調(diào)優(yōu)、降維、特征選擇與特征聯(lián)合、流水線、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)

本書系統(tǒng)講解了可穿戴傳感器基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用實(shí)踐。全書以“材料-結(jié)構(gòu)-工藝-應(yīng)用”為主線，深入剖析可穿戴傳感器的核心技術(shù)：從碳納米材料、金屬氧化物等敏感材料的設(shè)計(jì)優(yōu)化，到壓阻式、電容式等傳感單元的結(jié)構(gòu)創(chuàng)新，再到微納加工、激光光刻等先進(jìn)制造工藝，最終落腳于人體體征監(jiān)測(cè)系統(tǒng)級(jí)應(yīng)用設(shè)計(jì)。本書內(nèi)容新穎，涵蓋行業(yè)最新研究成

隨著機(jī)器人技術(shù)和人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，人形機(jī)器人將在工業(yè)應(yīng)用、家庭服務(wù)、醫(yī)療衛(wèi)生、教育娛樂和救災(zāi)搶險(xiǎn)等領(lǐng)域發(fā)揮巨大的作用。本書系統(tǒng)梳理了人形機(jī)器人領(lǐng)域的核心技術(shù)，著重介紹了人形機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)建模、步行穩(wěn)定性控制、步態(tài)和路徑規(guī)劃、機(jī)械手運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、智能交互以及具身智能等技術(shù)。本書注重先進(jìn)性和前瞻性，適宜從事人形機(jī)