本書從微納光纖的特性出發(fā)，對(duì)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(píng)述，并提出作者對(duì)未來微納光纖傳感技術(shù)的發(fā)展預(yù)測(cè)和建議。本書首先介紹了微納光纖的獨(dú)特光學(xué)效應(yīng)和特點(diǎn)；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(diǎn)；分析和總結(jié)了微納光纖傳感技術(shù)當(dāng)前熱點(diǎn)領(lǐng)域的研究進(jìn)展；最后結(jié)合作者在微納光纖傳感器及技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域的研究工作進(jìn)行了案例分析和技術(shù)討論。
本書分為6章。第1章介紹機(jī)器人的定義、基本組成、分類、發(fā)展歷史等。第2章介紹機(jī)器人的動(dòng)力、大腦、關(guān)節(jié)、手臂、感官、腿腳等。第3章介紹工業(yè)機(jī)器人，包括物流機(jī)器人、協(xié)作機(jī)器人、并聯(lián)機(jī)器人、鋼鐵軋制生產(chǎn)線上機(jī)器人。第4章介紹服務(wù)機(jī)器人，包括農(nóng)業(yè)機(jī)器人、礦業(yè)機(jī)器人、建筑機(jī)器人、醫(yī)療康復(fù)機(jī)器人、家用服務(wù)機(jī)器人、公共服務(wù)機(jī)器人等。第5章介紹特種機(jī)器人，包括水下機(jī)器人、安防機(jī)器人、危險(xiǎn)環(huán)境作業(yè)機(jī)器人、軍用機(jī)器人、太空探測(cè)機(jī)器人等。第6章介紹國內(nèi)外著名的工業(yè)機(jī)器人公司，如新松、埃夫特、ABB、KUKA
本書主要介紹如何通過動(dòng)態(tài)系統(tǒng)學(xué)習(xí)控制律使機(jī)器人具備實(shí)時(shí)反應(yīng)能力。本書首先介紹機(jī)器人學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的收集方法，然后重點(diǎn)講解使用動(dòng)態(tài)系統(tǒng)學(xué)習(xí)控制律的核心技術(shù)，使用動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行軌跡規(guī)劃的方法，以及使用動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行柔性控制和力控制的方法。本書提供大量應(yīng)用示例，包括機(jī)械臂、擬人手和仿人機(jī)器人的全身控制等。
本書主要介紹使用UG 軟件、Proteus 軟件、Altium Designer 軟件進(jìn)行智能小車機(jī)器人設(shè)計(jì)的方法。本書內(nèi)容涉及UG 軟件的模型繪制、模型裝配和運(yùn)動(dòng)仿真，Proteus 軟件的電路設(shè)計(jì)和電路仿真，Altium Designer 軟件的元件庫繪制、原理圖繪制和PCB 繪制。本書從機(jī)械結(jié)構(gòu)、電路設(shè)計(jì)、PCB 設(shè)計(jì)三部分對(duì)智能小車機(jī)器人進(jìn)行詳細(xì)講解，完整介紹了動(dòng)力模塊零部件繪制、車體模塊零部件繪制、零部件裝配與運(yùn)動(dòng)仿真、基礎(chǔ)電路仿真、基于51 單片機(jī)的智能小車機(jī)器人仿真、基于Ardui
起重機(jī)器人是生產(chǎn)制造、物流、建筑等國家重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)的核心裝備之一，在貨物搬運(yùn)、設(shè)備裝配等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，極大地提高了生產(chǎn)效率與經(jīng)濟(jì)效益。相比于平移式起重機(jī)器人，旋轉(zhuǎn)式起重機(jī)器人增加了吊臂旋轉(zhuǎn)/俯仰運(yùn)動(dòng)等功能，靈活性更高、可操作性更強(qiáng)且可達(dá)空間更廣。然而，三維轉(zhuǎn)動(dòng)往往存在離心力與摩擦，系統(tǒng)具有更為復(fù)雜的動(dòng)態(tài)特性與耦合關(guān)系，易引發(fā)不可驅(qū)動(dòng)負(fù)載大幅擺動(dòng)與定位誤差，加之實(shí)際應(yīng)用中參數(shù)/結(jié)構(gòu)變化、驅(qū)動(dòng)器飽和、外部擾動(dòng)等，系統(tǒng)控制難度進(jìn)一步增加。此外，隨著吊運(yùn)需求與環(huán)境日益復(fù)雜，亟須驅(qū)動(dòng)多起重機(jī)器人協(xié)作完成
本書體現(xiàn)了專業(yè)知識(shí)與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)知識(shí)相融合的理念，以FANUC 工業(yè)機(jī)器人為載體，并結(jié)合實(shí)際應(yīng)用和相關(guān)要求而編寫。本書包括工業(yè)機(jī)器人裝調(diào)與維修基礎(chǔ)、工業(yè)機(jī)器人安裝與連接、工業(yè)機(jī)器人本體的拆裝與調(diào)整、FANUC 工業(yè)機(jī)器人的通信、FANUC 工業(yè)機(jī)器人元器件的更換和工業(yè)機(jī)器人常見報(bào)警及故障處理等內(nèi)容。本書適合企業(yè)、工廠中工業(yè)機(jī)器人與數(shù)控機(jī)床操作、安裝、調(diào)試與維修維護(hù)人員學(xué)習(xí)參考。
本書介紹了數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和治理的核心概念，以及定義和評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量的技術(shù)，以提高業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量水平，并確保生成的數(shù)據(jù)支持高級(jí)分析和AI應(yīng)用程序。本書還給出了4步DARS法實(shí)現(xiàn)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系。這種方法是戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)的結(jié)合，旨在從數(shù)據(jù)中為企業(yè)提供最大價(jià)值。本書內(nèi)容涵蓋：定義篇，旨在確定數(shù)據(jù)質(zhì)量及其特征或維度，以實(shí)現(xiàn)讀者對(duì)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量的共同理解；評(píng)估篇，用于確定各項(xiàng)數(shù)據(jù)質(zhì)量水平并查明問題根源；實(shí)現(xiàn)篇，即貫徹行業(yè)最佳實(shí)踐，改善數(shù)據(jù)生命周期的數(shù)據(jù)質(zhì)量；持續(xù)篇，用于確保已實(shí)現(xiàn)的所有好處得以延續(xù)。本
本書分為三個(gè)部分，分別介紹了數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)、數(shù)據(jù)安全和隱私計(jì)算。第一部分介紹了數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)的基本情況，包括數(shù)據(jù)要素制度體系和數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)發(fā)展；第二部分結(jié)合數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景，講述了多個(gè)具備代表性的數(shù)據(jù)安全理論及實(shí)踐框架、數(shù)據(jù)安全常見風(fēng)險(xiǎn)、數(shù)據(jù)安全保護(hù)最佳實(shí)踐、代表性行業(yè)數(shù)據(jù)安全實(shí)踐，以及數(shù)據(jù)安全技術(shù)原理、大模型與數(shù)據(jù)安全等內(nèi)容；第三部分詳細(xì)講解了可信數(shù)據(jù)流通交易空間、隱私計(jì)算技術(shù)原理、隱私計(jì)算實(shí)踐案例、隱私保護(hù)大模型基礎(chǔ)設(shè)施等內(nèi)容。 本書可以作為高校學(xué)生、數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)從業(yè)者、數(shù)據(jù)安全行業(yè)從業(yè)者的入門
本書介紹預(yù)測(cè)控制理論和雙層結(jié)構(gòu)工業(yè)算法，包括預(yù)測(cè)控制原理、預(yù)測(cè)控制模型辨識(shí)、預(yù)測(cè)控制穩(wěn)態(tài)目標(biāo)計(jì)算、穩(wěn)定過程和積分過程的雙層動(dòng)態(tài)矩陣控制、狀態(tài)空間模型的雙層動(dòng)態(tài)矩陣控制、雙層預(yù)測(cè)控制的非線性和變自由度處理技術(shù)，以及兩步法狀態(tài)空間預(yù)測(cè)控制與廣義預(yù)測(cè)控制。本書綜合考慮研究生這類讀者群的接受水平和期望，將預(yù)測(cè)控制理論融人工業(yè)領(lǐng)域。本書提供大量仿真算例和例題，并且給出部分程序代碼供讀者研究與參考。
從讀者對(duì)象的角度看，本書既大大降低了沒有編程經(jīng)驗(yàn)的讀者學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析的門檻，又為有經(jīng)驗(yàn)的Python數(shù)據(jù)分析師提供了大量實(shí)用的AI數(shù)據(jù)分析技巧，幫助他們快速轉(zhuǎn)型為具備AI能力的數(shù)據(jù)分析師。從核心內(nèi)容的角度看，本書不僅講解了如何在數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化等基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)使用AI工具，而且還講解了如何在聚類分析、預(yù)測(cè)分析等高級(jí)的數(shù)據(jù)建模環(huán)節(jié)使用AI工具。
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