本書還以航空、航天、航海等若干典型高端制造業(yè)為例，研究機(jī)器人與智能制造技術(shù)和行業(yè)發(fā)展瓶頸的關(guān)系，提出促進(jìn)機(jī)器人與智能制造前沿領(lǐng)域發(fā)展的政策建議。本書為相關(guān)領(lǐng)域戰(zhàn)略與管理專家、科技工作者、企業(yè)研發(fā)人員及高校師生提供了研究指引，為科研管理部門提供了決策參考，也是社會公眾了解機(jī)器人與智能制造發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢的重要讀本。
本書內(nèi)容包括：第1章概述了機(jī)器人技術(shù)的一些基本領(lǐng)域，第2-5章涉及運動學(xué)描述和編程，第6章和第7章涉及動力學(xué)和控制。附錄中給出了使用四元數(shù)描述方位和基于轉(zhuǎn)置雅可比矩陣的逆運動學(xué)的通用解，還給出了庫卡KRL機(jī)器人編程語言中的運動命令示例。
本書綜合介紹了量化信息狀態(tài)估計與融合方法在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，綜述了國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和存在的問題，并對相關(guān)理論和仿真實驗等進(jìn)行的闡述。全書共10章，分別為緒論、目標(biāo)狀態(tài)估計融合相關(guān)理論、WSN中量化噪聲分析及基于均勻量化測量的目標(biāo)狀態(tài)估計、WSN中基于量化信息和Sigma點變換的目標(biāo)狀態(tài)估計、線性系統(tǒng)中基于量化信息的狀態(tài)估計性能、分布式量化航跡融合、基于自適應(yīng)量化測量的目標(biāo)狀態(tài)融合估計、信道感知目標(biāo)跟蹤及跨層優(yōu)化、P2P傳感器網(wǎng)絡(luò)中分布式協(xié)同目標(biāo)跟蹤、WSN中（多）目標(biāo)跟蹤算法流程設(shè)計。
本書系統(tǒng)性地介紹了事件觸發(fā)預(yù)測機(jī)制和網(wǎng)絡(luò)攻擊下彈性事件觸發(fā)預(yù)測機(jī)制理論與應(yīng)用，是作者近些年來從事相關(guān)研究工作的總結(jié)。針對網(wǎng)絡(luò)化預(yù)測控制系統(tǒng)所面臨的資源受限和網(wǎng)絡(luò)威脅問題，本書提出了一系列兼顧資源消耗和系統(tǒng)性能的事件觸發(fā)及彈性事件觸發(fā)解決方案。全書共10章：第1章為緒論，第2、3章分別闡述了線性和非線性系統(tǒng)改進(jìn)型事件觸發(fā)預(yù)測控制策略研究；第4章闡述了DOS攻擊下彈性事件觸發(fā)預(yù)測控制策略研究；第5至7章闡述了FDI攻擊下多種彈性非周期觸發(fā)預(yù)測控制策略研究；第8章闡述了Replay攻擊下彈性自觸發(fā)預(yù)測
隨著信息、傳感器以及人工智能等核心技術(shù)的飛速發(fā)展，制造業(yè)與信息化的融合愈加緊密，"中國制造 2025"、美國"先進(jìn)制造業(yè)領(lǐng)導(dǎo)力戰(zhàn)略"、德國"國家工業(yè)戰(zhàn)略 2030"等將智能制造作為主攻領(lǐng)域。特別地，我國《"十四五"智能制造發(fā)展規(guī)劃》將裝備故障診斷與預(yù)測性維護(hù)、智能運維的關(guān)鍵技術(shù)作為主攻方向。本書在國家自然科學(xué)金、省重大專項等的支持下，以刀具、軸承以及齒輪等典型零部件為對象，重點關(guān)注運維數(shù)據(jù)采集、處理、建模以及分析挖掘整個流程的痛點、難點。全書共分為7章，第1章為緒論，第2~3章分別介紹機(jī)器學(xué)習(xí)以
智能化時代，社會的群體性已在云端以群智方式呈現(xiàn)，人類的創(chuàng)新設(shè)計從強(qiáng)調(diào)與追求個體智慧，轉(zhuǎn)化為重視基于網(wǎng)絡(luò)的群體智能，表現(xiàn)出強(qiáng)大的創(chuàng)新活躍性。群智創(chuàng)新設(shè)計以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能及云計算等數(shù)字創(chuàng)新技術(shù)為基礎(chǔ)，聚集人工智能、設(shè)計學(xué)和計算機(jī)等學(xué)科，通過建立具有包容性和友好性的用戶體驗連接橋梁，形成共創(chuàng)價值，促進(jìn)社會全面創(chuàng)新。《群智創(chuàng)新設(shè)計》介紹了群智創(chuàng)新設(shè)計的時代背景、要素與構(gòu)成體系，從"設(shè)計+技術(shù)+商業(yè)"三元視角深入剖析基于群體智慧的創(chuàng)新設(shè)計，闡述了群智創(chuàng)新設(shè)計的技術(shù)特征及學(xué)習(xí)路徑，探索了"自組織"
本書共8章。第一章是緒論部分，對多智能體分布式協(xié)調(diào)控制進(jìn)行了簡要的介紹；第二章為數(shù)學(xué)基金部分，主要對圖論、一致性理論、系統(tǒng)的穩(wěn)定性理論和書中用到的一些重要的引理等基礎(chǔ)知識進(jìn)行介紹；第三章為基于采樣數(shù)據(jù)的二階多智能體系統(tǒng)分布式一致；第四章為具有時滯的多智能體系統(tǒng)分布式一致；第五章為異質(zhì)多智能體系統(tǒng)分布式一致；第六章為多智能體系統(tǒng)的分布式包含控制；第七章為非線性多智能體系統(tǒng)的分布式跟蹤；第八章為非線性多智能體系統(tǒng)的分布式最優(yōu)協(xié)調(diào)控制。
本書內(nèi)容全面涵蓋視頻監(jiān)控的圖像處理、視頻處理、相關(guān)算法和具體實現(xiàn)。本書概述了圖像處理和視頻處理的基本概念，描述了傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的構(gòu)建模塊，講述了對象分類技術(shù)、包括基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的最新技術(shù)，介紹了基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的分類，詳細(xì)講述了在遮擋等復(fù)雜場景中對多個目標(biāo)的處理和跟蹤方法。還講述了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實現(xiàn)，及其在軍事和運輸中的使用。
本書介紹了如何設(shè)置具有內(nèi)置高可用的Zabbix、使用改進(jìn)的業(yè)務(wù)服務(wù)監(jiān)控、設(shè)置自動報告及創(chuàng)建高級觸發(fā)器。Zabbix提供了有關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施性能和故障的有效洞察，并能夠利用其強(qiáng)大的功能增強(qiáng)監(jiān)控。本書提供了易于遵循的操作步驟，用于使用Zabbix 6.0有效地監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和應(yīng)用程序的性能。本書首先介紹了安裝Zabbix 6.0，并構(gòu)建了可擴(kuò)展且易于管理的環(huán)境，也介紹了為不同類型的監(jiān)控構(gòu)建模板和使用代理構(gòu)建項目與觸發(fā)器的操作步驟。然后，本書使用Zabbix 6.0 API進(jìn)行定制，并有效地管理Zabbix
本書介紹了傳感器管理的理論基礎(chǔ)，提出了基于信息的傳感器管理理論模型，并給出了該理論模型很優(yōu)解的條件約束。本書結(jié)尾給出了傳感器和傳感器管理的發(fā)展趨勢，為后續(xù)研究提供了方向。書中介紹的美軍MQ-4C海神情報偵察監(jiān)視無人機(jī)多傳感器管理的方法流程具有一定的借鑒價值。
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