本书内容包括：第1章介绍机器人工程的概况；第2章介绍机器人的控制系统；第3章介绍机器人的驱动系统；第4章介绍机器人的感知系统；第5章介绍人机交互；第6至10章介绍机器人在各领域的应用，包括机器人在家庭、工业、军事、航天、医疗等领域的应用情况；第11章介绍类人机器人；第12章介绍无人机。

本书依托国家自然科学基金、湖北省杰出青年基金项目，面向工业制造过程和系统，介绍了多元统计分析和机器学习等工业数据分析方法，在此基础上介绍了作者团队提出的多种故障检测、故障变量溯源、故障分类、故障辨识、健康预警、产品等级分类方法。除了关注传统的故障检测率和误报率之外，重点分析了过渡模态、操作故障、污染效应、故障分级、小样

内容提要：随着数据采集技术以及存储技术的不断进步，现代科学研究和实践中需要处理和分析的数据已经从单一来源向多个来源转变。在医学研究、生物信息、市场研究、金融风险管理、气象环境科学等诸多重要领域，多源数据的现象普遍存在，在带来巨大机遇的同时也给统计分析建模带来了全新的挑战。针对这一国际前沿问题，本书主要介绍作者最近几年在

本书为数据要素教程，立足于实现数据要素的价值创造，推动新质生产力加快发展，在宏观体系和多维视角下构筑了数据要素基础理论框架。提出了系列中国原创的数据要素理论，主要包括以大模型的人工智能为基础的第五科学范式；以数据收益权为核心的四权分置数据权益体系；以大众分享数据经济红利为价值目标的共票数据收益分配体系；以区块链、人工智

互联网的出现使人们第一次能够访问大量的数据。比如,社交网络Facebook中的友谊图和互联网网站之间的链接图。这两幅图都包含超过10亿个节点,代表巨大的数据集。如果要使用这些数据集,就必须对其进行处理和分析。然而,仅仅是它们的大小就使得这种处理非常具有挑战性。特别是,为处理中等规模的数据集而开发的经典算法和技术,在面对

本书建立了统一的基于粒计算的概念和算法框架，并将这些概念和算法用于数据分析和系统建模；讨论了粒计算的前沿和热点问题，如信息粒的编码与解码、信息粒的表示和构建、基于信息粒度最优分配的粒度模糊模型的建立、基于粒度模型的异常值检测、基于信息粒的预测模型设计、模型可解释性的研究等。本书内容涵盖了数据挖掘和粒计算的诸多前沿问题，

"本教材第1版曾荣获首届全国教材建设奖全国优秀教材二等奖，第2版是“十四五”职业教育国家规划教材修订版，也是国家职业教育工业机器人技术专业教学资源库配套教材。本教材共５个项目，主要介绍工业机器人离线编程概述、工业机器人基本仿真工作站的创建、工业机器人工作站系统模型的创建、工业机器人激光切割工作站、工业机器人搬运码垛工作

本书介绍了群体智能机器人技术，讲解了从群体智能到机器人技术的原理、建模与应用，能够通过许多示例场景帮助研究者、从业者和师生了解如何设计大型机器人系统，这些示例场景涉及诸如聚合、协调运动、任务分配、自组装、集体构建和环境监测等领域。本书解释了构建多个简单机器人背后的方法，以及这些机器人之间的多重交互产生的复杂性，以便它们

本书介绍可以帮助读者处理真实数据分析挑战的概念和技能。它涵盖了概率论、统计推断、线性回归和机器学习等概念。它还帮助读者提升如下技能：R编程、数据清洗、数据可视化、预测算法构建、使用UNIX/Linuxshell组织文件、使用Git和GitHub进行版本控制以及可复制的文档准备。全书分为六个部分，分别为R、数据可视化、统

本套丛书以场景驱动创新理论为基础，扎根数字时代科技强国建设的实践探索，系统论述场景驱动创新这一数字时代科技强国的新范式、新战略、新方法和新实践，然后从数据要素市场化配置角度，探讨场景驱动的数据要素市场化配置既具备理论研究的前沿特，再以场景驱动创新和产业数字化动态能力为理论基础，系统梳理了产业数字化转型的时代背景、理论逻