本书从工业机器人的基础概念出发，深入探讨了工业机器人的机械系统、感知系统、控制系统以及运动学与动力学等核心内容；详细介绍了支撑工业机器人智能化发展的关键技术，包括智能感知、边缘计算与云计算、人工智能、大数据、数字孪生AR/VR/MR、工业互联网和物联网、知识图谱等。此外，本书还涵盖了智能感知、智能控制、智能操作、智能监

本书通过大量案例介绍了数据分析工作中常用的数据技术方法与工具。本书包括4章内容，分别是数据技术简介——数据获取技术即用python和可视化工具获取数据——数据分析技术：即如何预处理数据、文本数据如何分析等——数据可视化：即通过可视化操作将分析结果呈现出来。

全书分为上下两册，上册包含9章，下册包含5章。下册为第10—12章，围绕大数据的数据处理方法，介绍了数据准备阶段的常用方法、算法准备和开发阶段的常用方法，以及算法评价中的常用方法，提供了数据和算法的开发的理论和工具。第13—14章，围绕工业化与信息化融合管理体系评定大数据实证分析和新兴学科交叉情况的分析两个主题，提供了

本书涵盖从数据与大数据概念、数学基础到实践应用的相关内容。全书共7章，详细介绍数据科学的基本概念、发展历程及其在工程中的应用，然后深入讲解向量与矩阵计算、统计推断、凸优化和图论等数学基础，为后续的数据分析、模型构建和优化提供坚实的理论基础。书中还穿插有遥感图像压缩、动物图像特征提取、前景分离、社交网络推荐等实际应用案例

全书分为上下两册，上册包含9章，下册包含5章。上册为第1—3章，围绕大数据及其驱动的新一代人工智能的发展，梳理了数据科学所面临的机遇和挑战，引入基于模型的系统工程体系和方法，构建了支持大数据分析与技术实施的体系结构与方法论。第4—6章，围绕大数据的建模与分析，介绍了大数据的需求和性能建模方法、业务建模分析方法及数据建模

本书涵盖从机器人基础知识、运动学与动力学，到轨迹规划、控制方法，再到传感器及驱动器的全方位内容，共分为6章，分别为：机器人基础知识、机器人运动学、机器人动力学、轨迹规划、机器人控制、机器人传感器及驱动器。

本书系统性地介绍了大数据的概念、技术架构、数据处理与存储、数据挖掘与分析等内容，适用于大数据领域的初学者和理论研究者。而在实际应用方面，本书重点关注大数据技术在各个行业的应用场景，涵盖金融、医疗、电商、物流等领域，为读者提供了丰富的实践案例和解决方案。针对应用层面，本书通过大量案例分析，将大数据技术与现实生活场景相结合

本书系统的围绕设计可追踪的数据隐私保护方法这一核心问题，从不同角度提出了多种数据隐私保护和追踪功能结合方案，在此基础上对方案深度应用，证实了可追踪的数据隐私保护方案的可行性。此书提出的可追踪的数据隐私保护方法为隐私保护研究领域提出了一种新的解决方式，目前已有多所学校或者研究机构的人员加入到此研究中。

本书内容包括同光学主轴的原子吸收光光源设计、氟离子选择性电极的分析流路设计、抗氢气吸附的玻碳电极设计、全血在线流动过滤的仪器设计、色谱氨酸组分的初始保留时间组分的移动色谱柱结构设计、流动注射功能组件的设计、分析仪器模块软件的设计与代码、饱和层析缸的自动控制仪器设计、硝酸根分析仪的设计及在牛乳中硝酸盐测定中的应用、分析仪

本书对数据战略及数据安全形势、数据安全治理概念、法律法规标准、治理框架、治理能力评估等方面对数据安全治理相关内容进行了研究和探索，综合解读监管政策法规及安全事件，梳理协同治理的相关概念与内涵，剖析数据安全治理面临的挑战与治理方法论，整体架构了管理、技术、运营相结合的治理框架，并面向电信企业的数据安全治理进行了行业实践应