本书根据工业机器人行业发展趋势,从生产实际出发,以实际操作流程为主线,对雕刻、去毛刺、焊接三种典型的工业机器人工作站进行介绍,主要内容包括机器人工作站的结构组成、特点、技术参数,以及工作站的具体应用案例,可操作性强。
本书是针对应用型本科院校电气工程与自动化类专业编写的。随着电力电子技术、自动检测技术、计算机技术、智能控制技术和网络技术的快速发展,运动控制系统日新月异。本书内容吸收了运动控制系统已在工程上应用得比较成熟的新技术,压缩了直流调速系统的部分内容,突出了交流异步电动机和同步电动机调速系统,并介绍了位置随动系统和数字式运动控
本书以ABB机器人为研究对象,通过企业中常用的应用案例,讲解了仿真软件的安装与工作站的构建、使用RobotStudio建模、工业机器人离线轨迹编程、仿真软件的应用、机器人附加轴的应用、RobotStudio的在线功能等内容。
本书共14章,第1、2章介绍RPA产生的背景和RPA的价值。第3章介绍企业RPA数字化转型之路需要经历的4个阶段和RPA项目团队成员的构成,以及RPA项目管理。第4章概述RPA实施全生命周期中每个阶段的意义、输入输出项及彼此之间的联系。第5~10章分别介绍RPA实施过程中需要掌握的内容。第11、12章主要介绍RPA的日
全书分为2篇,即基础篇和实战篇。(1)基础篇从大数据的概念、特点、应用以及大数据平台入手,从而引入与数据挖掘技术相关的大数据技术学习,主要介绍与数据挖掘相关的Hadoop生态系统组件技术与应用,包括了Hadoop、Hive、Zookeeper、HBase、Spark、Flume、Kafka组件内容,并在每一章中通过一个
全书共13章,分两大部分进行全面而系统的介绍, 第一部分从腾讯大数据平台的发展历程和总体架构切入,深入剖析了各项技术原理,阐述了实战过程中的挑战和自研核心技术的设计思想,覆盖了大数据接入、计算、存储、分析、调度等大量技术组件。 第二部分主要介绍了腾讯在数据治理、数据应用、机器学习和平台运营方面的建设经验,并对腾讯大数据
本书主要采用理论学习与实践操作并重、上层应用与底层原理相结合的方式讲解数据分析师需要掌握的数据分析基础知识,包括基础理论、关联规则分析、回归分析、分类分析、聚类分析、集成学习、自然语言处理、图像处理和深度学习。每章内容从7个方面展开讲解:包括应用场景、算法原理、核心术语、Python编程实践、重点与难点解读、习题和主要
数据科学基础
传感器在当代科学技术中占有十分重要的地位,所有以计算机为基础的自动化、智能化系统,都需要传感器提供赖以做出实时决策的数据。近年来传感器技术发展非常迅速,非常明显的发展趋势是:沿用传统的作用原理和某些新效应,优先使用晶体材料,采用微机械加工工艺和微电子技术,从传统的结构设计转向微机械加工工艺的微结构设计,研制各种新型传感
本书系统得讲述了有关机器人的基本组成、工作原理和相关仿真。本书共分9章,内容包括机器人的基本相关知识,如机器人的概念、机器人的发展史以及其现状、机器人的伦理问题、机器人的参数应用等;机器人控制的数学基础;机器人的运动学;机器人的静力学和动力学;机器人的PID控制;机器人工作区间和奇异性的分析;机器人鲁棒自适应控制;机器