本书以“智能协作机器人技术及应用”职业技能等级证书（中级）标准要求为依据，采用项目引领、任务驱动的编写方式，内容涵盖智能协作机器人系统的系统设计、系统编程、系统调试与优化、系统维护维修等工作领域的多个核心任务和技能。全书包含6个实训项目、15个具体工作任务，每个项目融入了素质教育元素，促进知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观的贯通统一。项目内容涵盖智能协作机器人系统相关机械与电气组件选型、机械与电气系统设计、机器人脚本与混合编程、工艺离线仿真应用、机器视觉编程与应用、综合系统编程与调试等内容

本书以多格漫画形式掀开大数据的朦胧面纱，带领读者走进数据科学的浩瀚世界。故事讲述了由数据的产生，直至其发展成为大数据这一历程，使读者感受到大数据释放的力量、绽放的价值、迸发的智慧、遭遇的安全之忧。同时，引导读者进一步理解数据的形式与内涵、大数据的概念及特征、人工智能与大数据的关系，加深对数据科学的认知。

本书系统介绍了面向人工智能领域中的数据安全、隐私保护技术和工程实践。本书首先探讨了人工智能领域所面临的各种数据安全和隐私保护的问题及其核心需求，并在此基础上纵览和比较了各种隐私保护计算技术和解决方案的利弊；然后详细阐述了目前比较具有工程实践优势的可信执行环境技术，及其在主流人工智能场景中的工程实践参考案例。此外，本书介绍了关于数据安全和隐私保护的概念、原理、框架及产品，从而帮助读者对机密计算的技术全景有整体的理解。

针对无线传感器网络定位方法的难题及挑战，本书第1章概述了无线传感器网络的基本概念及研究现状，第2章介绍定位过程中的重要前提——距离测量与估计，按照经典的测距与非测距分类方式总结了典型的定位方法。第3章和第4章分别讨论静态无线传感器网络定位及移动无线传感器网络定位方法。第5章探讨无线传感器网络中移动锚节点的路径规划问题。第6章阐述空洞地形等特殊网络的定位方法。第7章和第8章介绍无线传感器网络定位中的硬件、软件开发。

《吉布斯分布的局部、动态与快速采样算法》由爱丁堡大学博士后凤维明撰写，内容荣获2021年度CCF优秀博士学位论文奖。全书立足大数据背景下的新问题，从分布式采样和动态采样两个具体问题入手，给出了有理论保障的算法并研究了新模型下采样问题的复杂性。《吉布斯分布的局部、动态与快速采样算法》共十章，分为四个部分：第零部分（第1~2章）主要介绍了全书的研究背景、研究问题、研究成果，向读者讲解了全书的结构和章节安排，之后给出了吉布斯分布和采样问题的严格数学定义，介绍全书中经常使用的相关概念，并总结一部分已有的

Centreon是一款分布式开源监控平台，易于安装、管理，可支持大规模的网络监控。本书基于作者实践经验讲述如何使用Centreon。全书共15章，大致可分为4部分：第1章和第2章为基础部分，主要介绍分布式监控平台Centreon的主要特征、功能；第3～5章介绍系统部署，用ISO镜像文件部署Centreon及在CentOS上部署Centreon，并在安装好的Centreon上做最简单的主机监控；第6～13章为生产环境监控实践，涉及生产环境的方方面面，是全书的精华；第14章和第15章介绍一些比较典型

本书根据信息技术发展的趋势，结合多年的教学、科研经验，从实用角度编写。其特点在于，介绍无线传感器核心技术56个典型应用实例的电路组成特点，供读者参考、借鉴。本书共9章，第1章介绍无线传感器的类型特点，第2章介绍传感器的组成、分类、静动态数学模型、特性与标定、选用方法与技巧，第3章介绍无线传感器的电波、遥控特点、频率范围、收发组成、专用器件，第4章介绍红外遥感特性、定律与传输方程、遥感载荷、光电管、热释电传感器，第5章介绍光敏电阻、光电池、发光二极管、光电晶闸管、磁控传感器应用技术，第6章介绍声传

《机器人伺服控制系统及应用技术》是一本理论与实践紧密结合的图书，通过9章内容，全方位解读了机器人伺服控制系统的相关知识。从机器人组成开始讲解，逐渐引入到机器人的感知系统和控制系统，整合电机学、气压与液压控制、机器人机构等与伺服控制系统密不可分的相关技术，从基础知识到实例应用分析，让读者全面系统地学习伺服控制技术。全书核心内容包括机器人步进电机控制系统、直流伺服控制系统、交流伺服控制系统、伺服驱动器与运动控制器、气动伺服控制系统、液压伺服控制系统、视觉伺服控制系统等。本书适合机器人、机电一体化专业

本书采用“问题描述+解决方案”模式，通过500个案例介绍了使用Pandas进行数据分析和数据处理的技术亮点。全书共分为8章，主要案例包括：读写CSV、Excel、JSON、HTML等格式的数据；根据行标签、列名和行列数字索引筛选和修改数据，使用各种函数根据数据大小、日期范围、正则表达式、lambda表达式、文本类型等多种条件筛选数据；统计NaN（缺失值）的数量、占比，根据规则填充和删除NaN；在DataFrame中增、删、查、改行列数据，计算各种行差、列差、极差以及直接对两个DataFrame进

本书从认知、实施、案例和拓展4个方面深入浅出地分析了RPA（机器人流程自动化）的应用前景以及实践。本书首先介绍了RPA的基本概念和优缺点、RPA相关的工具以及企业选择RPA的原因；其次，说明了企业如何开启RPA之旅、RPA售前咨询、业务流程挖掘、RPA项目交付管理、RPA实施要点、RPA开发规范等实用知识；再次，通过RPA在银行、保险、政务、制造、人力资源、能源、物流服务和证券等领域的应用，帮助读者了解RPA实施方案；最后，阐释了RPA机器人建设方案、IPA相关知识，以及RPA与区块链、人工智能