本书系统阐述工业控制软件从传统开发模式向模型驱动、可视化建模和低代码技术演进的完整路径，重点呈现工业控制系统在智能制造和工业互联网背景下的新需求、新范式与新挑战。全书涵盖工业控制软件架构演进、低代码开发的核心技术体系、IEC61131-3/IEC61499等标准化建模语言、模型驱动架构(MDA/MDD/MBD)、跨团队

本书应时代之需，系统构建了一套完整的数据治理与智慧治理知识体系，旨在为读者提供从理论基础到行业实践的全面指引。

本书共分为五篇：第一篇基础理论与概念框架，奠定数据空间的认知基石；第二篇架构设计与治理评估，是承上启下的方法论核心，聚焦数据空间的构建、运行与治理；第三篇平台选型与技术实现，聚焦技术落地与平台选型；第四篇行业应用与最佳实践，通过七大关键行业(工业、能源、金融、医疗、交通、农业及基于FIWARE的通用实践)的翔实案例，全

本书由浅入深地逐步指导读者如何在实际项目中使用KNIME进行数据分析、数据可视化、一键生成报告、自动化处理数据等操作。没有任何编程基础的读者在学习了本书后也能够快速入门数据分析，并高效地利用KNIME直观的图形化界面优化工作流程，提升工作效率。

本书共分8个单元。内容包括：Web数据可视化概述、新能源汽车监测可视化平台、UI前端框架基础、前端框架基础、前端框架进阶、数据可视化设计基础、基于Vue的数据可视化开发、新能源汽车数据大屏制作。

本书全面介绍了经济模型预测控制的基本原理、算法及其在复杂工业系统中的应用，主要内容包括：经济模型预测控制的基本原理与基本特点以及和本书相关的数学基础与预备知识，基于Lyapunov函数的非线性经济模型预测控制策略、多目标理想点跟踪经济模型预测控制策略和时变性能经济模型预测控制策略，隐式收缩经济模型预测控制策略的单层优化

本书构建了连续系统建模与仿真的完整知识体系，内容涵盖仿真理论基础、误差分析、连续系统数学建模(机理与数据驱动)、数值仿真算法(积分法、微分方程求解、离散化方法)及采样控制系统仿真等核心技术，并介绍了Vensim、Simulink等主流仿真工具的应用。

本书共分10章，力求构筑起循序渐进的学习路径，从大数据基础概念到环境配置，再到数据采集、存储，继而深入到数据分析与可视化，按照技术学习的逻辑顺序进行组织。全书在编写过程中深度融合校企双方优势资源，以“理论结合实践”为主线，通过案例和实验，帮助读者构建完整的大数据知识体系，提升实际工作能力。

本书采用项目化架构，包含六大项目：大数据基础知识、数据库技术基础、大数据分析方法、商业大数据处理(PowerBI)、财务报表分析及财务大数据综合分析。每个项目均以真实商业场景为载体，涵盖电商销售分析、客户行为洞察、财务风险预警、投资决策支持等典型应用场景，引导学生完成从数据采集、清洗到建模分析及可视化呈现的全流程训练。

本书给出了球极座标编码方案的新的参数设计方法，降低对信道码率的需求，进一步将量化控制系统转化为参数不确定系统，提出了基于球极座标编码方案的虚拟状态量化方法，分别用于单信道量化控制系统和双信道嵌套量化控制系统的设计，保证量化控制系统的稳定性，解决了20年来没有实质性进展的嵌套量化控制系统设计问题。球极坐标编码方案是量化控