本书深入探讨了多模态数据融合与人工智能技术的结合，聚焦于如何高效处理和分析来自不同来源的多模态数据，以推动智能系统的优化与创新。全书内容涵盖了多模态数据的采集、预处理、融合方法、算法应用以及特征提取与选择等关键技术，并详细介绍了人工智能算法在多模态数据分析中的应用，包括深度学习、强化学习等前沿技术。书中还对数据分析模型

本教材以人工智能技术在软件测试领域的研究与应用为核心，系统探讨智能算法、机器学习、数据挖掘等前沿技术如何赋能测试过程，旨在显著提升软件测试的自动化水平、执行效率与智能化程度。教材内容全面而深入，既包括软件测试的基础理论，也涵盖主流智能测试工具的使用方法、自动化测试框架的设计与构建，并进一步引入大数据分析技术，指导学生优

本书从基础认知出发，兼顾实训操作，内容分为基础知识篇和工程案例篇。基础知识篇针对西门子NXMCD的基本机电对象、运动副和约束、耦合副、传感器和执行器、运行时行为、仿真过程控制、虚拟调试协同连接的相关知识和实操技巧进行了系统介绍;工程案例篇针对小型自动化生产线控制面板、出料、传送、装配、仓储等典型机构以及指尖陀螺设备项目

本书从当前生产过程自动化工程的实际需要和过程控制的实际操作技能出发，在介绍过程控制的基本概念、自动控制原理的基础上，重点介绍了过程控制仪表的类型及特点、过程对象的建模方法、简单过程控制系统的设计分析与安装调试、集散控制系统及现场总线控制系统的应用等问题。全书共分8章，分别是绪论、自动控制系统建模、自动控制系统基本分析方

本书以随机扰动、网络攻击等复杂通信因素影响下的多智能体为研究对象，分析复杂通信因素对系统数学模型构建以及事件触发控制的影响，构建弹性分布式的事件触发一致性协议，节省系统的通信与计算资源，改善系统鲁棒性等性能，对网络化控制系统事件触发分析设计与综合方面的研究者和从业人员有学习和从业人员有学习和参考价值。

本书从大数据的概念、范畴等视角切入，具体阐释大数据的起源以及运转模式，进而识别其中存在的安全保密隐患，有目的地进行防范，确保大数据全周期安全保密。

本书共7章，首先介绍数据科学历史、概念与内涵，统计和机器学习基础知识；然后从数据科学的流程角度，展开讨论数据准备、数据建模与管理、数据计算与处理、数据分析等；最后从数据安全的视角切入数据科学进行相关内容的讲解。附录介绍了Python、MATLAB、R语言等面向数据科学的编程语言，常用的数据分析工具，常用的数据可视化工具

本书从工程应用的角度出发，注重基础性、系统性和实用性，较深入地介绍计算机控制系统的基本知识及分析和设计方法。全书共十章，包括绪论、计算机控制系统设计的硬件基础、计算机控制系统的数学基础、计算机控制系统特性分析、计算机控制系统的间接设计方法、计算机控制系统的直接设计方法、数字控制器的状态空间设计方法、计算机控制系统的工程

本书深入探讨了大数据与人工智能(AI)技术的融合与应用，旨在为读者提供一个系统化的理解框架，阐述这两种技术如何在各行各业中协同发展并推动数字经济的创新与转型。本书通过分析大数据与AI的核心技术，探讨其在政务、营商环境、社会信用体系、数据安全等领域的融合应用，重点揭示了技术协同与融合带来的社会效益和治理挑战。书中不仅关注

本书主要介绍单片机原理及应用、微机原理及应用、自动控制原理、DSP技术、FPGA应用、电子测量与仪器和传感器检测及应用课程的相关实验。既有验证性实验，也有设计性实验和综合性实验。