本书包含理论和案例两部分内容，前半部分主要从基础知识、指导思想、工作步骤及评估体系等角度对大数据建模的方法论进行了总结和归纳，后半部分则通过若干案例介绍了该大数据建模方法论在气象、能源、网络、银行以及企业管理等多个领域中的实践及应用。大数据建模的特点使其不但需要有理论上的指导，还需要在实践中落地，因此本书非常强调理论与

本书主要以ABB机器人和国产新时代品牌的机器人为例，介绍工业机器人安装与调试技术。书中内容包含了工业机器人安全及装配基础知识、工业机器人机械装置的装配、工业机器人电气装置装配、整机调试和校准与功能测试五个项目。

本书内容包含8章：第一章检测与传感技术基础，介绍检测技术基础和测量概论，以及传感器的定义传感器的定义、分类、作用和发展。第二章应变式传感器，介绍应变片的种类、材料及粘贴，电阻应变片的测量电路，以及应变片式传感器的应用。第三章电感式传感器，介绍自感式传感器、差动变压器式传感器，以及电涡流式传感器。第四章电容式传感器，介绍

本书共有九个项目，内容包括：传感器与检测基本知识、温度传感器、光电传感器、压力传感器、位移传感器、流量传感器、速度传感器、气敏传感器、湿度传感器。

五年制高职及三二分段制及三年制高职可选用本书的教学内容.第11章线性代数第12章数据模型与决策数学实验。Excel软件用于解决线性代数和决策问题.本书之前需要学习本套书的第一册,第二册,第三册和第四册.前三册为初等数学,第四册为微积分内容.

本书内容包括：认识传感器，光电传感器应用，电容、电感接近式传感器应用，磁感应式传感器应用，电热式传感器应用，气敏传感器应用，应变式传感器应用，认识新型传感器和传感器综合应用等。

本书是工业机器人应用编程1+X职业技能等级考核配套教材。教材从实用的角度出发，面向工业机器人应用编程人员，对照《工业机器人应用编程职业技能等级标准》，结合工业机器人实际应用中常见的工程项目，通过以项目化、任务化形式整理教学内容，使学生在实际应用中学会工业机器人的基本知识和操作编程技能。?全书以实际工程典型应用案例为主线

本书以ABB工业机器人为例，介绍了工业机器人基础操作、工业机器人的VO通信、工业机器人程序数据的建立、工业机器人程序建立及指令应用、工业机器人应用示教编程。

本书共十章，内容包括：传感器的概述、电阻应变式传感器、电容式传感器、电感式传感器、压电式传感器、磁电式传感器、温度传感器、光电式传感器、其他类型传感器、传感器应用技术。

《大数据分类模型和算法研究》强调了大数据的宝贵价值，论述了常用的数据分析技术与方法，在此基础上设计对应的大数据分类模型（线性分类模型和分类分析模型），具体的大数据算法包括关联规则分析算法、分布式算法、聚类算法等，并对大数据分析算法的并行化进行了相关研究。《大数据分类模型和算法研究》阐述了各个算法的应用场景及算法复杂度，