本书内容紧密对接装备制造相关岗位能力要求，主要针对当前典型产线装备的设计、安装与调试技术技能，介绍智能制造产线涉及典型装备的功能特点、机械安装与调试、控制程序设计、数字孪生虚拟调试和实体调试等工作内容的实施方法和项目化实践。装备制造过程充分融合数字化、信息化、智能化技术，结合人工智能和物联网技术，是大势所趋。数字孪生技

本书详细讲解了智能生产线从设备建模到虚拟仿真，再到虚拟调试的全过程的相关理论知识和技能操作方法。全书共有6个项目，项目1主要基于西门子机电一体化概念设计(NXMCD)认识装备虚拟调试；项目2介绍了原料库的工艺仿真；项目3介绍了装备内部的信号控制仿真；项目4介绍了装备软件的在环虚拟调试；项目5介绍了包装工作站的工艺仿真；

本书通过7个项目介绍了亚龙YL-335B型自动化生产线的必备知识和技能，主要内容包括自动化生产线认知、供料站的安装与调试、加工站的安装与调试、装配站的安装与调试、分拣站的安装与调试、输送站的安装与调试、人机界面的组装与调试。本书注重立体化资源的建设，通过随书二维码等形式将教学资源融入教材，帮助学生实现线上与线下学习相结

本书以MCGS嵌入版组态软件为例，通过照明电路控制、电梯运行系统、水位控制系统、交通灯控制、自动配料机控制等典型工业应用场景，系统阐述了触摸屏组态控制技术的实现方法与工程应用。内容涵盖组态界面设计、设备通信配置、报警机制建立、安全策略设置等核心环节。本书采用项目引领、任务驱动的编写模式，通过12个典型工业案例和4个综合

本文以“数字经济驱动下数据资产价值评估研究”为题，以激活数据价值潜能、促进数据有效流通、保障数据公平交易、提高数据管理水平为落脚点，对数据资产价值评估问题展开系统的理论、实证与案例研究。本书基于作者博士论文完成，旨在提高数字经济驱动下数据资产价值评估的科学性和合理性，以深化现有数据资产价值评估的理论、实证与案例研究。

本书从数字资源的资产化确认方法，资产化确认标准，资产化分类，财务核算，财务报表及数字资产财务管理等各个方面做出了相应的探讨，提出了明确的观点和方法。

本书共10章，其中：第1-6章主要介绍Hadoop平台的基础理论知识，涉及云计算与大数据概述、Hadoop平台概述、分布式文件系统HDFS、Hadoop的I/O操作、分布式编程模型MapReduce及其作业运行机制；第7-10章介绍基于Hadoop平台的相关应用组件，包括数据分析技术Pig、数据仓库Hive、分布式数据

本书共8个项目，分别讲解Hadoop大数据处理平台、大数据存储技术(HDFS)、大数据离线计算框架(MapReduce&YARN)、大数据数据库(HBase)、大数据数据仓库(Hive)、大数据数据转换(Sqoop)、大数据日志处理(Flume)、大数据实时计算框架(Spark)。

本书共4个项目，主要包括大数据行业的背景和发展趋势，Hadoop的安装与配置实践，Hadoop的三大核心组件：HDFS、MapReduce和YARN、Hadoop生态系统的其他重要技术。

本书以Scala和Python两种编程语言为工具详细介绍了Spark的功能和技术，讲解了Scala和Python的语言基础；深入探讨了Spark的系统原理、系统架构和运行机理，并提供了详细的安装指南；在数据处理方面详细介绍了Spark的RDD编程、结构化数据处理和流数据处理；涉及Spark在机器学习和图计算领域的应用，