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本书详细介绍了机器人传感器的基础知识和工作原理，以及多传感器信息融合技术的应用实例。全书共分11章，主要内容有传感器的定义与分类、基本组成，机器人的系统组成，机器人常用的传感器，智能传感器技术及应用，多传感器信息融合技术的定义、分类，多传感器信息定量和定性融合的方法，多传感器信息融合技术在装配机器人、焊接机器人、移动机

知识图谱以三元组形式组织现实世界的各种事实，并通过图的形式揭示事实间语义关联，由于其完善的知识组织和存储方式，且建模更加灵活、表达能力更强，逐渐拓展到语言理解、智能问答、推荐系统等领域应用。工程应用场景中时序信息相关的动态性是知识图谱关键及主要特征，融合时序相关信息的动态知识推理对于提高知识图谱推荐、问答等应用的精准性

本书分为六个章节，分别介绍了竞赛机器人设计中的基础理论、核心技术、设计流程以及实践应用，涉及工程机器人设计、创新竞赛机器人设计、人形竞赛机器人设计和“创意+机器人”设计。

本书为专著，深入剖析了SVIn2系统的设计理念与工程实践，详细介绍了其整体架构、模块实现以及在复杂水下环境中的定位与建图性能。书中不仅探讨了SVIn2的系统创新与性能，还对比了其与国内外当前SLAM(同步定位与建图)研究进展，展示了其在多传感器融合、鲁棒初始化、实时回环闭环等方面的显著优势。此外，书中还提供了从模块化剖

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本书是一部面向非计算机专业学生的教材，旨在介绍大数据相关知识，帮助学生全面了解大数据的生命周期及其相关技术。全书共分为8章，系统地介绍了以下内容：大数据采集与预处理、大数据存储与管理、大数据处理平台、大数据分析、大数据可视化、大数据安全与伦理以及大数据应用等。

本书介绍了大数据存储技术，包括分布式存储系统、非关系数据库、列值数据库、文档数据库、图数据库、大数据云存储、时序数据库等，并就大数据存储系统构建、规划、部署、优化、维护等进行阐述。

本书共分为六章。第一章介绍数据科学和大数据分析的概述、应用领域、发展历程和未来趋势。第二章介绍数据科学基础，包括数据类型和数据结构、数据收集和数据清洗、数据探索性分析和数据可视化。第三章介绍数据科学的方法，包括统计分析方法、机器学习方法、深度学习方法和自然语言处理方法。第四章介绍数据科学的技术，包括数据库技术、分布式计