本书围绕工业机器人的相关基础理论及基本应用知识等内容进行了详细讲解，共分为8个项目，包括漫游工业机器人世界、工业机器人及驱动方式分类、工业机器人的技术参数和运动原理、工业机器人传感技术、工业机器人结构和末端执行器、工业机器人控制技术、工业机器人编程技术、机器人的工业应用。

本书共十章，内容包括：大数据的认知，大数据安全、隐私和合规管理，大数据时代的理解，大数据应用的模式和价值，大数据应用的基本策略，大数据技术在全社会医疗健康资源配置的优化，大数据时代下的城市交通，金融大数据创新应用，大数据时代下的教育变革等。

本书着重阐述传感器与检测技术的基本知识,常用传感器的工作原理、基本结构、主要性能、测量电路和应用方法;检测系统中的信号处理、干扰抑制技术和若干新型传感器。要求使用者掌握传感器的基本原理、基本特性、信号调节电路、设计原理以及它们在电量和非电量检测系统中的应用。同时,本书在各章编写中,加入典型工程应用实例,理论联系实际,加深了学生地理解。

本书全面详细地介绍了大数据生态系统中的主流技术。全书共10章，主要包括大数据生态系统概述、大数据采集技术、大数据存储技术、大数据分析处理技术等内容，书中涵盖了Hadoop、Hive、Hbase、Kafka、Spark、Flink等技术的原理和实践，其中重点介绍了Hadoop技术、Spark技术及Flink技术。本书详细介绍了主流大数据技术框架的基本原理、环境搭建、操作使用和在典型行业中的具体应用，使读者不仅能够在宏观上全面认知大数据生态系统，而且还能在微观上深入理解大数据技术细节。本书不仅适合大

本书共分六章，内容包括：智能工业机器人的机械结构、机器人获得感觉的必要手段——传感、机器人信息的接收、移动机器人远程控制技术等。

蝙蝠优化算法是一种新颖的模拟蝙蝠行为的群智能优化算法，因该算法有模型简单、参数少、通用性强等优点，故被广泛应用于解决实际问题。本书分为8章，第1～2章介绍蝙蝠优化算法的基本框架、研究进展，并讨论了蝙蝠算法的全局收敛性问题；第3～6章从蝙蝠算法的全局搜索方式、局部搜索方式、全局/局部搜索的平衡策略、全局/局部搜索的集成策略等方面介绍作者的工作；第7～8章围绕软件缺陷预测问题，分别构造多目标软件缺陷预测模型和高维多目标软件缺陷预测模型，并有针对性地设计相应的多目标蝙蝠优化算法和高维多目标蝙蝠优化算法