"本书是一本关于ROS2的入门教程。ROS2是机器人操作系统的新一代版本，通过全面迭代升级，ROS2在ROS1的基础上进一步完善，为机器人开发提供更加稳定、高效的解决方案。通过理论与实践的结合，本书由浅入深地帮助机器人领域的读者全面掌握ROS2相关内容，主要包含ROS2的概述以及环境搭建、ROS2通信机制、核心ROS2通信机制补充、ROS2工具如launch、rosbag2、TF（坐标变换）、rviz2可视化、urdf建模等。
通过本书的学习，读者可以了解ROS2的整体框架，掌握机器人的相

本书介绍预测控制理论和双层结构工业算法，包括预测控制原理、预测控制模型辨识、预测控制稳态目标计算、稳定过程和积分过程的双层动态矩阵控制、状态空间模型的双层动态矩阵控制、双层预测控制的非线性和变自由度处理技术，以及两步法状态空间预测控制与广义预测控制。本书综合考虑研究生这类读者群的接受水平和期望，将预测控制理论融人工业领域。本书提供大量仿真算例和例题，并且给出部分程序代码供读者研究与参考。

"本书主要内容包括传感器开发平台搭建、传感器基本装置的设计与制作、传感器显示装置的设计与制作、环境传感器装置的设计与制作、无线传感器装置的设计与制作、生物传感器装置的设计与制作、遥控传感器装置的设计与制作7个项目，涵盖了传感器技术应用的常用开发技术，可以满足学习者学习传感器技术应用嵌入式开发的需求。
本书适合作为大中专院校应用电子技术、人工智能技术应用、电子自动化技术、机电一体化技术、计算机应用技术等专业的教材。"

本书主要介绍如何通过动态系统学习控制律使机器人具备实时反应能力。本书首先介绍机器人学习数据的收集方法，然后重点讲解使用动态系统学习控制律的核心技术，使用动态系统进行轨迹规划的方法，以及使用动态系统进行柔性控制和力控制的方法。本书提供大量应用示例，包括机械臂、拟人手和仿人机器人的全身控制等。

起重机器人是生产制造、物流、建筑等国家重点产业的核心装备之一，在货物搬运、设备装配等领域发挥着重要作用，极大地提高了生产效率与经济效益。相比于平移式起重机器人，旋转式起重机器人增加了吊臂旋转/俯仰运动等功能，灵活性更高、可操作性更强且可达空间更广。然而，三维转动往往存在离心力与摩擦，系统具有更为复杂的动态特性与耦合关系，易引发不可驱动负载大幅摆动与定位误差，加之实际应用中参数/结构变化、驱动器饱和、外部扰动等，系统控制难度进一步增加。此外，随着吊运需求与环境日益复杂，亟须驱动多起重机器人协作完成

本书体现了专业知识与创新创业知识相融合的理念，以FANUC 工业机器人为载体，并结合实际应用和相关要求而编写。本书包括工业机器人装调与维修基础、工业机器人安装与连接、工业机器人本体的拆装与调整、FANUC 工业机器人的通信、FANUC 工业机器人元器件的更换和工业机器人常见报警及故障处理等内容。
本书适合企业、工厂中工业机器人与数控机床操作、安装、调试与维修维护人员学习参考。

本书介绍了数据质量管理和治理的核心概念，以及定义和评估数据质量的技术，以提高业务中的数据质量水平，并确保生成的数据支持高级分析和AI应用程序。本书还给出了4步DARS法实现的高质量数据体系。这种方法是战略和战术的结合，旨在从数据中为企业提供最大价值。本书内容涵盖：定义篇，旨在确定数据质量及其特征或维度，以实现读者对数据和数据质量的共同理解；评估篇，用于确定各项数据质量水平并查明问题根源；实现篇，即贯彻行业最佳实践，改善数据生命周期的数据质量；持续篇，用于确保已实现的所有好处得以延续。本

本书分为三个部分，分别介绍了数据要素市场、数据安全和隐私计算。第一部分介绍了数据要素市场的基本情况，包括数据要素制度体系和数据要素市场发展；第二部分结合数字化转型的背景，讲述了多个具备代表性的数据安全理论及实践框架、数据安全常见风险、数据安全保护最佳实践、代表性行业数据安全实践，以及数据安全技术原理、大模型与数据安全等内容；第三部分详细讲解了可信数据流通交易空间、隐私计算技术原理、隐私计算实践案例、隐私保护大模型基础设施等内容。 本书可以作为高校学生、数据要素市场从业者、数据安全行业从业者的入门

从读者对象的角度看，本书既大大降低了没有编程经验的读者学习Python数据分析的门槛，又为有经验的Python数据分析师提供了大量实用的AI数据分析技巧，帮助他们快速转型为具备AI能力的数据分析师。从核心内容的角度看，本书不仅讲解了如何在数据预处理、数据清洗、数据可视化等基础的数据分析环节使用AI工具，而且还讲解了如何在聚类分析、预测分析等高级的数据建模环节使用AI工具。

《Hadoop海量数据处理》从Hadoop的基础知识讲起，逐步深入Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce分布式编程框架的核心技术，帮助读者全面、系统、深入地理解Hadoop海量数据处理技术的精髓。本书在讲解技术原理时穿插大量的典型示例，并详解两个典型项目实战案例，帮助读者提高实际项目开发水平。
《Hadoop海量数据处理》共15章，分为4篇。第1篇Hadoop基础知识，包括大数据概述、Hadoop概述、Hadoop环境搭建与配置；第2篇Hadoop分布式存储技