本书基于MCD机电一体化调试平台，根据真实智能生产线在NX软件中开发好
的智能物流单元、智能仓储单元、智能加工单元、智能检测单元和智能装配单
元仿真模型编写，通过各单元控制程序样例和调试方法的学习，设计智能生产
线的控制程序，搭建调试平台，对仿真模型进行控制，验证工作逻辑。由于仿
真模型具有数字孪生功能，与真实物理模型具有相同物理属性，可在没有真实
物理设备的情况下，学习和掌握对智能生产线集成的能力。
本书可作为高等职业院校
应用型本科
机电设备类

制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。随着工业4.0、智能制造、工业互联网等新工业战略的提出，大数据、云计算、人工智能、数字孪生等新一代信息技术风起云涌，以智能制造为主要特征的第四次工业革命轮廓初现，制造业开始进入智能制造时代。作为智能制造基础的数字化工厂引起广大实践者和研究者的关注。
本书以数字化工厂为主线，系统阐述了数字化工厂的定义、规划、建设、实施、运营和评估。
本书可以作为高等院校工业工程、智能制造、计算机等相关专业本科生和研究生的教材，也可供制造业数字化转

本书介绍规范性分析以及如何使用规范性分析进行决策，理论部分和实践部分相对平衡，展示了直观的概念插图、现实的示例问题和案例研究。
全书共6章。第1章概述商业分析及分析的纵向视图和简单分类，并介绍规范性分析所处的位置。第2章介绍优化。第3章解释蒙特卡罗模拟、离散模拟和连续模拟等强大的决策工具。第4章介绍多准则决策及其简单分类。第5章介绍专家系统和基于案例的推理。第6章介绍大数据、深度学习和认知计算等前沿分析技术。
本书适合商业分析专业人员与相关专业本科生和研究生阅读。

本书分为三个部分：基础理论、大数据可视化方法、大数据可视化工具及应用。基础理论部分包括第1、2章，回顾了可视化发展进程，介绍了可视化领域的一些基础概念及应用，以及可视化的一般流程及设计组件。大数据可视化方法部分包括第3到7章，主要介绍了不同类型数据的可视化方法，包括：时间数据、比例数据、关系数据、文本数据、复杂数据。大数据可视化工具及应用部分包括第8到14章，选取了市场上一些主流的可视化工具，围绕它们的使用方法和应用案例展开。这些工具包括商业软件：Excel、FineBI、DataV、Table

本书全面介绍了预测性分析相关方法，不仅直观地阐述了相关概念，还给出了现实的示例问题和真实的案例研究包括从失败项目获得的经验教训。
本书理论和实践内容相对平衡，便于读者加深理解。
全书共9章，外加一个附录。
第1章为分析导论，
第2章为预测性分析和数据挖掘导论，
第3章介绍预测性分析的标准流程，
第4章介绍预测性分析的数据和方法，
第5章介绍预测性分析算法，
第6章探讨预测性建模中的高阶主题，
第7章介

本书通过整合利用卫星和航拍影像、地面跨时空视频、网络数据和地理信息等多源异构数据，围绕天空地海量数据源分布特点和安全保密要求，并根据公共安全事件智能感知与理解的需要，利用先进的多源异构数据汇聚与协同相关技术，实现多源异构数据的跨时空、多尺度、多粒度汇聚，构建公共安全事件处置需要的数据体系，形成跨系统协同管理、跨空间安全调度、跨平台安全服务的数据保障总线，并建设一体化天空地海量多源异构数据汇聚管理平台，为公共安全事件的智能感知与理解提供数据支撑服务。

在大数据时代，我们并不缺少数据，缺少的是利用数据分析的思维和工具去解决实际问题的能力。数据化分析是运用恰当的方法和工具，对数据进行科学、有效的分析，从而提出有理有据、具有可操作性的建议，以解决现实中的难题。本书主要介绍了数据分析的9 种思维、7 种工具、学习方法、基本方法、展现方法、制作数据分析报告的方法，以及数据分析的思维模型。本书适合所有对数据分析感兴趣的读者阅读，特别是在工作或生活中需要经常跟数据接触的人，如数据分析师、产品经理、运营人员、管理人员、财务人员等。

本书讲述Apache Flink大数据框架的原理，以及如果将Apache Flink应用于大数据的实时流处理、批处理、批流一体分析等各个场景。通过原理深入学习和实践示例、案例的学习应用，使读者了解并掌握Apache Flink流处理的框架的基本原理和技能，接近理论与实践的距离。
全书共分为8章，主要内容包括Flink架构与集群安装、Flink开发环境准备（基于IntelliJ IDEA和Maven）、开发Flink实时数据处理程序、Flink流数据分析、时间和水印概念、窗口操作、状态和容错

本书重点讲述统计数据分析方法和数据挖掘技术，在大数据时代和人工智能时代，数据驱动的知识抽取技术成为一项重要学习和研究内容。本书采用理论和举例相结合的方式进行数据分析和数据挖掘知识讲解，并配套《数据分析与数据挖掘建模工具》一书，便于理论和实践相结合。书中内容包括统计检验、方差分析、回归分析、关联分析、分类模型、聚类模型、离群点分析等典型的数据分析和数据挖掘方法。

本书围绕先进自动测试系统，以信号发生、采集和分析理论为主线，结合自动测试、常规测量和前沿探索研究中的大量实例进行阐述。具体内容包括测量与计量基础，信号采样与量化，基于模拟/数字转换技术的测量，数字模拟转换及信号发生，基本电参量测量，时间与频率的测量，信号波形显示与测量，频谱分析与测量，自动测试系统概述，自动测试系统总线技术，仪器驱动器与软件平台。