本书面向非工业机器人专业，如数控专业、电气自动化专业，是融合专业知识与创新创业知识的书籍。本书内容包括机器人集成应用基础、ABB 工业机器人的应用、工业机器人通信与工业机器人视觉、虚拟工作站的构建、工业机器人故障的维修与调整和典型工业机器人工作站的集成等。本书适合工厂中从事工业机器人集成工作的人员使用。

本书以分布式光纤传感器为主要对象，介绍了分布式光纤振动传感器的传感机理、振动信号定位及检测方法，包括基于波分复用的分布式光纤振动传感及定位原理、基于时延估计的分布式光纤振动传感及定位原理、并进行了定位试验研究；结合作者近年来相关的研究与应用实践，阐述了分布式光纤传感的振动信号处理方法、基于经验模态分解的光纤振动信号特征提取方法、基于多维特征的光纤振动信号识别方法、基于Self-AM-BiLSTM的光纤传感振动信号识别方法。

本书首先介绍了自动化专业学生创新能力培养相关的概念和理论。然后介绍了国内外大学生创新能力培养的现状、经验和不足，提出了自动化专业学生创新能力培养模式的构建路径。最后以作者所在学校为例，详细介绍了自动化专业学生创新能力培养的实践经验。

本书讲述：大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。首先，本书在总结大数据的概念、特征的基础上，给出大数据的本质是客观存在的论断。其次，探讨大数据价值变现与应用，并重点研究和讨论数据分析与数据挖掘。

本书全面讲解指标体系与指标平台的设计方法和实践案例，全书共10章。第1章介绍指标驱动的数字化经营。第2章着重介绍指标体系的设计方法。第3、4章深入讲解指标平台的产品设计和技术架构，包括如何构建“一处定义，全局使用”的指标平台。第5-8章介绍零售、金融、制造、连锁加盟等行业的指标平台设计、建设和应用案例，展示不同行业的指标平台建设最佳实践。第9、10章探讨两大趋势：数据民主化，以及大模型在数据智能、指标管理中的应用。

本书为想要设计、构建和维护实时分析应用程序的人员(包括数据工程师、架构师和技术领导者)提供了结构合理的基础知识。第1章和第2章简要介绍实时分析，并概述可以构建的实时分析应用程序的类型。第3章介绍一家虚构的比萨公司，该公司已经建立了流处理基础设施，但尚未实现任何实时分析功能。第4-10章展示如何为这家比萨公司实现不同类型的实时分析应用程序。第11-13章介绍将应用程序投入生产时的注意事项、实时分析的一些真实使用案例，以及未来几年该领域可能会出现的情况。

本书系统地建立了数据博弈论。首先，论述了数据资产的属性以及数据资产的价值的信息经济学基础；其次，阐述了公共数据库的公共产品属性和数据共享信任博弈的基本模型，并分析了复杂网络上的公共数据演化博弈。第三，建立了供应链预测数据共享博弈模型，获得了带有"廉价谈话"的供应链预测数据共享博弈的子博弈精炼纳什均衡。第四，系统分析了数据共享的信任机制设计，建立的基于公共数据的电子证据区块链框架。第五，系统给出了数据主权博弈与国际科学数据共享机制，建立了数字税的非对称市场双头垄断博弈模型，并给出了近似解。第六，在

本书综合介绍了量化信息状态估计与融合方法在无线传感器网络的应用，综述了国内外研究现状和存在的问题，并对相关理论和仿真实验等进行的阐述。全书共10章，分别为绪论、目标状态估计融合相关理论、WSN中量化噪声分析及基于均匀量化测量的目标状态估计、WSN中基于量化信息和Sigma点变换的目标状态估计、线性系统中基于量化信息的状态估计性能、分布式量化航迹融合、基于自适应量化测量的目标状态融合估计、信道感知目标跟踪及跨层优化、P2P传感器网络中分布式协同目标跟踪、WSN中（多）目标跟踪算法流程设计。

本书还以航空、航天、航海等若干典型高端制造业为例，研究机器人与智能制造技术和行业发展瓶颈的关系，提出促进机器人与智能制造前沿领域发展的政策建议。本书为相关领域战略与管理专家、科技工作者、企业研发人员及高校师生提供了研究指引，为科研管理部门提供了决策参考，也是社会公众了解机器人与智能制造发展现状及趋势的重要读本。

本书系统性地介绍了事件触发预测机制和网络攻击下弹性事件触发预测机制理论与应用，是作者近些年来从事相关研究工作的总结。针对网络化预测控制系统所面临的资源受限和网络威胁问题，本书提出了一系列兼顾资源消耗和系统性能的事件触发及弹性事件触发解决方案。全书共10章：第1章为绪论，第2、3章分别阐述了线性和非线性系统改进型事件触发预测控制策略研究；第4章阐述了DOS攻击下弹性事件触发预测控制策略研究；第5至7章阐述了FDI攻击下多种弹性非周期触发预测控制策略研究；第8章阐述了Replay攻击下弹性自触发预测