本书面向智能制造，以开放式、智能数控系统的开发与应用为主线，基于哈尔滨工业大学在该领域10余年来的研究成果，较全面地介绍开放式智能数控系统的软硬件需求、功能结构框架、开放性技术、STEP-NC及智能化实现方法，并分析了开放式智能数控系统与工业4.0、工业互联网、中国制造2025等规划的联系。 具体内容包括：开放式智能数

由雷虎民、邵雷、杨遵*的《多模型建模与控制的理论和方法(精)》介绍非线性系统多模型建模的应用背景与意义、国内外研究动态和发展趋势以及本书的主要内容和特色；非线性系统离线与在线建模的相关理论与方法；多模型自适应控制、多模型预测控制、基于在线建模的预测PID控制、基于在线建模的滑模预测控制等非线性系统的多模型控制方法；如何

本书由知名的计算机科学家BillInmon撰写，是一本介绍数据湖的书。本书讲述了如何构建一个有用的数据湖，非常适合数据科学家、数据分析师来参考。通过阅读本书，读者可以解决很多工作当中遇到的大数据问题，并且了解数据湖的使用和架构。

本书讨论的是离散事件系统(DiscreteEventSystems,DEVS)的建模与仿真技术,有些文献也将这类系统称为离散事件动态系统(DiscreteEventDynamicSystems,DEDS),甚至简称为离散系统(DiscreteSystems)。典型的例子有:交通系统(空中、地面)、计算机系统、通信网络系

本书探讨了知识与数据混合驱动的二型模糊方法与应用，主要涉及数据驱动二型模糊集合模型的构建、数据驱动二型模糊系统设计、知识在二型模糊系统中的嵌入、知识与数据混合驱动二型模糊系统设计等。

本书是面向商业和技术专业人员的大数据权威指南，清楚地介绍了大数据相关的概念、理论、术语与基础技术，并使用真实连贯的商业案例以及简单的图表，帮助读者更清晰地理解大数据技术。本书可作为高等院校相关专业“大数据基础”、“大数据道路”等课程的教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员和所有对大数据感兴趣的人士阅读。

本书分为基础篇和漫谈篇。基础篇介绍三类经典的启发式预测控制算法（即模型算法控制、动态矩阵控制、广义预测控制）、输入非线性系统的两步法预测控制、具有稳定性保证的预测控制综合方法，并侧重于鲁棒预测控制和阐述启发式算法与综合方法的关系。漫谈篇从多个角度、各种算法出发，讲述状态可测和输出反馈两种情况下多胞描述模型的鲁棒预测控制

王伟军、刘蕤、周光有编*的《大数据分析》结合大数据分析实操和商务应用场景，以大数据分析流程为主线，按照“原理、方法、工具和应用”组织内容体系，主要内容包括：大数据生态系统和大数据分析的环境搭建、大数据收集、大数据计算、大数据挖掘、大数据可视化，通过在用户搜索行为分析和个性化推荐系统两个现实场景中的实验，阐述并展示

《大数据巨量分析与机器学习的整合与开发》讲述大数据和机器学习的基本概念，如：分类、分析、训练、建模、预测、机器学习（推荐引擎）、机器学习（二元分类）、机器学习（多元分类）、机器学习（回归分析）和数据可视化应用。为降低读者学习大数据技术的门槛，书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解，展示了如何在单台Windows系统

本书围绕微机控制应用技术，以51单片机为基础，采用C语言作为程序设计语言，综合考虑了高职学生的接受能力、就业需求，并结合近几年的教学改革经验编写而成。本书按照由浅入深、循序渐进的原则，选取了七个项目，分别为：熟悉微机控制系统、七色发光手电、LED点阵屏、无字库LCD液晶显示器12864、基于DS18B20的数字温度计、