《运动控制系统原理及应用》首先介绍了运动控制系统的基本概念，让读者对运动控制系统的基本组成和应用背景有较为基本的认识；进而结合相关产品及项目实例分别介绍几种常见的运动控制策略、数字化部件、脉宽调制技术、智能控制技术及人机通信技术等，让读者对运动控制系统各部分原理和组成进行更加系统性的学习；最后以生产实例引导读者进行系统设计、集成的思考。

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本书全面介绍了工业机器人的基础知识以及基本应用，内容涵盖了工业机器人入门的全面知识，对接FANUC机器人C级培训标准，以FANUC工业机器人为对象，包含工业机器人的发展及应用、仿真软件的基本应用、机器人基本原理的学习、基本编程指令的应用、工业机器人的系统维护、基本工作站的构建以及集成等内容。

本书主要研究了表情识别系统基本理论、算法设计和应用。书中分别以动态人脸表情、微表情、鲁棒表情为识别对象， 系统介绍了相关特征提取、分类算法的技术方法， 并设计了一套主动视觉人脸跟踪与表情识别系统。本书可供从事模式识别、表情识别、人脸识别系统研究的科研人员、相关专业的研究生或高年级本科学生使用。

本书针对用于风机叶片修复打磨的移动机械手进行了理论研究。对打磨机器人的机构、控制策略、运动学、动力学、操作力控制等进行了理论分析。确定了用于风机叶片修复打磨的机器人的机构方案；对打磨机器人的动力学和耦合特性进行了理论分析和仿真研究；分析了打磨机器人的打磨控制策略；基于阻抗控制策略，设计了叶片打磨过程的控制模型，完成了仿真实验的研究。本书内容丰富，理论性强，能反映包括风机叶片在内的大型工件打磨机器人技术的研究进展，具有很强的针对性。 本书既可以作为高等院校相关专业研究生和高年级本科生的教材，也可以作为从事大型工件加工机器人和移动机械手研发的技术人员的参考用书。

本书简要介绍了成像自动目标识别设计的相关知识背景、应用场合以及目前面临的困难。结合本书作者在该领域的工作，详细介绍了成像自动目标识别过程中部分典型算法的并行化实现技术。模式识别、计算机视觉技术方面的发展日新月异。在实际应用中，算法的实现方式常常落后于算法的发展。算法适应性与实时性难以满足实际应用需求的矛盾成为制约其应用的主要原因，算法并行化技术为解决该问题提供了有效的途径。本书介绍了成像自动目标识别过程中典型算法的并行化实现技术，有效解决了实际应用中对算法适应性和实时性的矛盾。算法并行化实现技术为算法实现提供了有效途径，大大扩展了其应用范围。

近年来，以Apache Spark为代表的大数据处理框架在学术界和工业界得到了广泛的使用。本书以Apache Spark框架为核心，总结了大数据处理框架的基础知识、核心理论、典型的Spark应用，以及相关的性能和可靠性问题。本书分9章，主要包含四部分内容。第一部分 大数据处理框架的基础知识（第1～2章）：介绍大数据处理框架的基本概念、系统架构、编程模型、相关的研究工作，并以一个典型的Spark应用为例概述Spark应用的执行流程。第二部分 Spark大数据处理框架的核心理论（第3～4章）：介绍Spark框架将应用程序转化为逻辑处理流程，进而转化为可并行执行的物理执行计划的一般过程及方法。第三部分 典型的Spark应用（第5章）：介绍迭代型的Spark机器学习应用和图计算应用。第四部分 大数据处理框架性能和可靠性保障机制（第6～9章）：介绍Spark框架的Shuffle机制、数据缓存机制、错误容忍机制、内存管理机制等。

本书立足于结构动力分析基本理论，以智能优化算法及优化理论为工具，以有限元数值算例与工程实例为背景，详细论述了结构动力学基本理论及其在损伤识别中的应用。 本书讲述了结构动力学的单自由度及多自由度体系基本原理，并介绍结构动力响应的求解方法，引出常用于结构损伤识别的动力参数，并结合智能算法及优化理论，阐述了基于结构动力学与优化方法的损伤识别原理。全书着重介绍了基本智能优化算法优化性能方面的改进，并结合相关数值算例及工程实例，验证了其改进的有效性与损伤识别效果。本书可供高等院校土木工程专业高年级本科生或研究生学习参考，也可为从事结构健康监测的相关研究人员提供参考。

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本书是Blue Prism的入门指南，旨在帮助没有编程基础的读者快速掌握使用Blue Prism构建简单机器人的流程。全书分为11章，从机器人流程自动化的基本概念出发，配套一个简单的应用案例介绍构建机器人的基本流程，内容涵盖了构建机器人流程的每个环节。本书适合想要学习或了解机器人流程自动化技术的读者，不论读者是否有计算机基础，都可以通过阅读本书有所收获。