本书重点围绕工业机器人的机械机构、关键部件、运动学和动力学原理、控制器等，讲述工业机器人的基础技术，同时以FANUC品牌的串联工业机器人为对象，系统介绍其基本编程指令、程序管理方法，并详细解析了码垛机器人、弧焊机器人、点焊机器人等典型应用案例。本书共11章：第1章总体介绍了工业机器人的定义、发展史、特点、类型与应用等；第2章讲解了机器人的系统组成，包括工具软件、关节机械部件以及控制器等；第3章和第4章详述了工业机器人的运动学、静力学和动力学的基础理论知识并进行了应用分析；第5章分析了工业机器人的运动轴和坐标系，并介绍了工具坐标系、用户坐标系的作用以及标定方法；第6章讲述了工业机器人的程序管理，包括程序创建、选择、编辑以及控制执行等；第7章详细讲解了编程界面、基本编程指令及其编程方法；第8章从电气控制的角度讲解了机器人I/O信号的基本知识、编程方法以及在控制机器人运行中的作用；第9～第11章系统介绍了码垛机器人、弧焊机器人以及点焊机器人的基本组成及程序编制方法。 本书可作为本科机器人工程、智能制造工程、机械设计制造及自动化、机械电子工程以及自动化专业和高职高专机器人技术及应用专业的教材，也可供从事相关工作的科研人员和工程师参考。

机 械 工 业 出 版 社本书较全面系统地介绍了自动控制理论的基本内容，并注重基本理论、基本概念和基本分析方法的阐述。全书共分十章，至第八章为经典控制理论，第九章为状态空间分析法，第十章为李雅普诺夫稳定性分析。其主要内容有：控制系统的数学模型、控制系统的时域分析法、根轨迹法、频率响应法、控制系统的校正、离散控制系统、非线性控制系统、状态空间分析法和李雅普诺夫稳定性分析。 全书内容丰富，层次分明，能满足理工科高校相关不同专业开展教学的需要。教材内容理论联系实际，叙述重点突出，说理深入浅出，文字简练流畅，易于自学。在各章的后面除了介绍MATLAB相关应用的内容外，还自第二章起附有一定数量的典型例题分析，旨在帮助学生加深对基本概念的理解和提高分析、综合问题的能力。 本书为高校本科电气自动化、电子信息类、机电一体化、仪表及测试等专业的“自动控制理论”课程教材，同时适用于自动控制专业作经典控制理论的相应教材，也可供从事控制工程的科技人员参考。 本书配有电子课件以方便教师课堂讲授，请登录机械工业出版社教育服务网（wwwcmpeducom）注册后下载。

子宫是孕育胎儿和维持女性性别特征的重要器官。子宫内膜癌是起源于子宫腔内膜上皮的恶性肿瘤，也是女性生殖系统*常见的恶性肿瘤。近年来，子宫内膜癌的发病率越来越高， 年轻患者的比例也越来越大，严重危害女性身心健康。为此，主编组织多位临床经验丰富的妇科肿瘤医师编写了本书，内容为100个关于子宫内膜癌特点和诊疗细节的问题，多是关注自身健康的女性朋友所关心的问题，同时又是子宫内膜癌患者及其家属亟待了解的问题。年轻的妇产科医师、护士及其他专业的医护人员通过本书可清楚地了解这些问题所包含的专业知识，不仅有利于日常工作的开展，也有利于与患者及其家属的沟通，还能更好地为大众提供通俗易懂的专业咨询和卫生保健知识。

《大数据技术基础实验》为“大数据技术基础”的实验教程，可以和《大数据技术基础》教材配套使用。该书主要分为五大部分：大数据存储技术实验教程（分布式文件系统和NoSQL数据库），大数据处理框架实验教程（MapReduce和Spark、实时处理框架Storm和Flink），大数据分析技术实验教程（Druid、Drill、Kylin），大数据可视化实验教程，大数据综合应用实验案例。该书围绕典型大数据应用系统所需的各个组成部分设计实验，指导读者开展大数据应用实践。《大数据技术基础实验》可作为计算机学科相关专业，尤其是数据科学与大数据技术专业的专业教材，也可作为大数据相关专业从业人员的参考用书。

《架空输电线路无人机巡检技术培训教材》共分4章，第1章为电力无人机巡检概述，介绍电力行业无人机巡检概况，国网公司无人机巡检作业推广情况，架空输电线路无人机巡检作业培训工作开展情况。第2章为无人机系统、相关法律法规、无人机维护保养，详细介绍无人机系统基础知识，无人机使用需要遵守的法律法规，常见型号无人机巡检系统维护保养知识。第3章为无人机巡检作业，详细介绍无人机在电力巡检工作中的应用，从无人机基本操作、通道巡检讲解、精细化巡检，到自动巡检、倾斜摄影等较复杂的作业方法，详细介绍架空输电线路无人机巡检作业的应用方法，最后介绍电力无人机巡检安全操作规程及事故应急处置。第4章为巡检数据处理，主要介绍对无人机巡检数据的整理、分析，详细介绍无人机照片缺陷隐患识别、缺陷隐患分析及缺陷隐患报告编制相关内容。

机器人主要分为工业机器人和服务机器人。工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，它能自动执行工作，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编好的程序运行。现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。服务机器人是除从事工业生产以外的，为人类健康或设备良好状态提供有帮助服务的一种机器人。国际机器人联盟（IFR）根据服务机器人应用场景的不同，将服务机器人分为专业领域服务机器人和个人／家庭服务机器人。

图像语义分割（Image Semantic Segmentation，ISS）是涉及计算机视觉、模式识别与人工智能的研究热点，基于深度学习的图像语义分割（Image Semantic Segmentation based on Deep Learning，ISSbDL）方法利用深层计算模型来学习抽象的图像特征，促进了ISS 相关研究的发展。在ISSbDL方法中，基于编码器．解码器模型的ISS方法存在像素空间位置信息丢失、无法有效利用图像上下文等问题。本文对编码器．解码器模型进行了两点改进并以这两点改进为基础，设计了一种“密集连接带孔空间金字塔池化反卷积网络”（Densely ConnectedAtrous Spatial Pyramid Pooling Deconvlution Network，DenseASPPDeconvNet）用于图像语义分割。本书的主要贡献如下：（1）对ISSbDL的经典方法与研究现状进行系统性总结和梳理。对基于深度学习的图像语义分割的经典方法与研究现状进行系统分类、梳理和总结。根据分割特点和处理粒度的不同，将基于深度学习的图像语义分割方法分为基于区域分类的图像语义分割方法和基于像素分类的图像语义分割方法。把基于区域分类的图像语义分割方法细分为2类子方法，把基于像素分类的图像语义分割方法进一步细分为7类不同的方法。对每类方法的代表性算法进行了详细地分析介绍，并详细总结了每类方法的基本思想和优缺点，系统阐述了深度学习技术对图像语义分割领域的贡献。（2）改进基于编码器一解码器模型的ISS算法，设计出DenseASPPDeconvNet网络模型。为提取更多的图像特征和图像上下文，对基于编码器一解码器模型的ISS算法中的编码器模块进行了两点改进：①以更密集的连接方式连接多个带孔卷积，优化初级特征提取器，提出“密集连接带孔卷积网络”（Densely Connected Atrous Convolution Network，DenseAtrous CNet），使用DenseAtrousCNet代替卷积神经网络（Convolutional NeuralNetworks，CNN）作为初级特征提取器，能够捕获更多的稠密特征。②对传统带孔空间金字塔池化模型进行优化，以密集连接组合数个不同带孔率的带孔卷积，对稠密特征图进行融合，提出“密集连接全局平均带孔金字塔池化”（Densely Connected Global Atrous Spatial Pyramid Pooling，DenseGlobalASPP）模型，使用DenseGlobalASPP代替带孔空间金字塔池化（Atrous Spatial Pyramid Pooling）作为特征再编码器，对初级特征进行再编码，以捕获更多的全局语义信息和图像上下文。基于以上两点改进，对传统的编码器一解码器模型的网络结构进行优化，设计了一种“密集连接带孔空间金字塔池化反卷积网络”（DenseASPPDeconvNet网络模型）。DenseASPPDeconvNet是一种非对称的网络结构，其编码器模块使用DenseAtrousCNet进行初级特征提取，使用DenseGobalASPP对初级特征进行再编码，解码器模块使用反卷积来逐步恢复特征图的分辨率。DenseASPPDeconvNet能够捕获更多的稠密特征图，扩大网络的感受野，捕获更多的图像上下文，进而提高ISS的分割准确率。实验部分使用PASCAL VOC 2012公开数据集进行实验和测试：将Dense ASPPDeconvNet 与其他经典网络模型进行详细地分析与对比，证明了DenseASPPDeconvNet能够提升ISS 的性能，具有一定的合理性和优越性。将DenseAtrousCNet、DenseASPPD econvNet分别与CNN、ASPP进行对比，证明了DenseAtrousCNet与DenseASPPDeconvNet拥有较好的特征提取效果，能够捕获更多的图像特征，有助于提升ISS的性能。

《压缩感知算法的快速处理及应用研究》在借鉴现有成果的基础上，围绕压缩感知方法及其应用这个主题展开研究，研究内容层层递进、研究深度步步深入：针对压缩感知算法计算复杂度高、信号重构时间长的问题，研究了算法的并行化、多核／众核并行处理、云计算加速方法及快速压缩感知算法的构造；为拓展压缩感知方法的应用，提出把压缩感知方法引入物联网（InternetofThings，IoT）的数据采集和处理中，设计了基于物联网资源的算法混合加速方案。《压缩感知算法的快速处理及应用研究》中的相关研究可以显著降低采集数据的规模，提高数据处理的速度，有效地促进当前智慧城市、智能制造、“互联网+”等工程的实施。

复杂网络是一种具有复杂和不规则连接模式的网络。在我们生活的方方面面随处可见，例如生物网络、分子网络、社交网络、交通网络、电网、通信网络以及因特网等都属于复杂网络的范畴，因此研究复杂网络具有十分重要的意义。

重磁位场的不稳定转换属于计算数学上的病态不适定反问题，正则化是解决此类问题的理论上完备且行之有效的方法。本专著基于正则化理论，对重磁位场不稳定转换的正则化解法进行了较深入的研究，所取得的研究成果不仅可用于重磁位场高精度转换，而且对其他领域不适定问题的研究也有一定的借鉴意义。 本专著可供从事地球物理导航、制导与控制、地球物理勘探等工作的科研人员以及高等院校的教师、研究生、高年级本科学生使用和参考。