本书是“十四五”职业教育国家规划教材，由“十三五”职业教育国家规划教材修订而成。本书围绕工业机器人原理及工业应用，介绍工业机器人的基本原理、重要组成部分和应用技术等，具体内容包括工业机器人概述、基本原理、驱动系统和机械系统、传感技术、机器视觉技术、末端执行器、控制与编程、关键技术及应用等，以及工业机器人的发展前景。本书

本书主要包括工业机器人机械结构系统维护、工业机器人驱动系统维护、工业机器人电气控制系统的操作与维护、工业机器人本体保养检查及操作安全和典型品牌工业工业机器人维护。本书注重加强学生实践操作能力的培养，通过具体事件使学生懂得如何运行和维护工业机器人，而不只是简单掌握理论知识。

本书内容分为5个项目，项目1为焊接机器人基础操作；项目2为机器人焊接电源的选用；项目3为薄板机器人焊接编程与工艺设计；项目4为中厚板机器人焊接编程与工艺设计；项目5为机器人与外部轴协同焊接编程操作。

本书围绕工业机器人典型应用案例设计项目与任务，主要内容包括RobotStudio仿真软件基本操作、工业机器人工作站搭建与基本操作、工业机器人绘图工作站虚拟仿真、工业机器人搬运工作站虚拟仿真、工业机器人码垛工作站虚拟仿真，共5个项目。本书可作为高等职业院校工业机器人技术、机电一体化技术和电气自动化技术等机电类专业的教材，

本书围绕着从认识ABB工业机器人实训工作站硬件构成，到能够独立完成工业机器人实训工作站的周期维护保养，以及根据实际情况进行基本故障诊断这一主题，通过详细的图解实例对ABB工业机器人实训工作站的硬件相关基础知识、周期维护保养和故障诊断相关的方法与功能进行讲述，让读者掌握与周期维护保养作业和故障诊断相关的每一项具体操作方法

"《大数据管理与应用概论》从理论、技术和应用三个维度构建课程体系结构。理论篇包括：大数据概述、大数据管理基础理论(数据资产理论、数据权理论、大数据思维、大数据伦理)和大数据管理主要职能(大数据发展规划、大数据组织架构、数据开放与共享、大数据交易、大数据安全)；技术篇包括：大数据相关技术(云计算、物联网、人工智能、区块链

数据科学是从单纯的大量数据集中提取出“智慧”的数据，用以提供人们发现新知识并辅助决策的综合交叉学科。本书为本科教材，阐述了数据科学中数学理论以及相关分析方法。全书包括如下内容：对数据科学和大数据基础理论与发展的概述；承接高等教育中基础的数学理论：线性代数、微积分、概率论与数理统计，并讲述数值分析、马尔科夫预测这类数据科

本书系统地介绍了数据科学中的核心理论与实践方法，为读者理解和应用这些技术提供了坚实的基础。本书涵盖了监督学习、无监督学习和强化学习的内容。其中，监督学习包括理论框架、线性模型、核方法、神经网络以及一阶优化方法。无监督学习涉及聚类分析、主成分分析和生成学习方法。强化学习提供对相关内容的深入探讨。

"本书是面对当前科学可视化、信息可视化、可视分析研究和应用的新形势，专门为计算机、统计、大数据处理及相关专业开设的“数据可视化”课程而编写的。全书分为两篇：原理篇和应用篇。其中，原理篇从数据可视化发展历程、可视化数据的度量和可视化组件、可视化流程等方面讲解可视化基础理论和概念，针对实际应用中遇到的不同类型的数据（包括时

"本书系统地介绍了数据安全与隐私计算涉及的典型密码技术、差分隐私、密文查询、安全多方计算、联邦机器学习等技术。全书共11章:第1章数据安全概述，介绍了数据安全相关的法律法规；第2章密码基础，包括对称密码、公钥密码、可证明安全性、通用可组合安全及国密算法；第3章同态加密，包括半同态Paillier方案、类同态BGN方案、