新書推薦：
《
画楼：《北洋画报》忆旧（年轮丛书）
》
售價：HK$
337.5
《
大国脊梁：漫画版
》
售價：HK$
80.2
《
跟着渤海小吏读历史：大唐气象（全三册）
》
售價：HK$
189.0
《
心智的构建：大脑如何创造我们的精神世界
》
售價：HK$
81.4
《
美国小史（揭秘“美国何以成为美国”，理解美国的经典入门读物）
》
售價：HK$
81.4
《
中国古代北方民族史丛书——东胡史
》
售價：HK$
87.8
《
巨人传（插图珍藏本）
》
售價：HK$
705.6
《
地下（村上春树沙林毒气事件的长篇纪实）
》
售價：HK$
76.7
|
| 內容簡介： |
本书适合作为本科院校人工智能、机器人工程、机械工程、自动化等专业和高职院校机电一体化、物联网、机械工程、自动化与工业机器人等相关专业的教材，建议学时数为48～64，也可作为智能制造与自动化工程技术人员的进修及培训用书。
本书内容共分为9章，包括工业大数据认知、工业大数据概述、工业大数据网络协议、工业大数据采集技术基础、工业大数据的存储与安全基础、工业大数据分析方法概述、工业大数据与新一代人工智能、工业大数据智能应用、工业大数据与商务模式创新。为避免因纯技术性工具书中晦涩难懂的术语使读者望而却步，本书采用较为通俗化的表述方式来讲解各部分内容，同时采用简明易懂的案例来帮助读者更好地理解相关概念。
为了方便教学，本书还配有课件、习题与答案和丰富的微课等教学资源，如果需要，请登录http：www.accim.com.cn获取。
|
| 目錄：
|
目录
前言
第1章工业大数据认知1
章末小结10
课后习题10
第2章工业大数据概述11
2.1工业大数据概念12
2.2工业大数据与大数据17
2.3工业大数据与智能制造18
2.4国内工业大数据现状与前景分析19
章末小结20
课后习题20
第3章工业大数据网络协议21
3.1工业大数据网络基础模型22
3.2工业大数据典型网络协议27
章末小结85
课后习题85
第4章工业大数据采集技术基础87
4.1工业大数据的数据源88
4.2工业大数据的数据项91
4.3工业大数据单点采集技术92
4.4工业大数据组合采集技术98
章末小结108
课后习题108
第5章工业大数据的存储与安全
基础109
5.1工业大数据存储技术110
5.2工业大数据存储安全基础126
5.3工业大数据存储系统设计132
章末小结139
课后习题139
第6章工业大数据分析方法概述140
6.1分布式并行计算基本理论141
6.2MapReduce理论基础146
6.3Spark理论基础153
6.4编程示例167
章末小结170
课后习题170
第7章工业大数据与新一代人工
智能171
7.1传统人工智能与新一代人工智能172
7.2新一代人工智能的基础算法183
7.3工业大数据在新一代人工智能中的
定位188
章末小结189
课后习题189
第8章工业大数据智能应用190
8.1工业大数据在智能机床中的应用191
8.2工业大数据在工程机械中的应用194
8.3工业大数据在电网中的应用196
8.4工业大数据在发动机中的应用199
8.5工业大数据在白色家电中的应用201
章末小结203
课后习题203
第9章工业大数据与商务模式
创新204
9.1工业制造信息流通体系205
9.2工业大数据创新领域206
9.3工业大数据创新模式210
章末小结212
课后习题212
参考文献213
|
| 內容試閱：
|
工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。工业大数据以产品数据为核心，极大地延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用，其主要来源可分为以下三类：第一类是生产经营相关业务数据，第二类是设备物联数据，第三类是外部数据。
工业大数据技术是使工业大数据中所蕴含的价值得以挖掘和展现的一系列技术与方法，包括数据规划、采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化和智能控制等。工业大数据应用则是对特定的工业大数据集，集成应用工业大数据系列技术与方法，获得有价值信息的过程。工业大数据技术的研究与突破，其本质目标就是从复杂的数据集中发现新的模式与知识，挖掘得到有价值的新信息，从而促进制造型企业的产品创新，提升经营水平和生产运作效率，拓展新型商业模式。物联网、云计算和新一代人工智能技术的发展使得工业大数据技术得以实现并广泛应用。在今后很长一段时间内，工业大数据领域都将持续给产业界带来大量的机遇。
目前高校缺乏为工业大数据产业的发展提供人才的相关课程，同时大量企业的战略性转型也对既有员工的大数据应用研发提出要求。本书的编写工作正是期望今后能为本科院校、职业院校的教学和企业员工与工业大数据领域搭建起一座认知与实践的桥梁。
本书适合作为本科院校人工智能、机器人工程、机械工程、自动化等专业和高职院校机电一体化、物联网、机械工程、自动化与工业机器人等相关专业的教材，建议学时数为48～64，也可作为智能制造与自动化工程技术人员的进修及培训用书。
本书内容共分为9章，为避免因纯技术性工具书中晦涩难懂的术语使读者望而却步，本书全篇采用较为通俗化的表述方式来讲解各部分内容，同时采用简明易懂的案例来帮助读者更好地理解相关概念。首先，本书前三章通过一段场景化的对话式叙述，总体分析工业大数据时代下企业转型升级的内外需求与技术保障，以及工业大数据生态系统在智能工厂建设中的应用和影响，让读者对工业大数据有一个快速的初步认知。其次，参考《大数据系列报告之一：工业大数据白皮书（2017版）》，为读者详细介绍工业大数据的定义、特征、三大架构及其与传统大数据、数据科学的区别，以及与新一代智能制造的关系。随后，从工业大数据强实时、低并发、连续性强及可靠性要求高的特征出发解释工业大数据体系中所使用的网络通信协议，罗列了四个级别并着重介绍三种车间级和两种管理级的典型工业数据采集网络模型与运行机制。第4到第6章则从工业大数据技术架构出发，依次介绍采集技术中的数据源与数据项，并且分别介绍单点采集与组合采集两种技术；再到存储技术中的一套完整的数控机床大数据汇聚系统设计方法以及工业大数据安全的关键技术；最后是分析技术中的分布式并行计算概念，以及典型的MapReduce和Spark运行机制，也总结了分布式并行计算的编程思想。最后三章首先讲述人工智能的概念、发展史与新一代人工智能中典型神经网络的基本原理及其与工业大数据的关系；其次结合案例分别介绍了工业大数据在智能机床、工程机械、电网、发动机以及白色家电这些典型工业领域的应用，使读者对工业大数据技术与实际生产生活有更直观的联系；最后描述工业大数据时代下的传统商务模式的革新，并通过三大创新领域来佐证这一趋势与可能性，令读者的观念达到一个前瞻性的层次。至此，无论从基本概念、技术架构，还是实际应用落地，本书均竭力为读者打造一套完整的体系。
本书由华中科技大学刘怀兰副教授、国家工程中心惠恩明博士任主编，国家数控工程中心陈吉红教授为主审，参加编写的人员还包括冯冰艳、汪林磊、晏嫚、杨华威、金磊、尤炜焜、閤辰皓。编写团队成员均多年从事工业大数据研究开发与应用。
限于编者水平和经验，本书难免有疏漏与不妥之处，恳请同行专家和使用本书的广大读者批评指正。
为了方便教学，本书还配有课件、习题与答案和丰富的微课等教学资源，如果需要，请登录http：www.accim.com.cn获取。
|
|
購物車/收銀台(0) | 在線留言板
| 付款方式
| 運費計算
| 聯絡我們
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
