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本书的内容分为四个部分。第一部分包括两讲，主要介绍典型的大数据存储和管理系统。第二部分包括三讲，主要介绍三种不同形态的大数据处理系统。第三部分包括三讲，主要介绍大数据分析层面的关键技术，包括多种典型的数据分析算法以及用于大数据建模的机器学习技术和工具。第四部分的两讲主要涉及与应用(用户)密切相关的大数据技术。

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本书从网络化测控系统的实际应用出发，系统地介绍了基于网络的测控系统的核心技术，涉及工业通信与网络基础知识、测控网络分类、硬件技术、软件技术、系统设计方法和应用实例。全书共分9章，内容包括网络化测控系统概述、计算机网络体系结构、有线测控网络、无线测控网络、网络化测控系统硬件开发、网络化测控系统软件开发、工业以太网测控系统

本书从控制系统建模、控制与优化的本质要求出发，系统介绍了近年来模糊推理、神经网络、智能优化理论和方法的作用及意义。作为控制理论和方法的进一步发展，本书着重介绍了智能理论和方法在解决复杂系统控制问题中的方法及意义，同时结合实例介绍智能理论与方法在控制系统中的各种应用。本书共分10章，主要介绍了智能控制的基本概念与研究内容

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工业互联网背景下，工业系统信息安全已上升为国家级信息安全战略，工业领域急需系统化的脆弱性评估理论和方法作为信息安全防护理论的依据。本书围绕5G和工业系统融合带来的安全挑战，提供5G工业系统脆弱性评估解决方案，并针对5G工业系统特点给出漏洞挖掘、攻击路径预测和跨域评估等多种创新方法。本书内容主要包括三部分，共7章。第1部

传感器是物联网感知层的最主要的信息获取设备，自动识别则是物联网智能化代表性表现之一，掌握各种典型传感器和自动识别技术应用是物联网相关专业的核心技能。不同于现有的传统电子信息类传感器相关课程强调各种物理量检测方法技能与重视自动识别技术原理的讲述，本教材着重于物联网相关工作岗位的技能要求，模拟实际工作岗位作为教学的情境，以

传感器技术与通信技术、计算机技术共同构成了信息产业的三大支柱，是信息获取的源头，而智能传感器是未来十年甚至二十年传感器产业的主流形态。作为数字时代的感知层，智能传感器是集成传感芯片、通信芯片、微处理器、软件算法等于一体的系统级产品，紧密衔接互联网、大数据、人工智能与实体经济，已成为支撑万物互联、万事智联的重要基础产业。