具体描述
本书主要内容包括四个部分：绪论、基础篇、应用篇和深化篇。
绪论对数控机床作了简明扼要的介绍。
基础篇介绍了15个实验，这些实验有利于读者掌握有关数控机床机械结构及数控系统的基础知识，尽快入门。
应用篇介绍了17个实验，这些实验可帮助读者学习、掌握数控机床的编程技巧和操作方法。
深化篇介绍了4个实验，通过这些实验，读者可以了解有关数控系统的一些最新技术。
本书在每个实验中加入相关知识概述的内容，提纲契领地把实验所涉及的理论知识作了简要叙述，从而加深读者对实验的理解，做到知其然，更知其所以然。
本书可作为高等工科院校的机制、机电一体化、自动控制及其他相关专数控技术实验的教材，也可作为高等职业技术学院、中等专业学校数控机床实验、基本操作训练的教材，还可供有关教师与工程技术人员参考。
好的，这里为您呈现一份图书简介，该书名为《数控机床实验指南》，但其内容与您提供的书名不符，内容聚焦于其他领域，并力求详实，避免提及任何与数控机床相关的内容。 --- 《智能城市数据驱动的交通流优化与安全管理实践》 图书简介 在全球城市化进程加速的背景下，城市交通系统的复杂性与拥堵问题日益凸显，对市民生活质量和城市经济运行效率构成了严峻挑战。本书《智能城市数据驱动的交通流优化与安全管理实践》深度聚焦于如何运用现代信息技术，特别是大数据、物联网（IoT）和人工智能（AI）技术，对城市交通系统进行精细化管理和前瞻性优化。全书以数据为核心驱动力，构建了一套从数据采集、处理、分析到决策支持的完整技术框架，旨在为城市管理者、交通规划师和相关技术工程师提供一套可行的、基于现实案例的实践指南。 第一部分：智能交通数据基础设施的构建与挑战 本书的第一部分首先搭建了智能交通系统的基础——数据基础设施。这部分深入探讨了城市交通数据的多样性与复杂性。我们详细分析了各类数据源的采集技术，包括： 1. 传感器网络与物联网应用： 讲解了不同类型传感器（如地磁传感器、微波雷达、超声波传感器）在路侧单元（RSU）和车辆上的部署策略。重点阐述了如何构建高密度、低延迟的物联网感知层，实现对车辆速度、占有率和行人流动的实时监测。内容涵盖了传感器融合技术，以应对单一传感器可能出现的误差和盲区问题。 2. 移动通信数据与众包信息： 深入剖析了利用蜂窝网络（4G/5G）、GPS轨迹数据和浮动车数据（FCD）进行宏观交通态势感知的方法。我们探讨了数据清洗和匿名化处理的关键技术，确保在利用个人出行信息进行全局分析时的隐私合规性。 3. 交通信号控制系统数据接口与标准化： 详细介绍了现代化智能信号机（Adaptive Traffic Signal Controllers, ATSC）的运行机制，以及如何通过标准化的API接口（如NTCIP协议）安全、高效地抽取历史和实时控制数据，为后续的优化算法提供高质量的输入。 4. 数据存储与处理架构： 针对海量、高并发的交通流数据，本书推荐并详细阐述了基于分布式文件系统（如Hadoop HDFS）和流式处理引擎（如Kafka与Spark Streaming）的实时数据湖架构。这部分内容着重于如何设计高效的ETL（提取、转换、加载）流程，确保数据在毫秒级延迟内完成预处理，为实时决策做好准备。 第二部分：交通流预测与状态评估的深度学习方法 构建了数据基础之后，第二部分将重点转向如何利用这些数据进行精准的交通流预测和状态评估。 1. 短期与超短期交通速度预测模型： 介绍了从经典的卡尔曼滤波（Kalman Filter）和灰度预测模型（GM）到现代深度学习模型的演进。核心内容集中在图卷积网络（GCN）和时空图神经网络（STGNN）在路网预测中的应用。通过将路网结构抽象为图结构，模型能够有效地捕捉空间依赖性和时间序列的动态变化，实现对未来15分钟至1小时路段流量和平均速度的精确预测。我们提供了详细的TensorFlow/PyTorch实现框架和案例分析。 2. 拥堵事件的自动识别与归因： 阐述了如何利用实时数据流结合异常检测算法（如基于隔离森林和LOF的聚类分析）来识别突发的交通瓶颈。更进一步，本书探讨了因果推断模型的应用，尝试回答“是信号配时改变导致了拥堵，还是突发事件引起的二次拥堵”，帮助管理者快速定位问题的根本原因，而非仅仅是表象。 3. 宏观OD（起讫点）需求预测： 在更宏观的层面，本书介绍了如何利用多源异构数据（手机信令、公交刷卡记录、网约车数据）构建高精度的OD矩阵。我们使用了基于张量分解和深度信念网络（DBN）的混合模型，以应对城市尺度的出行需求动态变化，为公共交通线路规划提供数据支撑。 第三部分：自适应信号控制与动态路径引导的优化算法 本书的第三部分是实践应用的核心，专注于如何将预测结果转化为实际的控制策略，实现交通效率的最大化。 1. 基于强化学习的信号配时优化（RL-ATC）： 这是本书的重点章节之一。我们详细介绍了如何将信号控制问题建模为马尔可夫决策过程（MDP）。通过构建与城市路网拓扑结构匹配的深度Q网络（DQN）或Actor-Critic模型，系统可以“学习”在不同交通荷载下的最优绿信比分配策略。书中对比了传统固定周期配时、感应控制与强化学习自适应控制在典型路口和区域网络中的性能提升效果。 2. 动态路径诱导与V2X协同： 针对驾驶员的路径选择行为，本书探讨了如何通过可变信息标志（VMS）和车载导航系统（通过V2I/V2X通信）进行实时路径诱导。我们提出了基于博弈论的路径分配模型，旨在分散交通流，避免所有车辆被诱导至同一条“次优”路线，从而实现整个网络的均衡通行。 3. 突发事件下的快速应急响应机制： 针对交通事故、恶劣天气等突发事件，本书设计了一套快速决策流程。该流程集成了实时事件检测、影响范围评估和多级控制干预（包括信号优先权分配、车道可变信息发布）的联动机制，确保在危机时刻，系统能够迅速做出反应，最小化拥堵蔓延。 第四部分：交通安全评估与预测性维护 交通安全是智能城市管理的重要组成部分。本书第四部分将数据驱动的理念延伸至安全领域。 1. 基于风险指标的事故热点识别： 我们不再依赖传统的基于历史事故数据的“热点”分析，而是引入“风险指数”。该指数综合考虑了交通密度、平均速度波动性、道路几何特征以及天气因素，利用生存分析模型预测未来一段时间内特定路段发生事故的概率，实现“预测性安全管理”。 2. 驾驶行为分析与安全预警： 通过车载传感器和视频分析技术，系统可以识别危险驾驶行为（如急刹车、频繁变道）。本书详细介绍了基于计算机视觉的驾驶员疲劳和分心检测算法，并探讨了如何将这些信息实时反馈给车主或管理平台，进行干预和教育。 3. 基础设施的预测性维护： 探讨了如何利用结构健康监测（SHM）传感器数据和交通载荷数据，对桥梁、隧道等关键基础设施进行健康评估。通过建立基于损伤累积的疲劳模型，指导养护部门进行科学的预防性维护，降低因设施故障引发的交通中断和安全隐患。 结论与展望 本书总结了数据驱动智能交通的最新进展，并对未来可能的技术融合（如量子计算在交通优化中的应用、高精地图与自动驾驶的深度集成）进行了展望。本书的特色在于其高度的实践性和对前沿算法的详尽介绍，是城市交通规划、信息工程、自动化控制等领域专业人士的案头必备工具书。 ---
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