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智能輔助科研--深度學習革命

  • 作者：編者:(美)阿洛克·喬杜里//傑弗里·福克斯//(英)托尼·海伊|責編:馮曉利//吳春花|譯者:張浩
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030813411
  • 出版日期：2025/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：492
人民幣：RMB 238 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統介紹了人工智慧（AI）、機器學習（ML）和深度神經網路技術，這些技術正引領著從超級電腦模擬和現代實驗設施產生的數據集中進行科學發現。海量的實驗數據來源眾多，包括望遠鏡、衛星、基因測序儀、加速器和電子顯微鏡，以及位於瑞士日內瓦的歐洲核子研究中心（CERN）大型強子對撞機（LHC）和國際熱核聚變實驗堆（ITER，總部位於法國）托卡馬克裝置等國際大型設施。這些來源每年產生從數拍位元組（petabytes）到艾位元組（exabytes）級別的海量數據。科學家們面臨的主要挑戰是如何從這些數據中提取科學洞見，而最新的AI發展成果對此至關重要。
    本書可為科學與工程領域的專業人士、研究人員，以及人工智慧、機器學習和神經網路技術方向的從業者與學習者提供參考。書中展現的前沿視野和深刻洞見，不僅適用於跨學科研究者，也將啟迪所有關注科技發展的廣大讀者。
作者介紹
編者:(美)阿洛克·喬杜里//傑弗里·福克斯//(英)托尼·海伊|責編:馮曉利//吳春花|譯者:張浩
目錄
譯者序
第一部分  智能輔助科研簡介
  第1章  人工智慧輔助科研
    1.1  科學發現簡史
    1.2  人工智慧、機器學習和深度神經網路
    1.3  人工智慧與現代科學發現
    1.4  本書介紹
    1.5  總結
    參考文獻
  第2章  本書概要
    2.1  概述
    2.2  基本方法與內涵：第3?10章
    2.3  探索應用領域：第11?26章  
    2.4  智能輔助科研生態圈：第27?33章  
    2.5  智能輔助科研前景：第34?38章  
    2.6  結語：AI工具與概念：第39章  和第40章
第二部分  基本方法與內涵
  第3章  人工智慧時代的數據驅動科學：從模式到實踐
    3.1  引言
    3.2  發現收斂的模式
    3.3  將模式轉化為正式過程
    3.4  大型數據集的可擴展性和可計算性的設計原則
    3.5  規模經濟——從SkyServer到SciServer
    3.6  開放科學和大型開放數據集
    3.7  長期高價值數據集
    3.8  未來發展趨勢與展望
    致謝
    參考文獻
  第4章  數據科學大背景下的人工智慧
    4.1  引言
    4.2  美國視角下的數據科學簡史
    4.3  數據科學的「4+1」模型
    4.4  「4+1」模型視角下的人工智慧
    4.5  可理解的AI
    4.6  結論
    參考文獻
  第5章  AlphaFold——蛋白質摺疊問題的終結還是更偉大事物的開端
    5.1  引言
    5.2  背景
    5.3  結果
    5.4  DeepMind是如何贏得CASP的
    5.5  AlphaFold蛋白結構資料庫
    5.6  AlphaFold真的解決了蛋白質摺疊問題嗎
    5.7  對實驗結構生物學家的影響
  參考文獻
  第6章  人工智慧在天文學中的應用
    6.1  引言
    6.2  早期應用：數字巡天
    6.3  挑戰日益增加：時域天文學
    6.4  應用日益廣泛

    6.5  小結和展望
  參考文獻
  ……
第三部分  探索應用領域
第四部分  智能輔助科研生態圈
第五部分  智能輔助科研前景
第六部分  結語：AI工具與概念

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