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出版者:科学出版社

作者:章毓晋

出品人:

页数:216

译者:

出版时间:1999-3-1

价格:23.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030072412

丛书系列:

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窥探宇宙深处的微观之舞：原子、分子与化学键的奥秘 在浩瀚无垠的宇宙中，无论是恒星燃烧释放出的澎湃能量，还是生命体内悄然进行的复杂生化反应，其最根本的驱动力都源自于那些肉眼无法触及的微观世界——原子、分子以及它们之间那股无形却又决定一切的化学键。这本书并非关于图像分割的工具或技术，而是将读者带入一个完全不同的领域，深入探索物质最基础的构成单元，揭示万物得以存在的根源。 我们将从原子这一基本粒子出发，如同考古学家发掘古老遗迹般，仔细剖析其内部结构。原子并非不可分割的实心球体，而是由一个致密的原子核和围绕其高速运转的电子云组成。原子核，这个微小的核心，蕴含着原子绝大部分的质量，由质子和中子构成。质子带正电荷，而中子不带电，它们两者紧密地结合在一起，通过强大的核力维系着。电子，则以一种概率性的方式分布在原子核周围，形成独特的电子云。这种电子云的形状、大小以及其中电子的数量，决定了一个原子作为何种元素的独特性。本书将详细介绍各种元素的原子结构，例如氢原子那最简单的电子云，以及更复杂的原子，如氧、碳、铁等，它们各自拥有的电子层和轨道，以及这些电子的排布方式如何影响元素的性质。我们将深入了解原子序数的概念，理解它如何定义元素的身份，以及同位素的由来——拥有相同质子数但不同中子数的原子，它们在自然界中扮演着怎样的角色，以及在科学研究和工业生产中有着怎样的应用。 从原子这一基本单元出发，我们将进一步探索它们如何组合成更加复杂且多样的分子。分子，是物质得以稳定存在的最小粒子，是构成我们周围一切事物的基石。水分子，作为生命的源泉，其氢原子和氧原子之间奇妙的连接方式，赋予了它独特的溶解性和表面张力。二氧化碳，这个我们呼吸过程中排出的气体，其碳原子和氧原子以直线形排列，其温室效应又对地球气候产生着深远影响。蛋白质、DNA、淀粉等构成生命的复杂大分子，它们的形成和功能都离不开原子之间的精确组合。本书将详尽阐述分子形成的过程，以及不同类型的分子结构，例如直线形、角形、三角形、四面体等，这些结构是如何影响分子的物理性质（如熔点、沸点、溶解度）和化学性质（如反应活性）。我们将学习如何用化学式来表示分子，理解下标和系数的含义，以及它们如何反映分子中原子的组成和数量。 而连接原子，将它们塑造成千姿百态分子的关键，便是那神秘而强大的化学键。化学键并非实体存在，而是原子之间通过电子的相互作用所形成的一种束缚力。我们首先会接触到最基本的一种化学键——离子键。当一个原子失去电子，带上正电荷，另一个原子获得电子，带上负电荷时，它们之间便会产生强大的静电吸引力，形成离子键，如食盐（氯化钠）中钠离子和氯离子之间的结合。接着，我们将深入探讨更为普遍和重要的共价键。在共价键中，原子不再是单纯的得失电子，而是通过共享电子对来达成稳定的电子构型。水分子中的氢氧键，就是典型的共价键。我们将区分单键、双键和三键，理解它们在键长、键能和旋转自由度上的差异。此外，本书还将触及范德华力，虽然它不如离子键和共价键那样“牢固”，但在分子间相互作用中扮演着至关重要的角色，影响着物质的状态和相变。理解不同类型的化学键，如同掌握了构筑物质世界的密码，使我们能够预测和解释物质的各种性质和反应。 我们将带领读者深入理解原子轨道理论，这是解释共价键形成和分子几何结构的关键。原子中的电子并非在固定的轨道上运行，而是以概率云的形式存在于特定的原子轨道中，如s轨道、p轨道、d轨道等。这些轨道具有不同的形状和能量。当原子形成共价键时，它们的原子轨道会发生杂化，形成新的杂化轨道，这些杂化轨道能够更有效地与其它原子的轨道重叠，形成更强的共价键。例如，碳原子在形成甲烷时，其2s轨道和2p轨道会发生sp3杂化，形成四个等价的sp3杂化轨道，这些轨道分别指向四面体的顶点，从而解释了甲烷的四面体结构。本书将详细介绍sp、sp2、sp3等常见的杂化类型，并将其应用于解释各种常见分子的结构，例如乙烯的sp2杂化和乙炔的sp杂化，以及它们如何导致分子中存在双键和三键。 进一步，我们将探讨化学反应的本质。化学反应就是原子重新组合，形成新的物质的过程。而化学键的形成和断裂，是化学反应的核心。我们将深入研究反应机理，理解在化学反应过程中，电子是如何移动和重排的，以及能量是如何在反应中传递的。例如，燃烧反应，就是燃料中的碳氢化合物与氧气中的氧原子通过断裂和形成化学键，最终生成二氧化碳和水的过程。我们将介绍各种类型的化学反应，如氧化还原反应、酸碱反应、加成反应、消除反应等，并从电子得失、质子转移等角度深入剖析其微观过程。 本书还将拓展到更加宏观的应用层面。理解了原子、分子和化学键的规律，我们就能够解释和预测许多宏观世界的现象。例如，材料科学中，不同原子和分子组合形成的晶体结构，以及它们之间的化学键类型，决定了材料的硬度、强度、导电性等性质。制药工业中，药物分子的设计和合成，离不开对分子结构和化学键的深刻理解。环境科学中，污染物的转化和降解，也遵循着原子和分子的化学反应规律。甚至生命科学中，DNA的复制、蛋白质的合成，以及各种生化反应，无一不体现着微观粒子之间精确而和谐的“舞蹈”。 最后，我们将展望未来的科学前沿。随着纳米技术和计算化学的发展，我们对原子和分子的操纵能力越来越强，正在以前所未有的精度来设计和合成具有特定功能的分子和材料。计算化学的发展，使得我们可以在计算机上模拟化学反应，预测分子性质，加速新材料和新药物的研发。本书将简要介绍这些前沿领域，激发读者对微观世界无穷魅力的探索。 总而言之，这本书将带领你踏上一场深入物质本质的旅程，从最微小的原子，到纷繁复杂的分子，再到决定一切的化学键，揭示万物得以存在的奥秘。它将为你提供一种全新的视角来理解我们所处的这个物质世界，让你看到那些无形的力量如何塑造着我们所见的一切。这并非关于图像的切割与组合，而是关于构成万物的基本“像素”——原子、分子以及它们之间那精密而强大的联系。

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这本书给我带来的最大价值在于它对“边界”和“区域”这两个核心概念哲学的深度挖掘。它不仅仅是教我们如何实现一个分割算法，更是在探讨“什么是好的分割”。作者用了相当的篇幅来讨论分割结果的评估指标，从最基础的交并比（IoU）到更关注细节的Dice系数，并清晰地指出了每种指标在不同应用场景下的适用性与局限性。他提出了一个非常深刻的观点：完美的分割往往是不存在的，关键在于如何根据应用需求来定义“可接受的误差范围”。在讨论到语义分割和实例分割的区别时，作者运用了一种类比的手法，将图像比作一个复杂的社会场景，语义分割是识别出“人群”和“建筑”，而实例分割则是要分辨出“张三”和“李四”。这种类比不仅形象生动，更重要的是，它帮助我从根本上理解了不同分割任务背后的信息需求差异，这才是指导我选择正确工具的前提。整本书像是一堂高阶的哲学课，将技术问题提升到了对信息表征本质的思考层面。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面那种深邃的蓝色调，配上抽象的几何图形，立刻就抓住了我的注意力。我本以为这是一本偏向理论研究的著作，毕竟“图象分割”这个标题听起来就带着一丝学术的严谨性。然而，当我翻开目录时，才发现内部的结构安排得异常巧妙。它并没有一开始就陷入晦涩的数学公式堆砌，而是从历史的演变入手，娓娓道来各种分割算法从早期基于阈值的简单粗暴，到后来引入区域生长、边缘检测的精细化处理过程。作者的叙述方式非常接地气，他会用很多生活中的例子来解释复杂的概念，比如用切西瓜来比喻如何区分不同的图像区域。尤其让我印象深刻的是关于主动轮廓模型（Snakes）那一章，他不仅清晰地解释了能量函数的设计思路，还配上了大量的流程图和对比图，即便是初次接触这个领域的读者也能迅速抓住要点。全书的排版也体现了极高的专业水准，图文并茂，注释详尽，阅读起来丝毫没有那种枯燥感，反而像是在听一位经验丰富的导师在耐心讲解。这本书更像是一部导览图，为我们描绘了整个图像处理领域中“切割”这一核心任务的全景貌，而不是仅仅聚焦于某一种特定技术的深度挖掘，这对于建立宏观认知非常有帮助。

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从阅读体验的角度来看，这本书的语言风格是一种非常克制而精确的学术叙事，它很少使用夸张的形容词，而是通过严谨的逻辑链条和无可辩驳的实验数据来构建知识体系。每一章的过渡都像是经过精密的数学推导，自然而然地将读者的思维从一个概念引向下一个概念，几乎没有生涩的跳跃感。我特别欣赏作者在阐述概念时所表现出的那种对细节的执着——比如在讨论迭代优化算法时，他对收敛速度的分析细致到小数点后几位，对参数选择的讨论也考虑到了计算复杂度和实际运行时间的平衡。这种一丝不苟的态度，使得这本书的知识点密度非常高，我每读完一个小节都需要停下来消化一下，生怕遗漏了哪个关键的限制条件或假设。对于那些追求知识的严谨性和准确性的读者来说，这本书无疑是一份厚重的礼物，它提供的是一套经过反复打磨和验证的知识框架，而非流于表面的科普介绍。

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这本书的实战指导性简直是出乎我的意料，我原本期望的是一本能让我了解分割理论的书籍，结果它更像是一本手把手的操作手册。它花了相当大的篇幅来介绍当前主流的几种开源库的使用方法，比如如何利用OpenCV进行预处理，如何配置TensorFlow或PyTorch环境来训练一个深度学习分割模型。书中给出的代码示例都经过了精心挑选和优化，每一个模块的逻辑都清晰可见，并且作者还非常细心地在关键代码行旁边标注了其在算法中的作用。我尝试着跟着书中的步骤，用自己的数据集跑了一遍实例，结果非常顺利。特别是关于后处理环节的描述，作者没有止步于基本的形态学操作，还深入探讨了如何通过条件随机场（CRF）来优化分割结果的边界平滑度，这一点在很多入门书籍中是很少提及的深度内容的。阅读过程中，我时常能感受到作者希望读者“动手去做”的强烈意愿，各种“实验建议”和“性能调优技巧”穿插其中，让整个学习过程充满了探索的乐趣和成就感。

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让我感到惊喜的是，这本书在对前沿技术的探讨上保持了极高的敏锐度。虽然它涵盖了经典的分割方法，但并未停留在历史的尘埃里，而是果断地将笔锋转向了近年来爆炸式发展的深度学习分割网络。它并没有简单地罗列U-Net、DeepLab等网络结构，而是深入剖析了它们设计背后的核心思想，比如如何通过跳跃连接（Skip Connections）解决多尺度信息融合的问题，以及如何利用空洞卷积（Atrous Convolution）在不损失分辨率的情况下扩大感受野。作者对不同网络架构的优缺点进行了非常客观的比较，甚至引用了大量的SOTA（State-of-the-Art）论文作为佐证，使得论述具有极强的说服力。更难能可贵的是，书中还专门开辟了一个章节，讨论了小样本分割、弱监督分割等当前研究热点所面临的挑战和潜在的解决方案。这种兼顾广度与深度的内容组织方式，使得这本书不仅能服务于初学者建立扎实基础，也足以让有一定经验的研究者从中汲取新的灵感，拓宽研究视野。

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