力学实验、计算和仿真 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中南大学出版社(中南工业大学)

作者:林丽川

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-11-01

价格:25.0

装帧:

isbn号码:9787810614627

丛书系列:

图书标签:

• 计算力学5
• 力学
• 实验
• 计算
• 仿真
• 工程力学
• 物理实验
• 数值计算
• 有限元
• MATLAB
• 数据分析

好的，以下是为您创作的图书简介，旨在详细介绍一本与“力学实验、计算和仿真”主题不相关的图书内容： --- 《深度学习在医学影像分析中的前沿应用》 图书简介 本书深入探讨了近年来人工智能领域中最具活力的分支——深度学习技术，在复杂医学影像数据分析中的前沿应用与发展趋势。面对海量、高维度、高噪声的医学图像（如MRI、CT、X光片、病理切片等），传统分析方法在精度、效率和泛化能力上日益受限。本书旨在系统梳理并展示如何利用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）以及Transformer模型等先进的深度学习架构，革新医学图像的获取、处理、诊断和预后预测流程。 第一部分：基础理论与方法论的重构 本部分为理解后续高级应用奠定了坚实的理论基础。首先，我们详细回顾了经典的机器学习范式在医学领域的局限性，并引入了深度学习的核心概念，包括反向传播算法、优化器选择（Adam、SGD的变体）、正则化技术，以及如何在数据稀疏的医学领域有效实施迁移学习。 重点章节深入解析了针对不同维度图像的深度网络结构： 二维图像分析：系统讲解了从LeNet到ResNet、DenseNet、EfficientNet等经典CNN架构的演变，并详细阐述了它们在肿瘤分割、病灶识别中的具体实现策略。特别关注了多尺度特征融合网络在提高小目标检测鲁棒性方面的作用。 三维数据处理：针对CT和MRI等体数据，阐述了3D CNN（如V-Net、UNet 3D）的设计原则，讨论了如何有效处理三维数据带来的计算资源挑战以及空间上下文信息的保留问题。 时间序列与序列数据：在涉及动态影像（如超声心动图、功能性MRI (fMRI)）时，本书介绍了如何结合RNN/LSTM或时间卷积网络（TCN）来捕捉时间依赖性，用于疾病的动态演变监测。 第二部分：核心应用场景的精细化突破 本书的核心价值在于其对当前医学影像分析热点问题的深入剖析和案例展示。我们不仅停留在模型介绍，更侧重于“如何解决临床实际问题”。 1. 精准分割与定量分析： 器官与病灶的自动分割：详细介绍了基于Mask R-CNN、YOLO系列以及先进的注意力机制U-Net变体在肝脏、肺部、脑部结构及其病变（如脑瘤、肺结节）上的高精度分割方法。讨论了如何利用Dice系数、IoU等指标进行客观评估，并探讨了不确定性量化在分割结果中的重要性。 形态学和纹理特征提取：展示了如何从分割出的区域中，利用深度特征表示（Deep Features）取代传统手工特征（如Haralick特征），实现更具生物学意义的定量分析，为放射组学和病理组学奠定基础。 2. 智能诊断与辅助决策： 疾病分类与早期筛查：重点介绍了如何构建多模态融合网络，将不同成像模式（如PET/CT融合、病理图像与基因数据）的信息进行有效集成，以提高对早期癌症、阿尔茨海默病等复杂疾病的诊断准确率。 弱监督与半监督学习：针对医学数据标注成本高昂的痛点，本书系统阐述了利用图像级标签进行病灶定位（如Grad-CAM的应用），以及如何利用大量未标注数据提升模型性能的半监督策略。 3. 图像重建与质量增强： 低剂量成像与去噪：展示了如何利用GANs（如CycleGAN、Pix2Pix）进行图像到图像的翻译，实现从低剂量、低信噪比的原始数据中重建出高质量、可用于诊断的图像，显著降低患者的辐射暴露。 超分辨率重建：介绍了深度网络在提高MRI和超声图像空间分辨率方面的应用，帮助获取更精细的解剖结构信息。 第三部分：前沿技术与未来展望 本部分聚焦于当前研究的最前沿，特别是那些正在从实验室走向临床的颠覆性技术。 自监督学习（SSL）在医学影像中的应用：鉴于医学数据标注的局限性，SSL提供了一种强大的预训练范式。本书详细分析了对比学习（如SimCLR、MoCo）在医学影像特征表示学习中的最新进展，并展示了其在下游任务中的优异表现。 可解释性人工智能（XAI）：在医疗领域，模型的“黑箱”性质是推广的最大障碍。我们深入讨论了LIME、SHAP值、以及基于显著性图谱的方法，如何帮助临床医生理解模型决策的依据，建立对AI辅助诊断的信任。 联邦学习与数据隐私保护：介绍了在跨机构合作中，如何利用联邦学习框架在保护患者数据隐私的前提下，训练出泛化能力更强的全局模型，解决了医学数据“孤岛”问题。 数字病理学的AI革命：专门辟出一章，详细介绍全玻片扫描图像（WSI）的处理挑战，包括极高分辨率数据的切块策略、多尺度特征融合以及AI在组织分级、肿瘤微环境分析中的最新突破。 本书的特色 本书不仅是理论的汇集，更是实践的指南。每章均配有详细的算法流程图和伪代码示例，强调了从数据预处理到模型部署的完整流程。作者群结合多年在顶级医疗机构和技术公司的工作经验，提供了丰富的真实世界案例分析，帮助读者理解不同模型在面对真实临床变异性时的鲁棒性与局限性。 本书适合于计算机科学、生物医学工程、医疗信息学的研究生、青年科研人员，以及希望将深度学习技术应用于临床影像分析的放射科医生、病理科医生和生物统计学家。通过阅读本书，读者将能够掌握构建、训练、评估和部署先进深度学习模型以解决复杂医学影像分析问题的全套技能。

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我一直对力学领域充满好奇，但总觉得理论知识有些枯燥，而实验操作又往往局限于课本上的简单模型。这本书的出现，彻底改变了我的看法。它将抽象的力学理论通过具体的实验场景具象化，同时又提供了强大的计算和仿真工具来深化理解。我最喜欢的是书中关于振动和波动的章节，作者通过一系列精心设计的实验，如弹簧振子、耦合振子等，让我们直观地感受到了周期运动的规律。而紧接着的计算和仿真部分，则让我们能够通过编程来模拟不同阻尼系数、不同驱动力下的振动行为，预测其长期演化趋势，这比单纯的理论推导要生动有趣得多。书中还涉及了一些高阶力学内容，例如非线性振动和混沌现象，这些内容在很多本科教材中是很难接触到的，但作者通过简化的模型和直观的仿真，将其变得易于理解。我特别欣赏作者的讲解方式，既有严谨的科学性，又不失趣味性，读起来毫无压力，甚至有种读侦探小说解开谜题的快感。这本书不仅仅是一本教材，更像是一个引人入胜的力学探索之旅。

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我是一位跨专业学习力学的工程师，之前接触的力学知识相对零散，缺乏系统性。这本书的结构和内容对我来说非常友好。它从最基础的力学概念入手，通过一系列贴近实际应用的实验，逐步引入更高级的计算和仿真技术。我喜欢书中对运动学和动力学实验的讲解，比如如何通过视频分析来测量物体的运动轨迹，并利用牛顿第二定律进行动力学分析。书中提供的Python代码示例，让我能够快速上手，将理论转化为实际的分析工具。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些工程领域的力学应用，比如结构力学的基本概念和有限元分析的入门。虽然这些内容可能不如其他专业书籍那样深入，但对于一个跨专业的学习者来说，它提供了一个很好的起点，让我能够建立起对这些领域的初步认识。这本书的优点在于它兼顾了理论的深度和实践的可操作性，让我能够在短时间内掌握一些实用的力学分析技能，这对我目前的工程师工作大有裨益。

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这本书简直是物理实验的百科全书，每一章都围绕着一个具体的力学实验展开，从基础的单摆、斜面摩擦力，到复杂的转动惯量测量、能量守恒验证，内容都极为详实。作者不仅详细介绍了实验的原理、步骤和器材，更令人惊喜的是，书中还穿插了大量的计算和仿真内容。对于每一个实验，都会给出详细的理论计算公式，并且提供了使用常见编程语言（如Python、MATLAB）进行仿真模拟的代码示例。这对于我们这些想要深入理解实验背后物理规律，并且希望将理论与实践结合的学生来说，简直是福音。我尤其喜欢书中关于误差分析的部分，作者用通俗易懂的语言解释了系统误差和随机误差的来源，并提供了多种处理方法，这对于提升实验数据的可靠性非常有帮助。而且，书中提供的仿真代码可以直接运行，可以用来验证实验结果，甚至可以用来探索一些理论上更复杂的工况，这是我之前从未在其他教材中看到过的。总而言之，这本书为我打开了一扇通往更深层次力学学习的大门，让我不仅能动手操作，更能动脑计算，用代码来模拟和理解物理现象。

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作为一名研究生，我常常需要在科研项目中应用力学知识，但以往的经验让我觉得很多时候理论与实际应用之间存在鸿沟。这本书恰恰弥补了这一不足。它不仅仅停留在基础实验的层面，而是引入了更为复杂的力学模型和数值计算方法。例如，在流体力学部分，作者展示了如何利用有限元方法模拟复杂边界条件下的流体运动，并给出了详细的编程实现思路。这对于我进行相关的数值模拟研究非常有启发。书中对计算方法的讲解也非常到位，不仅仅是给出代码，更重要的是解释了算法背后的原理，以及如何根据实际问题选择合适的计算参数。此外，书中对仿真结果的分析和讨论也十分深入，引导读者思考仿真结果的意义，以及与实际物理过程的联系。我尤其欣赏书中关于模型选择和简化策略的讨论，这对于在实际科研中建立合适的模型至关重要。这本书让我意识到，力学实验、计算和仿真并非孤立的学科，而是相辅相成、密不可分的整体，掌握了它们，就能更有效地解决现实世界中的力学问题。

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这本书为我提供了一个全新的视角来理解力学。我一直认为力学是高度理论化的学科，但这本书通过实验和仿真，将抽象的公式和定律生动地展现出来。我尤其喜欢书中关于相对论力学和量子力学基础的介绍。虽然这些内容在其他教科书中也存在，但本书将其与具体的思想实验和概念仿真相结合，让我对这些前沿理论有了更直观的认识。例如，关于洛伦兹变换的演示，通过模拟不同速度下的时间膨胀和长度收缩，让这些看似抽象的概念变得触手可及。书中对“思考实验”的详尽解析，以及引导读者进行概念性仿真的设计，是这本书独具匠心之处。它不仅仅是提供数据和代码，更是引导读者去思考，去探索，去发现。我感觉这本书不仅仅是教会了我力学知识，更培养了我用科学思维去解决问题的能力，让我对物理学产生了更浓厚的兴趣，也对未来的学习和研究方向有了更清晰的规划。

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