图像与模式的计算机分析Computer analysis of images and patterns pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:1 edition (2001年10月1日)

作者:Wladyslaw Skarbek

出品人:

页数:743

译者:

出版时间:2001-12

价格:926.04元

装帧:

isbn号码:9783540425137

丛书系列:

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图像与模式的计算机分析 (Computer Analysis of Images and Patterns) （以下为与《图像与模式的计算机分析》内容无关的、独立撰写的图书简介） --- 深度学习驱动下的新兴材料科学：从理论到应用的跨越 导言：材料探索的新范式 在人类文明的历史长河中，材料的进步始终是技术飞跃的核心驱动力。从青铜时代的冶金术到信息时代的半导体材料，我们对物质结构和性能的理解与驾驭能力，直接决定了社会的发展速度。然而，传统的材料发现过程，往往依赖于耗时漫长、成本高昂的试错法（Trial-and-Error），以及高度依赖科学家个人经验的直觉判断。 进入21世纪，随着计算能力的爆炸性增长和大数据时代的来临，材料科学正经历一场深刻的范式革命。《深度学习驱动下的新兴材料科学：从理论到应用的跨越》 一书，正是立足于这一变革前沿，旨在系统阐述如何利用先进的人工智能技术，特别是深度学习（Deep Learning），来加速新材料的发现、设计、合成与性能预测。 本书并非对传统材料学知识的简单回顾，而是聚焦于如何将复杂的数据驱动模型无缝集成到材料研发流程中，构建一个高效、智能的材料创新生态系统。 第一部分：材料科学数据化与基础理论重构 本部分为后续高级应用奠定坚实的理论与数据基础。材料研究的“数据鸿沟”是制约其发展的瓶颈之一，本章首先探讨了如何结构化、标准化处理来自实验、模拟和文献中的海量异构数据。 第一章：材料信息学的基石与挑战 1.1 从原子尺度到宏观性能：多尺度建模的需求。 1.2 现有材料数据库的局限性与数据清洗策略。 1.3 描述符的演进：从物理化学参数到高维嵌入向量。 1.4 深度学习在数据稀疏性问题中的应用前景。 第二章：图神经网络与晶体结构表征 晶体结构是决定材料性质的根本。本章深入探讨了如何将晶体结构视为拓扑图，并利用图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）进行有效表征。 2.1 晶体结构到图结构的转换：节点、边与特征工程。 2.2 卷积操作在周期性结构上的推广（如晶格卷积）。 2.3 GNNs在预测晶格常数、稳定性和对称群方面的实战案例。 2.4 势能面计算的加速：结合量子化学计算与深度势能模型（Deep Potential）。 第二部分：性能预测与逆向设计（Inverse Design） 如果说第一部分关注“理解”材料，那么第二部分则聚焦于“预测”与“创造”。深度学习在此展现出强大的预测能力，并开始挑战传统的设计思维。 第三章：基于序列模型的材料性能预测 许多重要材料（如高分子、复杂合金）可以通过序列或字符串来描述。本章重点介绍如何借鉴自然语言处理（NLP）中的Transformer和循环神经网络（RNN）来处理这些序列数据。 3.1 化学式与SMILES/Matschigase编码的序列化处理。 3.2 Transformer架构在长程依赖性捕获中的优势。 3.3 预测关键性能指标：电导率、硬度与热稳定性。 3.4 模型的鲁棒性与不确定性量化（Uncertainty Quantification）。 第四章：生成模型与材料的逆向设计 逆向设计是材料科学的“圣杯”之一：给定所需性能，AI应能反推出满足这些性能的材料结构。本章详细介绍了生成模型（Generative Models）在此领域的应用。 4.1 变分自编码器（VAEs）在潜在空间导航中的应用。 4.2 生成对抗网络（GANs）在合成新颖化学空间中的潜力与挑战。 4.3 基于强化学习（Reinforcement Learning）的迭代式材料优化路径搜索。 4.4 从设计到合成的桥梁：可合成性评估指标。 第三部分：实验自动化与智能制造集成 材料的价值最终体现在其实际的合成与应用中。本部分探讨了如何将AI模型嵌入到高通量实验平台和智能制造流程中，实现“人机协同”的闭环研发。 第五章：主动学习与高通量实验的优化 面对有限的实验资源，如何设计最高效的实验方案以快速收敛到最优材料，是活性学习（Active Learning）的核心目标。 5.1 主动学习的采样策略：信息增益与模型置信度。 5.2 机器人辅助合成平台的搭建与数据实时反馈机制。 5.3 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）在反应条件优化中的精妙运用。 5.4 案例研究：催化剂筛选与电池电解质优化。 第六章：智能过程控制与质量保证 从实验室到工业化生产，过程控制的精度直接影响材料的批次一致性和可靠性。 6.1 传感器数据采集与实时信号处理。 6.2 深度学习在缺陷检测与无损评估中的应用（非接触式质量监控）。 6.3 过程解析（Process Analytical Technology, PAT）与AI模型的融合。 6.4 建立数字孪生（Digital Twin）模型，模拟生产线上的材料行为。 结语：面向未来的材料科学家 本书最后一部分对当前AI材料科学面临的伦理、计算资源需求以及未来研究方向进行了展望。我们坚信，深度学习不是要取代材料科学家，而是作为一种前所未有的强大工具，解放研究人员的思维，使他们能够专注于更具创造性和本质性的科学问题。本书旨在为跨学科的研究人员、高年级本科生和研究生提供一条清晰的路径，使他们能够熟练掌握这些尖端技术，引领下一代材料科学的革命。 --- 适合读者群体： 材料科学、化学、物理学、计算机科学（特别是机器学习方向）的研究人员、工程师及高等院校师生。 关键词： 深度学习、材料信息学、图神经网络、生成模型、逆向设计、高通量实验、晶体结构、性能预测。

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这本《图像与模式的计算机分析》让我陷入了一个令人着迷的沉思，尽管它本身并没有直接提供我真正需要的具体解决方案。我一直以来都在试图理解并量化一种非常规的艺术创作过程，其中涉及到艺术家如何通过对色彩、线条和纹理的感知来构建情感共鸣。我希望这本书能提供一些关于如何捕捉和分析那些非显性、潜意识层面的视觉线索的理论框架。比如，艺术家如何感知色彩的“温度”，或者一条曲线的“动态感”是如何影响观者情绪的？我曾设想，如果能将这些抽象的感知转化为可量化的数据，或许就能更好地模拟或理解艺术家的创作直觉。因此，我翻阅了这本书，期望在其中找到关于特征提取、模式识别的深层算法，或是关于高级语义理解的探讨，希望能够为我的研究提供一些跨学科的视角。然而，它更多地侧重于图像的几何特征、纹理的统计分析，以及一些经典的图像处理技术，比如边缘检测、图像分割等，这些对于我来说，虽然是重要的基础，但距离我所追求的“情感分析”或“创作意图解读”还有一段距离。这本书更像是为那些致力于图像精确识别、物体检测、工业瑕疵检查等领域的研究者准备的，它提供的工具和理论是扎实的，但并没有直接触及我对艺术生成和情感共鸣的深层探究。我仍然在寻找连接视觉数据与人类感知之间的桥梁，而这本书，尽管精彩，却未能直接为我铺就那座桥梁。

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我一直对海量地理空间数据的分析以及从中挖掘潜在的社会经济规律充满兴趣。我曾梦想着能够利用计算机视觉技术，通过分析大量的卫星图像或航拍照片，来识别和量化不同区域的城市化进程、植被覆盖变化，甚至推测当地居民的生活水平和出行方式。想象一下，如果能够自动识别出某个区域的道路密度、绿化面积比例、建筑物的密集程度和类型，这些数据就能为城市规划、环境保护和资源分配提供非常有价值的依据。我翻阅了《图像与模式的计算机分析》一书，希望能够从中找到关于遥感图像处理、地物分类、空间模式提取等方面的先进技术和算法。例如，是否有什么方法能够有效地从像素级别的变化中识别出人为活动的痕迹，或者区分不同类型的农业用地？我特别关注书中是否会介绍一些能够处理大规模、高分辨率图像的机器学习模型，以及如何从这些图像中提取出具有地理空间意义的特征。虽然书中确实讨论了大量的图像分割、特征提取和分类技术，也涵盖了一些与纹理分析相关的章节，但整体上，它似乎更偏向于对图像本身进行物理和几何层面的分析，而对于如何将这些分析结果与地理学、社会学等学科的知识体系有效结合，从而得出具有宏观洞察力的结论，则提及不多。它就像一把精密的尺子，能够测量图像的每一个细节，却缺少指引如何用这些测量数据来描绘宏大蓝图的指南。

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我从事的是生物医学图像分析领域的工作，特别是对医学影像中病灶的早期检测和特征量化有着迫切的需求。我希望能够借助计算机的强大分析能力，辅助医生更早、更准确地发现疾病的迹象，比如在X光片、CT或MRI图像中识别出微小的肿瘤、血管异常或其他病理改变。我一直关注的是如何让计算机能够“看懂”这些复杂的医学图像，并从中提取出对诊断至关重要的信息。例如，肿瘤的边界是否清晰？其纹理特征与正常组织有何不同？其生长模式是否呈现出某种特定的规律？这些问题都促使我寻找能够进行高精度图像分割、特征提取以及模式识别的算法和理论。因此，我阅读了《图像与模式的计算机分析》，希望能从中找到适用于医学图像的先进方法。书中详细介绍了许多图像处理的基本技术，如滤波、增强、边缘检测等，也包含了一些关于形状和纹理分析的内容，这对于理解图像的局部和全局特性非常有帮助。然而，在医学图像的特定挑战，如低对比度、噪声、以及类器官结构的复杂性等方面的处理，以及如何将这些分析与医学知识相结合，进行更深层次的病理诊断，这本书的侧重点似乎有所不同。它更像是一本关于“如何看”的指南，而我更需要一本关于“如何理解”的说明书，能够将看到的转化为有医学意义的判断。

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我一直在探索如何利用计算机技术来分析和理解人类的面部表情，从而实现更具人性化的交互体验。我设想，如果计算机能够准确地识别出人们喜怒哀乐等基本情绪，或者更细微的表情变化，那么人机交互将变得更加自然和富有同情心。这需要计算机能够捕捉到面部肌肉细微的运动、皮肤纹理的变化，以及这些变化组合起来所传达的丰富信息。我希望从《图像与模式的计算机分析》中能够找到关于面部特征点检测、表情肌运动建模、以及基于视觉的生理解剖学分析等方面的理论和技术。例如，书中是否会提供有效的算法来定位人脸的关键点，如眼角、嘴角、眉毛等，并能量化它们之间的相对位置和运动？或者，是否存在能够分析面部皮肤纹理细微变化的模式识别技术，以捕捉更深层次的表情信息？尽管书中涵盖了广泛的图像特征提取和模式分类技术，例如边缘检测、纹理分析、形状描述等，这些对于理解图像的局部和全局结构至关重要，但它似乎并未将这些技术直接聚焦于面部表情的特定复杂性。它更像是一本关于“视觉的语法”的书，而我更需要一本关于“表情的解读”的词典，能够帮助我理解那些无声的语言，并将它们转化为可执行的智能交互。

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我一直对计算机视觉在机器人导航和环境感知方面的应用感到兴奋。我希望能够让机器人像人一样，能够“看”懂周围的环境，并据此进行智能的决策和行动，比如在复杂地形中自主行走，避开障碍物，或者识别并抓取特定物体。这需要计算机能够准确地理解图像中的三维结构、物体的位置和姿态，以及环境的动态变化。我曾设想，如果能从图像中提取出关于场景深度、表面法线、物体轮廓以及运动轨迹等信息，机器人就能更好地规划路径，执行任务。我翻阅了《图像与模式的计算机分析》，希望能从中找到关于立体视觉、运动分析、三维重建以及目标识别等方面的理论和方法。书中确实讨论了许多关于图像特征提取、匹配和分割的技术，这些都是理解视觉信息的基础。例如，它介绍了如何从图像中提取关键点，如何进行特征匹配以估计运动，以及如何将图像分割成不同的区域。但对于如何将这些二维图像信息有效地转化为可靠的三维环境模型，以及如何将这些模型用于实时的导航和决策，书中涉及的篇幅相对有限。它更像是一本关于“像素的语言”的教程，我却在寻找一本关于“场景的对话”的书籍，能够让机器人真正地与物理世界进行有意义的交互。

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