人工智能与专家系统原理及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:中国农大

出品人:

页数:402

译者:

出版时间:2004-12

价格:33.00元

装帧:

isbn号码:9787810667241

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 专家系统
• 知识工程
• 机器学习
• 推理
• 知识表示
• 智能系统
• 模式识别
• 规划
• 搜索算法

现代炼金术：材料科学的跨界前沿 导言：物质的低语与未来的塑造 自古以来，人类对“更优良的材料”的追求从未停歇，从青铜的坚韧到钢铁的锋芒，材料的革新始终是文明进步的基石。然而，当我们步入二十一世纪，对材料的理解和设计已经超越了简单的冶炼与混合。《现代炼金术：材料科学的跨界前沿》 并非一本探讨传统化学或物理基础的教科书，它是一部深入探索当代材料科学如何与生命科学、信息技术、量子物理乃至环境可持续性深度融合的先锋之作。本书旨在揭示材料科学家如何像现代的“炼金术士”一样，在原子和分子层面进行精妙的操控与设计，从而创造出具有革命性功能的新物质，驱动下一轮技术飞跃。 第一部：超越极限——极端性能材料的构建哲学 本部分聚焦于那些在传统材料性能区间之外运行的“超级材料”的理论基础与制备工艺。我们探讨的不是普通的合金或聚合物，而是那些挑战物理极限的结构与功能。 第一章：拓扑材料的奇特边缘 拓扑绝缘体、拓扑半金属的发现，彻底颠覆了我们对电子传导的认知。本章将详尽剖析拓扑保护的电子态如何确保在材料表面或边缘实现无损耗的电流传输，即使存在缺陷和杂质。我们将深入研究狄拉克锥和外尔锥的数学描述，并展示如何通过精确控制晶格结构和电子轨道耦合，实现特定拓扑性质的调控。重点案例包括如何利用这些材料设计出更稳定、更低功耗的量子器件原型。 第二章：超材料的幻象构造 超材料（Metamaterials）通过其亚波长尺度的结构设计，展现出自然界中不存在的电磁或声学响应。本章将详细解析负折射率、零折射率的概念，以及如何通过精密的结构单元（如Split-Ring Resonators, SRRs）来调控光、声波的行为。我们将探讨完美隐身斗篷的理论可行性、超透镜在突破衍射极限方面的潜力，并分析当前在微波、太赫兹乃至可见光波段的应用挑战，尤其是结构制造中的精度控制问题。 第三章：极端环境下的材料韧性与疲劳 在航空航天、深海勘探和核能领域，材料必须承受极高的温度、压力和辐射损伤。本章侧重于陶瓷基复合材料（CMCs）和高熵合金（HEAs）在抵抗蠕变、热腐蚀和辐照脆化方面的最新进展。我们将研究微观结构（如晶界工程、析出物控制）如何影响宏观的力学响应，特别是如何通过引入非平衡态的合金成分来“冻结”材料的理想结构，从而实现前所未有的高温强度和抗氧化性。 第二部：生命交织——生物启发与智能响应材料 材料科学不再是冰冷的物理学，它正与生物系统进行前所未有的对话。本部分探讨如何设计能够与活体环境互动、自我修复或响应外部刺激的“活的”或“仿生的”材料。 第四章：自修复与自适应聚合物系统 本章深入研究材料损伤的内在修复机制。我们将区分基于微囊释放修复剂的休眠型自修复系统与基于动态共价键或超分子作用的本征型自修复材料。重点分析卡普尔反应（Diels-Alder/Retro-Diels-Alder）在热响应性自修复中的应用，以及如何将电化学信号引入修复过程，实现对损伤的实时感知与修复。 第五章：生物电子学与可植入材料 人机接口和体内诊断对材料提出了更高的要求：生物相容性、可降解性以及精确的电化学信号转导能力。本章考察了导电聚合物（如PEDOT:PSS）在神经电极界面处的应用，以及如何利用形状记忆合金（SMAs）和可拉伸电子学构建微创介入设备。我们将细致分析生物降解速率的控制技术，确保植入物在完成使命后能安全地被人体代谢吸收。 第六章：软物质的计算设计与流变学 软物质——包括液晶、胶体、水凝胶——的行为受制于复杂的相互作用势和宏观流变学。本章侧重于如何利用分子动力学模拟和蒙特卡洛方法，预测和设计具有特定自组装行为的水凝胶和液晶相。我们将探讨如何通过外部刺激（pH值、温度、光照）来精确控制这些材料的拓扑结构转变，及其在药物控释和软体机器人驱动器中的应用潜力。 第三部：能源与环境的材料解决方案 面对全球性的能源转型和环境挑战，新材料扮演着核心角色。本部分聚焦于材料创新如何直接驱动清洁能源的捕获、储存与转化，以及环境污染的治理。 第七章：下一代电化学储能的界面工程 锂离子电池的性能瓶颈往往不在于电极材料本身，而在于固态电解质界面（SEI）的稳定性与离子传输效率。本章详细论述如何通过表面涂层技术、固态电解质的设计（如硫化物、氧化物和聚合物基电解质）来抑制锂枝晶的生长，提升电池的安全性和循环寿命。此外，我们也将展望钠离子、镁离子电池体系中新型电极材料的结构设计思路。 第八章：光催化剂与碳捕获新途径 实现可持续的燃料生产和二氧化碳减排，依赖于高效的光电催化材料。本章深入分析半导体光催化剂（如改性钛酸盐、钙钛矿量子点）的带隙工程、载流子分离效率以及活性位点的设计。重点讨论如何通过晶面暴露控制和表面缺陷工程来提高可见光下的催化活性，以期实现高效的水分解制氢或二氧化碳还原为燃料。 第九章：环境污染物的高效吸附与分离介质 应对水体和空气污染，需要具有高选择性和再生能力的吸附材料。本章集中讨论金属有机框架（MOFs）和共价有机框架（COFs）作为新一代吸附剂的优势。我们将探讨如何调控孔径、拓扑结构和官能团，以实现对特定污染物（如重金属离子、挥发性有机物）的超高选择性捕获。同时，分析这些材料在循环使用过程中的稳定性与再生技术。 结论：迈向智能化的材料设计范式 全书的最后部分将展望材料科学的未来趋势，强调数据驱动的材料发现（Materials Informatics）的重要性。通过整合高通量实验数据、先进的计算模型和人工智能算法，科学家正加速从“试错法”向“理性设计”转变，加速新材料的研发周期。《现代炼金术》 旨在激励读者，将物理、化学、生物学的知识融会贯通，以全新的视角审视物质的无限可能性，真正成为重塑未来的“现代炼金术士”。

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拿到手还没来得及细看内容，光看书名就让人感觉回到了九十年代的计算机实验室。我个人对那种严谨到近乎刻板的系统化知识梳理不感冒。我更倾向于那些能用生动的案例、引人入胜的故事来阐述复杂概念的书籍。比如，能否给我讲讲早期的专家系统是如何在医疗诊断中失败的？那些失败的案例往往比成功的案例更能揭示技术的局限性和人类介入的必要性。如果这本书只是平铺直叙地讲解逻辑推理、概率框架和知识工程的基本步骤，那未免太过枯燥乏味。真正吸引我的，是对“智能”这个概念本身进行解构和重构的过程。我希望它能用一种更现代的叙事方式，比如通过对比不同文化背景下对“机器智能”的定义差异，或者通过历史事件来串联起AI思想的演变，而不是简单地堆砌定义和公式。一本好的技术读物，应该像一部精彩的纪录片，引人入胜，让人在不知不觉中学到知识，而不是让人觉得在啃一本晦涩难懂的参考手册。

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作为一个对技术细节有一定了解的读者，我最不希望看到的就是那种教科书式的、堆砌定义的写作风格。我需要的是对技术选择背后的权衡和取舍有深入的分析。例如，在设计一个决策支持系统时，为什么在某些领域（如金融合规检查）选择专家系统比选择深度学习模型更合适？这本书是否能提供足够多的对比案例和性能分析？我希望看到的是一种成熟的、具有洞察力的声音，能够清晰地区分什么是“过度宣传”的技术，什么是真正具有长期价值的方法论。如果这本书只是将人工智能和专家系统当作两个独立的主题来介绍，而没有有效揭示它们之间在思想上的联系和融合的可能性——比如如何将专家系统提供的结构化知识注入到神经网络的训练过程中以提高泛化能力——那么它的综合价值就会大大降低。我需要的是一种能够帮助我做出明智技术选型的“智慧”，而不是仅仅提供一套知识工具箱的说明书。

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这本《人工智能与专家系统原理及其应用》听起来像是一本硬核的技术专著，但坦白说，我更期待的是一些更偏向哲学思辨或者社会影响层面的探讨。比如，它是否深入分析了当前大型语言模型背后的伦理困境？我总觉得，当我们谈论“原理”时，往往会陷入算法的细节和数学公式的泥潭，而忽略了AI对人类心智、创造力和劳动结构正在产生的颠覆性冲击。我希望能读到一些关于“强人工智能”在可预见的未来是否真的可行，以及如果实现了，我们社会契约该如何重塑的深度思考。专家系统固然重要，那是上个世纪的辉煌，但今天的焦点显然在于如何处理不确定性、如何实现真正的常识推理，以及AI如何影响艺术、法律和人际关系。如果这本书只是罗列了早期的知识表示方法和基于规则的推理引擎，而对深度学习的泛化能力、对抗性样本的脆弱性，以及AI在司法量刑中的偏见问题避而不谈，那么它对今天的读者来说，价值可能就大打折扣了。我希望看到的是一本超越教科书范畴，直面AI“灵魂拷问”的作品。

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我本期待这本书能像一本关于未来学的预言书，探讨AI技术如何重塑人类社会结构和认知模式。然而，看到“原理及其应用”这样的字眼，我立刻打消了这种幻想。我更担心的是，这本书的内容可能过于陈旧，聚焦于上世纪八九十年代的AI研究范式，比如符号主义的巅峰时期。这就像一本讲解蒸汽机原理的书，虽然基础坚实，但在谈论现代高速铁路时却显得力不从心。今天的AI不再是关于“如何手工编码知识”，而是关于“如何从海量数据中自动学习特征”。我希望书中能有专门的章节，深入剖析为什么当前的主流范式从符号逻辑转向了联结主义，以及这种转变带来的哲学上的深刻影响——比如，我们是否正在放弃对“可解释性”的追求？如果这本书没有对当前的“黑箱”模型进行批判性审视，或者未能将专家系统放置在一个更广阔的AI历史背景下进行定位，那么它对我而言，可能只是一部怀旧的考古记录，而非一本前瞻性的指南。

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这本书的标题暗示了它可能过于侧重“原理”的构建，这让我有点担心其“应用”部分的实战价值。在今天的软件开发环境中，很少有项目会从零开始搭建一个纯粹的基于规则的专家系统。更多的是利用现有的、高度成熟的框架和预训练模型。我真正在乎的是，这本书是否能提供一套实用的、可迁移的思维模型，教我如何将这些古老的“原理”与最新的云计算、边缘计算以及大规模并行处理技术结合起来。例如，当处理一个涉及跨领域知识融合的实际问题时，我们应该如何权衡符号推理（专家系统擅长领域）和统计学习（深度学习的强项）？这本书是否提供了关于如何设计混合智能系统的架构蓝图？如果它只是停留在介绍“If-Then”规则和前向/后向链式推理的理论层面，而没有讨论如何在现代DevOps流程中部署和维护这些系统，那么它的应用指导意义就非常有限了。我需要的是能够立即在我的工作中找到对应实践的知识，而不是停留在学术象牙塔里的理论构建。

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