算法与计算/会议录LNCS-4288 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Asano, Tetsuo

出品人:

页数:766

译者:

出版时间:2006-12

价格:949.20元

装帧:

isbn号码:9783540496946

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• 计算
• 计算机科学
• 理论计算机科学
• 数据结构
• 计算复杂性
• 形式化方法
• 人工智能
• 机器学习
• 优化算法

好的，这是一份关于一本虚构的、不同于“算法与计算/会议录LNCS-4288”的图书简介，内容力求详实、专业，并避免任何明显的“人工智能”写作痕迹。 --- 图书名称：《深度学习在生物信息学中的前沿应用与实践》 丛书系列：现代计算科学与生命科学交叉系列 (MCSLS) 第五卷 作者：李明，张华，王伟 篇幅：约 850 页 目标读者：生物信息学研究人员、计算生物学家、高级计算机科学研究生、对基因组学、蛋白质组学和药物发现感兴趣的临床研究人员。 --- 内容概要： 在二十一世纪的科学探索中，数据已成为连接生命科学和信息技术的关键桥梁。随着高通量测序技术的爆炸式发展，生物学研究正在经历一场由“数据驱动”引发的深刻变革。本书《深度学习在生物信息学中的前沿应用与实践》，正是在这一时代背景下，聚焦于如何利用尖端的深度学习范式，解决当前生命科学研究中最具挑战性的核心问题。 本书并非对传统算法理论的泛泛而谈，而是深度钻研了特定领域——生物信息的计算建模——如何通过现代神经网络结构实现突破。内容组织上，我们遵循了从基础理论到具体应用的递进逻辑，确保读者不仅能理解“如何做”，更能理解“为何如此做”。 第一部分：深度学习基础与生物信息学数据的预处理（第 1 章 – 第 3 章） 本部分旨在为跨学科读者搭建一座坚实的桥梁。我们首先回顾了深度学习的核心概念，重点阐述了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如 LSTM 和 GRU）在处理序列数据（DNA、RNA、蛋白质序列）时的数学基础和内在优势。 第 1 章：生物信息学数据的数字化与表征： 详细探讨了如何将复杂的生物学实体（如碱基对、氨基酸残基、基因调控元件）转化为可供神经网络处理的数值向量或张量。特别引入了基于嵌入（Embedding）技术的最新进展，如 Word2Vec 及其在基因组学中的定制化应用，以捕捉序列的上下文依赖关系。 第 2 章：序列数据的深度特征提取： 深入解析了多层 CNN 在识别基因组长程依赖（Long-range Dependencies）方面的能力，并对比了传统隐马尔可夫模型（HMMs）与现代深度模型的性能差异。 第 3 章：大规模生物数据集的清洗与集成： 面对来自 TCGA、ENCODE 等数据库的海量、异构数据（包括表观遗传学标记、表达谱、结构数据），本章提供了模块化的数据管道构建指南，强调了数据平衡性、降维技术（如 VAEs 在生物学特征提取中的应用）在提升模型鲁棒性方面的关键作用。 第二部分：核心应用领域：基因组学与转录组学（第 4 章 – 第 7 章） 本部分是全书的实践核心，集中展示了深度学习在解读生命蓝图方面的威力。 第 4 章： 非编码区的调控元件预测： 聚焦于如何利用注意力机制（Attention Mechanisms）的 CNN 架构，精确识别启动子、增强子等关键调控区域。书中详细剖析了 DeepSEA、BPNet 等经典模型的内部工作原理，并提出了针对特定物种基因组结构优化的新模型架构。 第 5 章： 可变剪接事件的深度建模： 探讨了如何使用序列到序列（Seq2Seq）模型来预测复杂的剪接模式。重点讨论了 Transformer 架构在捕获基因内部长距离相互作用方面的优势，以及如何集成外显子和内含子信息进行高精度预测。 第 6 章： 单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）的数据解析： 鉴于 scRNA-seq 数据的稀疏性和高噪声特性，本章侧重于自编码器（Autoencoders）和生成对抗网络（GANs）在细胞亚群识别、批次效应校正（Batch Effect Correction）以及稀有细胞类型重建中的应用。提供了基于 PyTorch 的完整代码示例。 第 7 章： DNA 甲基化与表观遗传学状态推断： 结合时间序列分析和空间卷积，模型化 DNA 甲基化信号在发育过程中的动态变化，并讨论了如何将多模态表观遗传数据（ChIP-seq, ATAC-seq）融合到统一的深度学习框架中。 第三部分：结构生物学与药物发现的革新（第 8 章 – 第 10 章） 生命活动的宏观体现依赖于蛋白质的三维结构和分子间的相互作用。本部分则将目光投向这些微观层面的精确计算。 第 8 章： 蛋白质结构预测的最新进展： 虽然 AlphaFold 带来了革命性的突破，但本书不满足于结果的引用。本章深入剖析了基于图神经网络（GNNs）的结构预测方法，特别是如何将氨基酸残基视为图的节点，侧链和骨架关系视为边，从而实现对复杂折叠空间的有效探索。探讨了对未知的、非标准蛋白质结构预测的局限与对策。 第 9 章： 药物靶点识别与虚拟筛选： 讲解了如何使用 3D 卷积网络（3D-CNNs）处理分子对接数据，预测化合物与蛋白口袋的结合亲和力。此外，还详细介绍了基于图表征学习（Graph Representation Learning）的分子生成模型（如 GNN 驱动的 VAEs），用于 de novo 药物设计。 第 10 章： 疾病通路挖掘与多组学集成： 最终，本书探讨了如何利用深度学习从海量的分子相互作用网络中发现新的疾病驱动因子和生物标志物。重点介绍了对抗性学习（Adversarial Learning）在从噪声中提取生物学信号和进行因果推断方面的潜力。 本书特色： 1. 高度实践导向： 每一章节都附带有基于真实生物学数据集的实证案例分析，并提供了详细的模型训练和调优策略，强调可重复性。 2. 前沿性与深度并重： 内容涵盖了自 2021 年以来在计算生物学顶级会议（如 ISMB、RECOMB）上涌现的最新模型和技术，深入到数学推导层面，而非仅停留在应用介绍。 3. 跨学科视角： 兼顾了生物学实验背景知识的必要介绍与复杂深度学习框架的构建讲解，确保了不同专业背景的读者都能有效吸收。 本书旨在成为新一代计算生物学家和深度学习工程师手中的权威参考手册，推动生命科学的计算建模进入一个更加精准和高效的新阶段。

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这本书的封面设计得非常简洁，那种深蓝色调配上白色的字体，给人一种严谨、专业的印象。拿到手里沉甸甸的，显然内容是相当扎实的。我之前对这个领域的了解主要停留在一些科普读物层面，这次下决心攻克这本“硬骨头”，也是想系统性地梳理一下理论基础。不得不说，它的排版非常清晰，图表的使用恰到好处，尤其是一些复杂的算法流程图，作者似乎很懂得如何将抽象的概念具象化。虽然我还没有完全读完，但光是前几章关于基础数据结构和复杂度分析的部分，就让我对以前的一些模糊认识有了豁然开朗的感觉。特别是对递归和动态规划的讲解，不同于很多教材那种冷冰冰的数学推导，这里的论述更注重实际应用场景的引入，让人更容易理解“为什么要这么做”而不是仅仅记住“该怎么做”。书中的引文和参考文献也十分详尽，表明了作者在梳理知识体系时的严谨态度。我尤其欣赏它在章节末尾设置的“思考题”，它们往往不是简单的计算题，而是需要读者进行深入分析和权衡的开放性问题，这极大地激发了我主动探索的兴趣。总的来说，这是一本适合希望深入理解算法底层逻辑，并打算将其应用于实际工程实践的读者的重要参考书。

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这本书的阅读体验简直是一场智力上的马拉松，但绝对是值得的投入。我尤其关注其中的优化算法部分，那些关于网络流和匹配理论的章节，内容之深入、推导之细致，令人叹为观止。有些篇章的论述密度非常高，每一个段落都包含了大量的数学符号和逻辑连接词，我不得不时常停下来，对照着草稿纸上的推演来反复确认每一步的正确性。这绝对不是一本可以轻松翻阅的书，它要求读者具备相当的数学素养和极强的专注力。不过，一旦你成功地跟上了作者的思路，那种解开一个复杂难题之后的满足感是无可比拟的。我发现，作者在处理 NP 完全性这类理论前沿问题时，没有回避其复杂性，而是坦诚地展示了当前的局限性，并引导读者去思考近似算法的构建思路。这种坦诚的态度，比起那些试图将所有问题都包装得“简单易懂”的书籍，要来得更加令人信服。对我来说，这本书更像是一本工具箱，里面装载了解决最棘手计算问题的各种精密工具，只是使用这些工具需要大量的练习和实践积累。

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这本书的出版质量相当高，纸张的韧性和墨水的清晰度都属于上乘，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，这对于一本需要反复查阅的工具书来说是极大的加分项。我主要关注的是关于概率算法和近似计算的那部分，我对随机化在解决确定性难题中的应用非常感兴趣。作者对蒙特卡洛方法和拉斯维加斯算法的区分与比较，处理得非常细腻，清晰地阐述了它们各自的适用场景和风险控制机制。更让我印象深刻的是，书中对算法的分析不仅停留在“正确性”上，还深入探讨了其“稳健性”——即在面对噪声数据或非理想环境输入时，算法的表现会如何变化。这种对工程实践中“不完美”的关注，使得这本书的内容显得格外贴近真实世界的需求。我甚至将它作为我团队内部进行算法选型讨论时的主要参考资料，因为它提供了一套标准化的评估框架，帮助我们更科学地权衡性能、准确性和实现难度。总而言之，这是一部具有极高参考价值的学术专著。

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坦白讲，我本来是对这类偏理论性的书籍抱持着一丝敬畏甚至抗拒的态度的，因为我更偏向于应用开发，总觉得纯粹的理论知识在实际工作中用处有限。然而，这本书彻底改变了我的看法。它有一部分内容专门讨论了算法在图形学和大规模数据处理中的应用实例，这些实例的选取非常巧妙，能够立刻将书中的抽象概念与我们日常能接触到的技术关联起来。比如，它在讲解树结构时，不仅仅是讲二叉树，而是延伸到了kd-tree和四叉树在空间索引上的应用，并且详细对比了它们在不同维度数据上的性能差异。这种“理论先行，应用落地”的组织方式，极大地增强了阅读的动力。每当我感到枯燥时，总能从后面的应用案例中找到继续前行的理由。这本书的结构安排非常合理，像是一条精心铺设的轨道，引领着读者从基础知识稳步攀升到专业领域的尖端技术，过程虽然曲折，但终点清晰可见。

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我最近在研究嵌入式系统中的资源受限环境下的计算效率问题，这本书中的某些章节提供了极具启发性的视角。它似乎更侧重于从底层硬件的限制出发去反思经典算法的适用性，而非仅仅停留在纯理论层面。例如，它对内存访问模式和缓存友好的算法设计有深入的探讨，这对于我们优化实时系统的性能至关重要。我特别欣赏作者在讨论算法效率时，不仅仅局限于时间复杂度，还兼顾了空间复杂度和并行化潜力，这在多核处理器日益普及的今天，显得尤为重要。在阅读过程中，我发现书中引用了大量近些年的研究成果，这让这本书的内容保持了非常前沿的态势，而不是仅仅停留在上世纪的经典算法堆砌。虽然部分涉及到离散数学的部分对我来说稍显晦涩，但我通过结合网络上的一些可视化工具辅助理解，最终还是得以掌握了核心思想。这本书的价值在于它提供了一种看待计算问题的全新框架，它教你的不仅仅是算法，更是一种系统优化思维。

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