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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Keedwell, Edward/ Narayanan, Ajit

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2005-6

价格:1085.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780470021750

丛书系列:

图书标签:

• 生物信息学
• 人工智能
• 机器学习
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 数据挖掘
• 算法
• 生物统计学
• 计算生物学
• 系统生物学

好的，以下是针对您所提及的《Intelligent Bioinformatics》一书，撰写的一份内容完全独立、侧重于其他主题的详细图书简介。 --- 《高维数据结构与计算几何前沿：理论与实践》 内容简介 本书深入探讨了现代计算科学中两个核心且相互交织的领域：高维空间中的数据结构设计，以及离散与计算几何学的最新进展。面对当前数据爆炸性增长带来的挑战，传统的数据组织与检索范式已显露疲态。本书旨在为研究人员、高级本科生及专业工程师提供一套严谨的理论框架和实用的算法工具，以应对在海量、高维数据集中进行高效查询、分析与可视化的需求。 第一部分：高维空间的数据组织与索引 第一部分聚焦于解决“维度灾难”这一计算瓶颈。我们首先回顾了经典的低维空间索引结构，如B树、R树及其变体，为理解高维空间的复杂性奠定基础。随后，本书将重点剖析当前最前沿的高维索引技术。 我们详细阐述了度量空间索引（Metric Space Indexing）的原理，包括基于树的方法（如M-tree, VP-tree, BK-tree）和基于划分的方法（如Cover Tree）。对于应用于特定距离函数（如欧氏距离、Jaccard相似度）的索引结构，我们提供了详细的构建算法、查询复杂度分析及其在实际应用中的性能权衡。 深入探讨了随机投影（Random Projection）技术，特别是Johnson-Lindenstrauss引理在高维数据降维中的理论保证和实际应用。我们不仅分析了不同随机矩阵（如高斯随机矩阵、稀疏随机矩阵）的选择对保持数据几何结构的影响，还对比了如LSH（Locality-Sensitive Hashing）族中针对不同距离度量的具体哈希函数设计，包括SimHash、Signatures等，并讨论了其在近似最近邻搜索（ANNS）中的误差界限与性能优化。 此外，本书还专门设置一章讨论基于图的索引结构。在高维数据集中，构建最近邻图（如K-Nearest Neighbor Graph, ε-Neighbor Graph）已成为高效导航和查询的有效途径。我们详细介绍了构建这些图的精确与近似算法（如导航网格导航，Navigable Small Worlds, HNSW），并展示了如何利用这些图结构实现快速的贪婪搜索和更精细的局部优化搜索路径。 第二部分：计算几何学的拓扑与代数视角 第二部分转向了计算几何学的理论基石与新兴应用。几何问题往往可以通过代数或拓扑结构来更稳定地表达和解决，本书采用了这一跨学科视角。 我们从拓扑数据分析（Topological Data Analysis, TDA）的角度重新审视了数据形状的识别。本书详细介绍了持续同调（Persistent Homology）的计算流程，包括滤子（Filtration）的构建、简化算法（如Skeletons的生成）以及对拓扑不变量（如贝蒂数、条形图）的解释。读者将学习如何利用这些拓扑特征来描述高维点云的“洞”和“连通性”，并将其应用于数据分类和异常检测。 在离散几何部分，我们深入研究了凸包与Voronoi图在高维空间中的推广与挑战。对于$d>3$维空间中的凸包，我们分析了其面数的指数增长问题，并重点介绍了通过随机采样和增量构造法来处理超体积计算的有效策略。对于高维Voronoi图，我们讨论了其在空间划分、最近邻查询中的作用，并探讨了基于这些划分结构进行空间分解和查询优化的方法。 本书还包含对几何结构嵌入（Geometric Structure Embedding）的专题讨论。如何将复杂的几何对象（如网格、曲面）映射到低维流形上，同时保持其内在的几何关系，是现代几何处理的关键。我们分析了如拉普拉斯-贝尔特拉米算子（Laplace-Beltrami Operator）在表面网格上的离散化，以及基于黎曼几何思想的测地线距离计算方法。 第三部分：算法实现与性能工程 第三部分着眼于理论到实践的桥梁。我们提供了大量关于如何高效实现这些复杂算法的工程见解。 书中对比了不同并行计算模型（如SIMD、GPU GPGPU编程）在高维数据结构操作中的适用性。例如，如何优化LSH的批处理查询，以及如何利用CUDA编程实现大规模Voronoi图的并行构建。我们不仅关注渐近时间复杂度，更重视常数因子优化和缓存效率。 本书还收录了若干实际案例研究，展示了如何将高维索引与几何分析相结合，解决诸如大规模三维点云配准、多模态生物医学图像的特征空间检索等实际问题。每一章都配有算法伪代码和关键性能分析，帮助读者将其理论知识快速转化为可运行的、高性能的计算代码。 《高维数据结构与计算几何前沿：理论与实践》旨在成为一本兼具理论深度与工程实践价值的参考书，为致力于解决复杂空间数据问题的研究人员提供坚实的知识基础。

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我拿到《Intelligent Bioinformatics》这本厚重的著作，起初是带着一种“挑战自我”的心态。我对生物信息学领域一直保持着一种敬畏之心，总觉得它是一个高不可攀的学科。然而，当我真正翻开这本书，却发现它并没有我想象中的那么遥不可及。作者的文笔十分生动，他用一种非常讲故事的方式，将复杂的生物信息学概念娓娓道来。我尤其喜欢书中那些关于生物算法设计和优化方法的讨论，它让我看到了算法的“智慧”是如何被应用到解决生物学难题中的。书中对数据可视化技术的介绍，也给我留下了深刻的印象，如何将抽象的数据转化为直观的图形，这本身就是一种艺术。我并没有完全读懂书中的每一个公式和定理，但我能感受到作者试图传达的那种对科学探索的热情，以及对生命奥秘的好奇。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本启迪思想、激发灵感的读物。它让我对生物信息学这一领域有了全新的认识，也让我看到了科技与生命科学结合的无限可能。

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《Intelligent Bioinformatics》这本书，给我带来的最大感受就是“融会贯通”。我一直认为，生物信息学之所以能发展至今，关键在于它能够整合多学科的知识，而这本书正是这种整合能力的最佳体现。作者在书中，将生物学的基础理论、统计学的方法论以及人工智能的最新技术，完美地结合在一起，形成了一个有机的整体。我尤其欣赏书中关于算法选择和模型评估的章节，它并没有简单地介绍各种算法，而是深入剖析了不同算法的适用场景和优缺点，并强调了在实际应用中如何根据具体问题进行选择。这一点对于我这样希望将理论知识转化为实践的研究人员来说，具有极高的指导意义。书中对大数据时代的生物信息学挑战的讨论，也让我深思。面对海量的基因组数据、转录组数据以及蛋白质组数据，如何有效地存储、处理和分析，已经成为亟待解决的问题，而这本书恰恰为我们提供了一些行之有效的解决方案。它让我明白，生物信息学不仅仅是关于工具和技术，更是一种思维方式，一种解决复杂生物学问题的策略。

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坦白讲，我拿到《Intelligent Bioinformatics》的时候，并没有抱太高的期望。我对生物学和计算机科学的交集一直保持着一种好奇但又有些畏惧的态度，总觉得这其中的知识体系庞大且复杂。然而，这本书的出现，却彻底改变了我的看法。它的叙述方式非常独特，没有直接抛出晦涩难懂的术语，而是从一个更宏观的视角切入，循序渐进地引导读者进入生物信息学的世界。我特别喜欢其中对“智能”这一概念在生物学应用中的探讨，作者通过一系列引人入胜的例子，阐述了如何利用计算模型来模拟和理解生物系统。书中对数据挖掘和模式识别技术的介绍，也让我眼前一亮，原来那些看似杂乱无章的生物数据，经过巧妙的分析，竟然能揭示出如此深刻的规律。虽然我还没有完全消化书中的所有内容，但可以肯定的是，这本书极大地激发了我对生物信息学这一学科的兴趣，也让我开始意识到，科技的力量可以在多大程度上推动我们对生命本质的理解。它是一本能够点燃好奇心，并为探索未知领域提供指引的书。

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这本书，我断断续续读了好几个月，期间还穿插了不少其他书籍和论文，但每次拿起《Intelligent Bioinformatics》，总会被它那引人入胜的开篇所吸引。虽然我对生物信息学本身只是略知皮毛，但作者的叙述方式却有着一种神奇的魔力，仿佛把我带入了一个充满未知的奇妙世界。书中的案例分析，那些曾经让我望而却步的复杂算法，在作者的细致讲解下，变得清晰易懂。我尤其喜欢那些关于基因组学和蛋白质组学应用的章节，它让我看到了数据背后隐藏的生命奥秘，也激发了我对这一领域更深层次的探索欲望。它不是那种枯燥的技术手册，更像是一场充满智慧的旅程，引领着我一步步揭开生物学研究的神秘面纱。书中的图表和配图也十分精良，为理解抽象概念提供了直观的帮助。有时候，我会反复咀嚼某个段落，试图体会作者在字里行间流露出的那种对科学的热情和对知识的敬畏。这本书让我意识到，原来枯燥的数据也可以如此生动，原来复杂的计算也可以如此富有诗意。我常常在想，如果我能早点接触到这样一本优秀的书，或许我当初的学术选择会有些不同。它不仅是一本关于生物信息学的书，更是一本关于如何思考，如何学习，如何用更广阔的视角看待科学问题的书。

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最近才把《Intelligent Bioinformatics》从头到尾翻了一遍，不得不说，这本书的深度和广度都超出了我的预期。作为一个在相关领域摸爬滚打多年的从业者，我本以为这本书无非是一些技术性的堆砌，但事实证明我错了。作者在梳理生物信息学发展脉络的同时，巧妙地融入了人工智能的最新进展，这种跨领域的融合令人耳目一新。书中对于机器学习算法在基因序列分析、疾病预测等方面的应用，进行了详实的阐述，并提供了大量现实世界的案例。我尤其对其中关于深度学习模型在蛋白质结构预测上的应用部分印象深刻，作者不仅解释了模型的工作原理，还探讨了其在生物医药研发中的潜在价值。这让我开始重新审视我们现有的一些分析方法，并思考如何将其与更先进的技术结合，以应对未来更复杂的生物学挑战。这本书的语言风格也十分严谨，学术性与可读性并存，既能满足专业人士的需求，也能让非专业读者对其核心思想有所了解。对于想要在生物信息学领域深耕，并拥抱人工智能技术的研究者来说，这本书无疑是一笔宝贵的财富。它不仅能拓宽视野，更能激发创新的灵感，为未来的研究方向提供有益的参考。

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