Computer-Aided Intelligent Recognition Techniques and Applications pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Sarfraz, Dr. Muhammad 编

出品人:

页数:518

译者:

出版时间:2005-7

价格:486.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780470094143

丛书系列:

图书标签:

计算机辅助识别
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具体描述

Intelligent recognition methods have recently proven to be indispensable in a variety of modern industries, including computer vision, robotics, medical imaging, visualization and the media. Furthermore, they play a critical role in the traditional fields such as character recognition, natural language processing and personal identification. This cutting-edge book draws together the latest findings of industry experts and researchers from around the globe. It is a timely guide for all those require comprehensive, state-of-the-art advice on the present status and future potential of intelligent recognition technology. Computer-Aided Intelligent Recognition Techniques and Applications: Provides the user community with systems and tools for application in a very wide range of areas, including: IT, education, security, banking, police, postal services, manufacturing, mining, medicine, multimedia, entertainment, communications, data visualization, knowledge extraction, pattern classification and virtual reality. Disseminates information in a plethora of disciplines, for example pattern recognition, AI, image processing, computer vision and graphics, neural networks, cryptography, fuzzy logic, databases, evolutionary algorithms, shape and numerical analysis. Illustrates all theory with real-world examples and case studies. This valuable resource is essential reading for computer scientists, engineers, and consultants requiring up-to-date comprehensive guidance on the latest developments in computer-aided intelligent recognition techniques and applications. Its detailed, practical approach will be of interest to senior undergraduate and graduate students as well as researchers and industry experts in the field of intelligent recognition.

跨学科前沿探索：人工智能、生物学与材料科学的交汇与未来书籍名称：《复杂系统中的涌现现象与自组织动力学：从微观粒子到宏观行为的统一视角》书籍简介：本书旨在提供一个全面而深入的视角，探讨在不同复杂系统中普遍存在的“涌现现象”（Emergent Phenomena）及其背后的“自组织动力学”（Self-Organization Dynamics）。本书突破了传统学科界限，将物理学、化学、生物学、信息科学乃至社会科学中的复杂系统视为一个统一的框架进行考察，力求揭示从微观层面的基本相互作用到宏观层面的集体行为之间，那些无法通过简单线性叠加原理解释的、非预期的、全新的性质的产生机制。第一部分：复杂系统的基础理论与数学工具本部分奠定了理解复杂系统的理论基础。首先，我们回顾了经典热力学与统计力学在处理非平衡态系统时的局限性，并引入了非平衡态统计物理的核心概念，如耗散结构理论和最小熵产生原理。随后，重点深入探讨了描述复杂系统演化的关键数学框架。这包括非线性动力学系统（如洛伦兹吸引子、双摆系统）的分析，混沌理论（如分岔、敏感依赖性）的精细解析，以及耗散系统中的稳定性理论。此外，我们详细介绍了信息论在复杂性研究中的应用，特别是有效信息（Effective Complexity）和互信息（Mutual Information）如何量化系统内部的关联强度和信息冗余度。对于具有空间结构或网络结构的系统，本书引入了图论的工具，并解释了网络科学中度量中心性、社团结构发现等方法在识别关键节点的有效性。第二部分：物质世界的自组织：从化学反应到软物质物理在这一部分，我们将理论工具应用于物理和化学系统中，聚焦于物质如何通过局部规则实现宏观结构的自发形成。详细分析了化学振荡反应（如Belousov-Zhabotinsky反应）的机制，阐明了反应-扩散方程如何导致时空有序结构的形成（如图灵模式）。在软物质物理领域，本书深入考察了液晶、胶体悬浮液和聚合物网络的组装过程。重点讨论了临界现象和重整化群理论，用以解释相变过程中普适性的物理行为，以及为什么不同微观机制的系统可以在宏观尺度上表现出相同的标度律。此外，对主动物质（Active Matter）的研究进行了前沿综述，包括细菌群、微型机器人的集体运动模式（如漩涡、奔流）及其与能量输入的关系。第三部分：生命系统的涌现：生物复杂性与功能实现生命体是自然界中最复杂的自组织系统。本部分着眼于生物学中的涌现现象，探索生命活动如何从分子层面跃迁到器官和生态系统层面。我们详细剖析了分子网络动力学，特别是基因调控网络（GRN）的拓扑结构如何保证了细胞命运的稳定分化和对外部扰动的鲁棒性。书中对代谢网络进行了系统分析，探讨了能量流在网络结构中的优化路径，以及系统如何通过反馈调节来维持稳态。在更高层次上，本书探讨了神经元群体放电的同步性与意识、记忆等高级认知功能的涌现关系，引入了神经振荡模型和相位锁定的概念。最后，本书触及了群体行为学，分析了蜂群觅食、鸟类集群飞行等现象中基于简单局部交互规则产生的复杂集体决策机制。第四部分：信息、计算与人工系统的涌现本部分将视角转向信息处理与计算领域，探索信息如何在人工和自然系统中被编码、传输和涌现出智能行为。本书强调了元胞自动机（Cellular Automata）在模拟复杂性方面的强大能力，特别是对康威生命游戏等基础模型的深入剖析，展示了简单的局部规则如何产生无限的信息复杂性。在计算理论层面，我们探讨了局部搜索算法在解决复杂优化问题（如旅行商问题）时，如何通过局部信息交换实现全局最优解的逼近。此外，本书还审视了分布式计算系统的健壮性问题，分析了容错机制如何通过冗余和多数投票等自组织原则来确保系统的整体功能不因局部故障而中断。第五部分：复杂系统的跨尺度建模与未来展望最后一部分致力于整合前述各领域的研究成果，讨论跨尺度建模的挑战和前沿方向。我们对比了多尺度建模方法（如平均场近似、尺度分离方法）的适用范围与局限性。重点讨论了多尺度模拟中，如何有效连接不同时间与空间尺度的数据和模型，例如在气候模拟或材料设计中，如何将原子尺度的量子效应与宏观尺度的流体力学模型耦合。本书的结论部分展望了人工智能与复杂性科学的交叉前沿，探讨了如何利用深度学习模型（如图神经网络）来解析和预测真实世界复杂系统的动态行为，并提出了关于系统可控性、可预测性极限的哲学与科学思考。全书结构严谨，论证深入，理论与案例并重，旨在为物理学、工程学、生物学及计算机科学等领域的研究人员和高级学生提供一个坚实的理论框架，以理解和驾驭自然界与人造世界中普遍存在的、驱动创新的涌现力量。