High-performance Gradient Elution pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Snyder, Lloyd R./ Dolan, John W.

出品人:

页数:496

译者:

出版时间:2006-11

价格:1102.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780471706465

丛书系列:

图书标签:

梯度洗脱
高效液相色谱
色谱分离
分析化学
蛋白质组学
代谢组学
生物分析
样品制备
方法开发
优化

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具体描述

Gradient elution demystified Of the various ways in which chromatography is applied today, few have been as misunderstood as the technique of gradient elution, which presents many challenges compared to isocratic separation. When properly explained, however, gradient elution can be less difficult to understand and much easier to use than often assumed. Written by two well-known authorities in liquid chromatography, High-Performance Gradient Elution: The Practical Application of the Linear-Solvent-Strength Model takes the mystery out of the practice of gradient elution and helps remove barriers to the practical application of this important separation technique. The book presents a systematic approach to the current understanding of gradient elution, describing theory, methodology, and applications across many of the fields that use liquid chromatography as a primary analytical tool. This up-to-date, practical, and comprehensive treatment of gradient elution: Provides specific, step-by-step recommendations for developing a gradient separation for any sample Describes the best approach for troubleshooting problems with gradient methods Guides the reader on the equipment used for gradient elution Lists which conditions should be varied first during method development, and explains how to interpret scouting gradients Explains how to avoid problems in transferring gradient methods With a focus on the use of linear solvent strength (LSS) theory for predicting gradient LC behavior and separations by reversed-phase HPLC, High-Performance Gradient Elution gives every chromatographer access to this useful tool.

好的，这是一份针对一本假定名为《High-performance Gradient Elution》的图书的详细简介，该简介旨在描述一本完全不同主题的图书内容，以满足您的要求，同时避免提及原书名或任何AI相关表述。 --- 图书名称：《跨界融合：人工智能驱动的材料科学前沿探索与应用》内容简介：导论：新材料时代的范式转移本书深入剖析了当前材料科学领域正在经历的一场由人工智能（AI）和机器学习（ML）驱动的深刻变革。在传统的“试错法”研究范式日益难以应对复杂材料系统挑战的背景下，AI技术正以前所未有的速度和精度重塑着新材料的发现、设计、合成与性能预测。本书旨在为材料科学家、化学工程师、计算机科学专业人士以及研究生提供一个全面而深入的视角，探讨如何有效融合跨学科知识，构建高效、智能化的材料研发平台。我们不仅关注理论基础，更强调在实际工业应用中的落地能力。第一部分：机器学习在材料信息学中的基石本部分聚焦于构建和应用材料信息学（Materials Informatics）的基础框架。我们首先详细介绍了用于材料研究的数据采集、预处理和特征工程的关键技术。这包括如何从海量的实验数据、计算模拟结果以及文献资料中提取有意义的“材料指纹”和结构-性质关系（Structure-Property Relationships, SPR）。数据基础与质量控制：探讨了不同来源数据（如高通量实验、密度泛函理论计算、晶体结构数据库）的兼容性问题，并提出了解决数据稀疏性和不平衡性的先进方法，如数据增强（Data Augmentation）和主动学习（Active Learning）的初步应用。模型选择与构建：深入比较了应用于材料预测任务的各种机器学习模型，包括传统的回归和分类算法（如支持向量机、随机森林）与深度学习架构（如卷积神经网络CNN、图神经网络GNN）。特别阐述了GNN在处理非欧几里得结构数据（如分子图、晶体结构）时的独特优势和实施细节。可解释性人工智能（XAI）在材料科学中的角色：强调了材料研发中对模型透明度的迫切需求。本书详细介绍了局部可解释模型无关解释（LIME）和SHAP值等技术在揭示材料性质背后深层物理或化学机制中的应用，帮助研究人员从“黑箱”模型中提取可信赖的科学洞见。第二部分：AI赋能的材料设计与逆向工程本部分是全书的核心，重点展示如何利用AI实现从目标性能到所需材料结构的逆向设计（Inverse Design），极大地加速了新材料的发现进程。生成模型与材料空间探索：详细介绍了变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）以及基于流的模型在生成具有特定目标属性的新颖化合物和晶体结构方面的应用。我们探讨了如何通过约束优化策略，确保生成结果的化学可行性和合成潜力。基于强化学习的合成路径优化：探讨了如何将强化学习（RL）框架应用于复杂的化学合成和工艺参数优化。通过模拟决策过程，RL智能体可以在多步骤反应序列中找到最高效、最经济的路径，特别是在高价值催化剂和药物分子领域展现出巨大潜力。高通量计算与数据驱动的模拟加速：阐述了如何利用机器学习势能面（Machine Learning Potentials, MLPs）来替代昂贵的第一性原理计算，从而在不牺牲精度的情况下，实现准实时的大规模分子动力学模拟和反应动力学预测，尤其是在研究材料在极端条件下的行为时。第三部分：前沿应用领域：从能源到生物医学本书通过多个实际案例研究，展示了AI驱动的材料创新如何落地到关键的工业和科学领域。能源存储与转换材料：重点分析了AI在电池电解质、固态离子导体和高性能催化剂（如析氢反应、二氧化碳还原）筛选与优化中的应用。介绍了如何利用AI模型预测界面稳定性、循环寿命和电化学性能。智能与功能性聚合物：探讨了使用深度学习模型预测聚合物的微观结构（如拓扑、分子量分布）与其宏观力学、热学和光学性能之间的复杂关系，加速了响应式材料和自修复材料的开发。高熵合金与多金属体系：针对复杂多组分合金系统的设计挑战，阐述了贝叶斯优化和遗传算法如何与机器学习模型相结合，以最小的实验量，高效地在巨大的化学空间中定位最优合金成分和热处理方案。第四部分：挑战、机遇与未来展望在最后一部分，本书理性地评估了当前AI在材料科学应用中所面临的挑战，并展望了未来的研究方向。这包括对数据标准化和知识图谱构建的呼吁，对量子计算与机器学习融合潜力的探讨，以及构建真正自主学习和自我修正的“自主材料实验室”（Autonomous Materials Labs）的路线图。本书强调，成功的跨界融合需要深入理解物理化学规律，将领域知识嵌入到AI模型结构中，实现“物理启发的机器学习”（Physics-Informed Machine Learning）。目标读者：本书是材料科学、化学工程、物理学、计算机科学等相关领域的科研人员、工业研发工程师，以及致力于在新材料领域探索前沿技术的硕士和博士研究生不可或缺的参考资料。它不仅提供技术工具，更塑造一种全新的、数据驱动的材料研发思维模式。页数：约 850 页定价：适中出版年份： 2024年