Sampling for Biological Agents in the Environment

Sampling for Biological Agents in the Environment pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:Emanuel, Peter (EDT)/ Roos, Jason W. (EDT)/ Niyogi, Kakoli (EDT)
出品人:
页数:288
译者:
出版时间:2008-4
价格:$ 135.54
装帧:
isbn号码:9781555814502
丛书系列:
图书标签:
  • 环境生物采样
  • 生物监测
  • 环境科学
  • 微生物采样
  • 空气采样
  • 水采样
  • 土壤采样
  • 生物统计
  • 采样方法
  • 环境分析
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具体描述

After September 11 and the anthrax attacks of 2001, the real danger of a large-scale biological terrorist attack was realized. This invaluable volume brings together the latest information on the environmental sampling element of the response to a biological attack. Resulting from a national conference of first responders, scientists, and industry representatives, Sampling for Biological Agents in the Environment presents best practices that will help standardize procedures and technology to properly sample for biological threat agents. The sampling issues, techniques, and equipment are explained for professionals involved in sampling and testing of hazardous materials. Additionally, this volume will help facilitate cooperation and effective communication between various federal, state, and local entities that often have different procedures and methodologies when responding to weapons of mass destruction incidents. This volume clearly articulates best practices, common mistakes, basic principles, and future developments in comprehensible and concise language that can be easily understood by a non-technical audience but appreciated by the scientific community. By using real-world incidents, this volume thoroughly explains how to establish a containment area, structure a sampling operation, and acquire samples of the biological threat agent. The authors of individual chapters span the range of expertise across the biological sampling community. From government policy experts and first responders to hazmat personnel and leading scientists, this publication unites expertise from across the sampling community to combine this disparate knowledge into a clear, accessible resource. This volume is the first of its kind and presents novel ideas to address the diverse needs within the biological sampling field. Key Features * Focuses on all aspects of acquiring, packaging, and transporting a representative biological sample from the environment * Uses real-world examples and experiences to show lessons learned and best practices * Emphasizes key topics through the use of graphics, photographs, and real-world examples * Provides a much-needed resource of best practices and references * Presents detailed information in clear and concise language that can be appreciated by a technical audience and understood by non-technical readers * Standardizes procedures, responses, and techniques by covering multiple sampling types (air, water, and surfaces) * Incorporates contributions written by experts across the sampling community * Consolidates all the critical information in realistic examples for professionals * Includes text boxes, chapter appendixes, a summary of biological agents, and a glossary

复杂系统中的信息提取与模式识别:一种跨学科视角 本书深入探讨了在高度复杂、噪声驱动的环境中,如何有效地从海量、异构的数据流中提取出有意义的信息,并识别出潜在的模式和结构。我们超越了传统的线性模型和单一学科的范畴,聚焦于那些具有非平稳性、高度非线性和内在不确定性的系统。 第一部分:复杂性理论基础与数据生成过程的建模 本书的开篇部分奠定了理解复杂系统的理论基石。我们首先回顾了信息论、统计物理学以及非线性动力学的核心概念,特别是它们在描述系统演化和信息熵方面的应用。我们详细分析了现实世界数据(例如金融市场波动、生态系统反馈回路、大规模网络流量)的内在生成机制,强调这些过程往往是多尺度的、分层的,并且受到临界现象和突现行为的影响。 多尺度分析与重整化群方法: 探讨了如何利用重整化群(Renormalization Group, RG)思想来揭示在不同时间或空间尺度下系统行为的普适性。通过构建有效作用量和场论的语言,我们展示了如何滤除微观噪声,聚焦于驱动宏观现象的关键自由度。 随机过程与长程相关性: 重点分析了具有长程记忆(Long-Range Dependence, LRD)的随机过程,如分形布朗运动(Fractional Brownian Motion, fBm)和广义朗之万方程(Generalized Langevin Equations)。我们详细论证了这些过程在描述诸如1/f噪声(粉红噪声)现象中的关键作用,并讨论了在有限采样下准确估计其赫斯特指数(Hurst Exponent)的挑战与对策。 非平衡态统计力学视角: 引入了远离热力学平衡态系统的分析工具,包括详细平衡的失效、时间对称性的打破,以及耗散结构(Dissipative Structures)的形成。我们运用了昂萨格倒易定理(Onsager Reciprocal Relations)的现代推广,来理解系统在非平衡稳态下的信息交换效率。 第二部分:高维空间中的特征提取与维度约减 面对现代实验和模拟产生的数据,其维度往往远超观察样本的数量,这带来了“维度灾难”。本部分专注于开发和应用能够有效处理高维稀疏数据,并保留其内在几何结构的算法。 流形学习的拓扑视角: 我们探讨了数据点并非均匀分布在欧几里得空间中,而是嵌入在低维非线性流形上的假设。详细比较了Isomap、LLE(Locally Linear Embedding)和t-SNE等方法的内在机制、适用性及计算瓶颈。特别关注了使用持久同调(Persistent Homology)来量化和描述数据流形的拓扑特征(如洞的数量和维度)。 稀疏表示与压缩感知: 深入研究了信号在特定基下具有稀疏性的前提,如何利用少量的测量即可精确重建原始信号。我们详细推导了Berström-Levin不等式在稀疏恢复中的应用,并对比了Basis Pursuit (BP) 和 LASSO 模型的优化框架,强调了在存在测量噪声时,正则化参数选择的重要性。 信息几何方法: 将统计模型族的几何结构引入特征提取。我们利用费舍尔信息度量(Fisher Information Metric)来量化不同特征表示之间的“距离”,从而指导特征选择过程,确保所选特征对模型具有最大的判别力。 第三部分:从模式到因果推断:序列数据的深度结构分析 本部分将焦点从静态数据的结构转移到动态系统的时间序列分析。我们关注如何从观测到的时间演化中识别出潜在的驱动变量及其相互作用的定向性。 信息流与格兰杰因果关系(Granger Causality): 阐述了格兰杰因果检验在时间序列分析中的作用和局限性。我们超越了线性的VAR(向量自回归)模型,转向非线性版本的因果发现,例如基于核方法的传递熵(Transfer Entropy)计算,它能够捕捉信息传递的非对称性。 时间序列的动态模式识别: 探讨了如何使用隐藏马尔可夫模型(HMMs)和更现代的循环神经网络(RNNs,特别是LSTM和GRU)来对离散或连续的状态空间进行建模。重点在于如何设计损失函数以优化对特定事件序列的预测精度,而非仅仅是点对点的预测误差。 网络动力学与同步现象: 将分析对象扩展到由多个相互作用节点组成的网络。我们分析了耦合振子系统(如Kuramoto模型)中的同步行为,以及如何在复杂的拓扑结构(如小世界网络或无标度网络)中,信息或扰动如何传播和放大。我们讨论了基于动态信息流的中心性度量,以识别网络中的关键控制节点。 第四部分:不确定性量化与鲁棒性评估 在复杂系统中,准确地量化不确定性并评估模型和预测的鲁棒性至关重要。本书的最后一部分致力于提供先进的贝叶斯方法和交叉验证策略。 贝叶斯推断与MCMC方法: 详细介绍了马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法,特别是Metropolis-Hastings和Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 算法,用于在模型空间中高效采样后验分布。我们强调了如何使用分块采样和自适应MCMC来处理高维或多峰值后验分布。 模型选择与证据评估: 讨论了AIC、BIC等信息准则的局限性,转而深入研究贝叶斯模型平均(Bayesian Model Averaging, BMA)和贝叶斯因子(Bayes Factor)在比较不同假设下的模型拟合优度时的应用。 对抗性扰动与模型稳健性: 借鉴了机器学习领域对对抗性样本的研究,我们将“扰动分析”引入到动态系统的建模中。探讨了如何系统性地寻找能使系统预测发生最大偏差的最小输入噪声(或模型参数微调),从而评估所建立模型的内在脆弱性。 本书面向具有扎实数学和统计学背景的研究人员、高级研究生以及希望将先进分析技术应用于生物、环境、金融或工程复杂系统的专业人士。它旨在提供一套连贯、严谨且可操作的工具箱,用于驾驭和理解我们周围日益复杂的世界。

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