新書推薦：
《
ABB工业机器人离线编程与仿真
》
售價：HK$
130.9
《
工厂生产计划精细化、精益化、精进化管理手册
》
售價：HK$
75.9
《
中国画技法与教学研究
》
售價：HK$
72.6
《
生命瞬间 人生风采——晚晴居影集
》
售價：HK$
107.8
《
美国国家地理·环球终极探索 全10册
》
售價：HK$
327.8
《
通往权力之路：叶卡捷琳娜大帝
》
售價：HK$
141.9
《
西方毛发时尚演变
》
售價：HK$
107.8
《
法国革命史（史外一种：圣鞠斯特）
》
售價：HK$
107.8
|
| 內容簡介： |
|
《新能源材料与大数据人工智能融合应用导论》深入探讨了新能源材料与大数据和人工智能的交叉应用。系统地介绍了新能源材料的定义与现状，详细阐述了如何利用大数据和人工智能技术进行新能源材料的数据采集、处理和分析，从而优化新能源材料研发流程。此外，本书还探讨了大数据和人工智能技术在新能源材料研发、生产和应用中的重要作用。本书可以作为普通高等院校计算机、大数据、材料、能源等相关专业的教材，也可供新能源材料领域科研人员和企业技术人员参考阅读。
|
| 目錄：
|
第1章 新能源材料概述 001
学习目标 001
1.1 新能源材料的定义和分类 001
1.2 新能源材料的主要应用现状 003
1.2.1 光电材料 003
1.2.2 热电材料 004
1.2.3 燃料电池材料 005
1.2.4 锂电池材料 006
1.3 能源危机与新能源材料的需求 007
1.4 新能源材料发现基础 009
1.4.1 性能指标 009
1.4.2 研究方式 010
本章小结 013
思考题 013
第2章 大数据与人工智能技术在新能源领域的应用 014
学习目标 014
2.1 大数据技术及其与新能源领域的相关性 014
2.1.1 大数据的概念和特征 015
2.1.2 大数据技术架构 015
2.1.3 大数据技术应用领域 018
2.1.4 大数据技术在新能源领域的应用及其影响 019
2.2 人工智能技术及其在新能源领域的应用 021
2.2.1 人工智能的概念和特征 021
2.2.2 人工智能技术 022
2.2.3 人工智能技术应用 024
2.2.4 人工智能技术在新能源领域的应用及其影响 025
本章小结 029
思考题 029
第3章 数据预处理 031
学习目标 031
3.1 数据清洗方法 031
3.1.1 数据清洗的原理 032
3.1.2 数据清洗在新能源材料研发中的应用 033
3.1.3 数据清洗在新能源材料研发中的发展前景 034
3.2 数据集成方法 034
3.2.1 数据集成的步骤 035
3.2.2 数据集成在新能源材料研发中的应用 035
3.2.3 数据集成在新能源材料研发中的发展前景 036
3.3 数据转换方法 037
3.3.1 常见的数据转换策略 037
3.3.2 数据转换在新能源材料研发中的应用 038
3.3.3 数据转换在新能源材料研发中的发展前景 038
3.4 数据规约方法 039
3.4.1 常见的数据规约方法 039
3.4.2 数据规约在新能源材料研发中的应用 040
3.4.3 数据规约在新能源材料研发中的发展前景 040
本章小结 041
思考题 042
第4章 数据挖掘与信息安全 043
学习目标 043
4.1 新能源材料发现中数据挖掘技术概述 043
4.2 数据挖掘方法与算法 044
4.2.1 关联规则挖掘 045
4.2.2 聚类分析 048
4.2.3 分类与预测 050
4.2.4 异常检测 057
4.3 信息安全 059
4.3.1 数据安全 060
4.3.2 网络安全 060
4.3.3 物理安全 061
本章小结 061
思考题 062
第5章 人工智能 063
学习目标 063
5.1 人工智能技术概述 063
5.1.1 人工智能的发展史 064
5.1.2 人工智能技术的分类 065
5.2 机器学习 068
5.2.1 监督学习 069
5.2.2 无监督学习 074
5.2.3 半监督学习 078
5.2.4 强化学习 081
5.3 深度学习 085
5.3.1 卷积神经网络 086
5.3.2 循环神经网络 089
5.3.3 生成对抗网络 091
5.3.4 大规模语言模型 093
本章小结 098
思考题 098
第6章 大数据和人工智能技术在能源领域的应用案例研究 099
学习目标 099
6.1 人工智能在电力能源领域的应用 099
6.2 人工智能在新材料发现领域的应用 101
6.3 人工智能在半导体材料发现领域的应用 103
6.4 人工智能在锂电池材料发现领域的应用 105
6.5 人工智能在氢能发现领域的应用 108
6.6 大数据技术在石油发现领域的应用 110
6.7 大数据技术在水电领域的应用 111
本章小结 113
思考题 114
第7章 新能源材料发现的挑战与展望 115
学习目标 115
7.1 新能源材料发现的挑战 115
7.1.1 数据获取和处理困难 115
7.1.2 设计和优化效率低下 116
7.1.3 测试和验证方法单一 117
7.1.4 产业化和商业化不完善 118
7.2 未来发展展望 119
7.2.1 算法升级 120
7.2.2 基础设施建设 120
本章小结 120
思考题 121
参考文献 122
|
| 內容試閱：
|
大数据和人工智能是当前的研究热点，如何更好地理解和运用这两种技术，对特定领域海量数据进行处理和分析、得出结论并做出智能决策是目前科研人员面临的机遇与挑战。本书探索了大数据和人工智能在新能源材料背景下的应用，旨在提供新能源材料发现领域的最新进展、方法和应用的全面概述，特别强调大数据和人工智能技术在此领域的重要作用。
本书的主要目的是阐明大数据和人工智能技术在彻底改变发现新能源材料过程中的潜力。能源是一个至关重要的全球问题，开发高效、可持续和具有成本效益的新能源材料至关重要。传统的材料发现方法往往耗时、昂贵且范围有限。大数据和人工智能技术的最新进展为加速发现和优化新能源材料开辟了新的可能性。
本书深入研究大数据的各种方法和人工智能用于新能源材料发现的过程。它探索了如何使用大数据来收集、存储和分析各种来源的相关数据，如科学文献、数据库和实验结果。通过利用这些丰富的信息，研究人员可以从不同新能源材料的特性、行为和潜在应用获得有价值的见解。
此外，本书探索了人工智能算法在预测和设计新能源材料中的应用。通过在大型数据集上训练人工智能模型，研究人员可以开发准确的模型，模拟和预测新能源材料特性，识别特定应用的潜在候选者，并优化新能源材料组成。这不仅节省了时间和资源，而且考虑了更广泛的可能性，扩大了材料发现的范围。
本书的意义在于它有可能彻底改变新能源材料发现方式。通过利用大数据和人工智能技术的力量，研究人员可以加速具有增强性能的新能源材料的开发，如更高的储能容量、更高的效率和对环境更少的影响。这些进展有可能推动可再生能源、能源存储和其他关键领域取得重大进展，从而实现更可持续和更高效的能源格局。
本书还为新能源材料领域的高年级本科生提供了学习指引。它提供了新能源材料领域最新进展、方法和案例研究的全面概述，让读者跟上该领域的前沿研究。此外，它还提供了与采用大数据和人工智能技术相关的挑战和机遇的见解，帮助读者理解这个快速发展的领域的复杂性。
本书共分为7章。
新能源材料概述（第1章）：介绍了新能源材料的定义、分类、应用现状以及能源危机与新能源材料的需求。同时，还涉及新能源材料的基础知识，为后续的章节打下基础。
大数据与人工智能技术在新能源领域的应用（第2章）：探讨了大数据及其与新能源产业的相关性，以及人工智能技术及其在新能源产业的应用。
数据预处理（第3章）：介绍了几种重要的数据预处理技术，包括数据清洗方法、数据集成方法、数据转换方法和数据规约方法。
数据挖掘与信息安全（第4章）：介绍了新能源材料发现中数据挖掘技术概述、数据挖掘方法与算法以及数据安全。
人工智能（第5章）：介绍了人工智能技术概述，以及机器学习和深度学习等技术在新能源材料发现中的应用。
大数据和人工智能技术在能源领域的应用案例研究（第6章）：通过具体的案例研究，展示了大数据和人工智能技术在新能源材料发现中的应用。
新能源材料发现的挑战与展望（第7章）：总结了新能源材料发现的挑战，并展望未来的发展前景。
本书从基础概念入手，逐步深入到具体的技术和应用，最后进行案例研究和总结展望，旨在为读者提供一个全面而深入的了解新能源材料发现领域的视角。本书在新能源材料发现领域具有重大意义。通过探索大数据和人工智能技术的潜力，为加速新能源材料的发展提供了新的范式，推动其朝着更可持续和更高效的能源未来前进。
本书涉及的研究成果得到了众多科研机构的支持。在本书付梓之际，谨向他们表示衷心的感谢!、
编者
2025年4月
|
|
購物車/收銀台(0) | 在線留言板
| 付款方式
| 運費計算
| 聯絡我們
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
