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表面等離子共振成像技術(shù)與應(yīng)用
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表面等離子共振成像技術(shù)作為一種無標(biāo)記、高靈敏度、可實(shí)時(shí)檢測的高分辨率成像技術(shù),已被廣泛應(yīng)用于食品健康與安全、醫(yī)學(xué)診斷、藥物開發(fā)和環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域。本書以表面等離子共振成像傳感器的工作原理和結(jié)構(gòu)優(yōu)化為出發(fā)點(diǎn),以多層介質(zhì)、金屬等復(fù)雜結(jié)構(gòu)的傳感器為例,從理論分析和實(shí)驗(yàn)研究兩個(gè)方面對結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的空間建模問題、檢測方法中的數(shù)據(jù)分析問題,以及成像技術(shù)在生化檢測領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行詳細(xì)介紹。在表面等離子共振成像技術(shù)方面,重點(diǎn)介紹高通量圖像檢測中的檢測通道自動識別算法,以及基于嵌入式技術(shù)開發(fā)生物芯片制備設(shè)備的研究進(jìn)展。此外,在表面等離子共振成像技術(shù)應(yīng)用方面,對該技術(shù)應(yīng)用于小型化、智能化設(shè)備的研究,以及其在食品健康與安全、醫(yī)學(xué)診斷、環(huán)境監(jiān)測等具體領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行詳細(xì)介紹,為計(jì)算機(jī)學(xué)科科研人員和技術(shù)工作者從事成像檢測應(yīng)用和傳感數(shù)據(jù)建模分析技術(shù)研究工作提供較全面的參考。

汪之又 ·物理學(xué) ·9.5萬字

中國溫帶森林昆蟲多樣性研究
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森林是昆蟲生存和繁衍的重要棲息地,是維持昆蟲多樣性的重要保障。但隨著天然林被砍伐、大量種植人工林造成了森林植被種類組成和森林景觀格局的改變,森林結(jié)構(gòu)的變化對林下昆蟲種類、分布和功能產(chǎn)生了什么的影響?為此,本書在毀林率最高的溫帶地區(qū)內(nèi)(北京百花山自然保護(hù)區(qū)、河北省承德市豐寧壩上地區(qū)、河北省平泉市遼河源自然保護(hù)區(qū)、遼寧省橫跨義縣和北鎮(zhèn)市的醫(yī)巫閭山國家級自然保護(hù)區(qū)、遼寧省彰武縣章古臺自然保護(hù)區(qū)、遼寧省丹東寬甸滿族自治縣白石砬子自然保護(hù)區(qū)、吉林省延邊朝鮮族自治州長白山自然保護(hù)區(qū)、黑龍江省海林市張廣才嶺原始林保護(hù)區(qū)和黑龍江省尚志市帽兒山老爺嶺地區(qū))開展調(diào)查植被和步甲的調(diào)查,在此基礎(chǔ)上探討中國溫帶森林步甲多樣性變化及影響因素。本書共7章:第一章緒論,主要介紹了生物多樣性現(xiàn)狀和影響生物多樣性的主要因素;第二章介紹了昆蟲的重要性和研究現(xiàn)狀,以及跨類群的一致性和本書的替代類群;第三章介紹了目前我國溫帶森林步甲多樣性的研究現(xiàn)狀和不足,并闡述了本書研究的目的和意義;第四章介紹了本書包括的研究地區(qū)概況和研究方法;第五、六、七章分別開展了森林植被種類組成、森林氣候特征和森林景觀格局對步甲多樣性的影響;附錄包括動植物樣本調(diào)查采集到的植被和步甲的種、屬、科名,以及采集地和經(jīng)緯度信息名錄。

孫曉杰 ·生物科學(xué) ·9.3萬字

現(xiàn)代啟發(fā)式優(yōu)化方法及其應(yīng)用
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本書共分7章,每章內(nèi)容自成體系,全書又構(gòu)成一個(gè)整體。第一章為緒論,主要介紹現(xiàn)代啟發(fā)式優(yōu)化算法的概況和經(jīng)典智能優(yōu)化算法遺傳算法、蟻群算法和粒子群算法。第2章至第6章分別介紹螢火蟲算法、布谷鳥算法、萬有引力算法、蝙蝠算法、花朵授粉算法的原理機(jī)制、流程代碼、改進(jìn)策略、理論分析、仿真測試、問題應(yīng)用等內(nèi)容。第7章對當(dāng)前啟發(fā)式優(yōu)化算法的研究應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行總結(jié)和展望。全書在縱覽啟發(fā)式優(yōu)化方法的基礎(chǔ)上,對近年提出的一些活躍算法,尤其是生物元啟發(fā)式智能優(yōu)化算法,從算法理論、機(jī)制、流程、代碼、改進(jìn)和應(yīng)用等方面進(jìn)行了系統(tǒng)闡述和深入分析,通過數(shù)學(xué)和算法分析方法給出了嚴(yán)格的理論證明,并通過標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)集和實(shí)際工程案例驗(yàn)證和分析了這些智能優(yōu)化算法及其改進(jìn)方法的尋優(yōu)性能和應(yīng)用效果,使讀者能較深入地了解現(xiàn)代智能優(yōu)化算法的機(jī)制、改進(jìn)和應(yīng)用。

劉景森 李煜 ·數(shù)學(xué) ·8.2萬字

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