1927年,年仅25岁的海森堡提出了一项科学推理——不确定性,即我们对亚原子粒子的认知存在着物理界限,这种“不确定性”将引申出许多令人震惊的推论。 该理论挑战了几个世纪以来的科学理解,动摇了物理学旧体系的灵魂,使得海森堡与爱因斯坦站在了直接对立的位置上,并把尼尔斯·玻尔置于这一争论的中心。 围绕这一论断,20世纪的很好物理学家各自站队,展开了激烈的辩论。很终,海森堡说“现在我们赢了这场游戏”。 此后,“不确定性”便从理论物理的专业概念演变成了一个流行语,其影响了科学的领域,涉及从文艺理论到电视节目等我们生活的的方方面面。 本书以引人入胜的叙述,像一样呈现了这一事件中的诸多细节。
本书介绍了机器学习方法的主要内容及其在生物学数据处理中的应用。其中对机器学习技术的理论基础——贝叶斯概率体系进行了详细介绍,并在此基础上着重对神经网络、隐也氏模型以及概率图模型等方法在生物信息学中的应用作了详细分析。书中特别列出一章介绍了DNA微阵列和基因表达,以及相关数据的分析方法。本书主要针对两个读者群体。一是生物学和生物化学研究人员,他们想了解基于数据处理的算法;二是物理、数学、统计、计算机科学等领域的学者,他们想知道机器学习方法在分子生物学研究中的应用。
本书系统地、详细地阐述了办界元方法的理论、特点及应用。 可作为综合大学计算机物理、计算数学、工程技术等专业的本科生和研究生用书,亦可供有关专业的高校教师和科技工作者参考。
《生物过程工程》(第二版)是一本世界上、最重要的生物化学及生物过程工程方面的教科书。本书作者舒勒和卡基博士概述了生物化学、微生物和分子生物学的相关基础,介绍了能使生物过程工程师对生物活动进行可靠控制的重要原理。本书反映了生物科学技术领域的巨大进展,包括从基因组测序到利用重组DNA技术生产蛋白质的新技术;介绍了在下述方面具有广泛应用的技术:药物、生物制品和大宗化学品生产;在组织工程及基因治疗等医学方面的应用;解决重要的环境问题。 本书重要内容包括:必需的生物学基础(微生物结构与功能,主要的代谢途径,酶,微生物遗传学,微生物生长动力学,计量学);蛋白质翻译后加工的新视野——生产治疗蛋白的一种基本技术;动物细胞培养过程的深入概括;非糖代谢的新视野;功能基因组学与细胞工程(概念、技术