Vertebrate Endocrinology, Fourth Edition

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出版者:Academic Press
作者:David O. Norris
出品人:
页数:560
译者:
出版时间:2006-12-11
价格:USD 115.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780120887682
丛书系列:
图书标签:
  • 内分泌学
  • 脊椎动物学
  • 生理学
  • 生物学
  • 动物生理学
  • 激素
  • 内分泌系统
  • 比较内分泌学
  • 兽医学
  • 生物化学
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具体描述

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One of the only books to discuss all vertebrates, the fourth edition of Vertebrate Endocrinology has been completely reorganized and updated to explore the intricate mechanisms that control human physiology and behavior as well as that of other vertebrate animals. Perfect for students in endocrinology, zoology, biology and physiology, it allows readers to gain both an understanding of the intricate relationships among all of the body systems and their regulation by hormones and other bioregulators, but also a sense of their development through evolutionary time as well as the roles of hormones at different stages of an animal's life cycle.

Chapters have been reorganized to more closely follow traditional classroom presentation and extensive suggested readings are included at the end of each chapter allowing the reader to obtain further information as well as connect concepts to the literature on which the book is based. For the first time, this edition features four-color illustrations as well as an ancillary web site with additional materials for instructors.

* Provides a complete overview of the endocrine system of vertebrates by first emphasizing the mammalian system as the basis of most terminology and understanding of endocrine mechanisms and then applies that to non-mammals

* Introduces the reader to suitable concepts and explanation of jargon so that the reader will be able to delve directly into the primary literature on any endocrine-related topic with a background that will aid in their interpretation of new information

* Revised and updated chapter on The Molecular Bases for Chemical Regulation that now includes more evolutionary data

* Includes information on endocrine disrupting chemicals and their implications on the health of wildlife and humans

* Companion website includes additional teaching materials such as power point slides of all illustrations in the book

好的,以下是针对您提供的书名“Vertebrate Endocrinology, Fourth Edition”之外的另一本书的详细简介,该简介力求详尽,不包含任何与原书内容相关的元素,并且语言风格自然,力求避免痕迹: --- Deep Learning for Advanced Computational Fluid Dynamics: Principles and Practical Applications 第一部分:理论基石与方法论的革新 本书深入探讨了深度学习技术如何重塑计算流体力学(CFD)的传统范式。随着计算能力的指数级增长和复杂神经网络架构的涌现,传统的基于网格和数值积分的方法正面临效率和精度上的严峻挑战。本书将这些前沿技术系统地组织成一个连贯的理论框架,旨在为研究人员和高级工程师提供一个坚实的知识基础。 第一章:CFD 基础回顾与深度学习的介入点 本章首先对经典可压缩与不可压缩流体动力学方程组——纳维-斯托克斯(Navier-Stokes)方程进行严谨的回顾,侧重于其在求解过程中的数学难题,如激波捕捉、湍流建模的尺度依赖性以及网格依赖性问题。随后,我们详细分析了深度学习模型在求解CFD问题中的五个核心介入点:降阶建模(ROM)、物理信息神经网络(PINNs)、数据驱动的湍流模型、后处理和逆向问题求解。重点讨论了如何将物理约束(如质量守恒、动量守恒)嵌入到神经网络的损失函数中,以确保模型输出的物理合理性,而非单纯的拟合训练数据。 第二章:物理信息神经网络(PINNs)的精细化构造 PINNs是当前研究的热点,本书对其进行了深入且细致的剖析。我们不仅介绍了基础的PINN架构,更侧重于解决其实际应用中的关键挑战: 高维和复杂边界条件处理: 探讨了如何利用傅里叶特征映射(Fourier Feature Mapping)来提高网络对高频解的敏感性,以及如何通过拉格朗日乘子法或域分解技术来精确施加复杂的非均匀边界条件。 不稳定性和收敛性分析: 详细阐述了自适应加权策略(如L-BFGS与Adam的混合优化)如何平衡数据项损失和物理残差损失,有效避免训练过程中的梯度消失或爆炸问题。 异构多物理场耦合: 展示了如何构建统一的PINN框架来同时求解流体、热传导乃至结构响应的耦合方程组,这对于高超声速飞行器和反应堆设计至关重要。 第三章:深度生成模型在流场重建与超分辨率中的应用 传统的CFD求解往往需要密集的网格,导致计算成本高昂。本章聚焦于使用生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs)来高效地处理流场数据。 条件式GAN(cGAN)用于流场超分辨率: 我们展示了如何训练 cGAN 将粗网格或低分辨率的模拟结果映射到高保真、高分辨率的流场快照。书中包含针对翼型绕流和管道内湍流边界层等典型案例的详细代码实现和性能评估。 流形学习与数据降维: VAEs 被用于学习高维流场数据的低维潜在空间表示。这不仅是实现高效数据压缩的关键,也是进行快速、实时流场预测和控制的基础。我们讨论了如何确保潜在空间中的插值操作仍然对应于物理上可行的流态。 第二部分:高级应用与工程实践 在奠定了理论基础之后,本书转向了深度学习在实际工程领域中最具影响力的应用,尤其关注于湍流建模和实时控制系统。 第四章:数据驱动的湍流建模与RANS方程的升级 湍流建模是CFD的“圣杯”。传统上依赖的雷诺平均纳维-斯托克斯(RANS)方程严重依赖经验闭包模型。本章探讨了如何利用深度学习来开发更精确、更具普适性的湍流应力模型。 神经网络湍流模型(NNTMs): 重点介绍了如何训练神经网络来学习应力张量与可观测应变率张量之间的非线性映射关系。我们区分了基于点(Point-wise)和基于区域(Region-wise)的模型构建方法,并讨论了如何通过迁移学习(Transfer Learning)将在一个算例中训练出的模型泛化到几何形状和雷诺数不同的新算例上。 混合方法论: 详细介绍了如何将NNTMs无缝集成到现有的商业求解器(如OpenFOAM或Fluent)的框架中,实现物理模型与数据驱动模型的混合补偿机制,从而在保持稳定性的同时提高精度。 第五章:实时控制与逆向设计:强化学习的介入 现代航空航天和能源系统要求对流场进行快速、自适应的控制(如主动流动控制Aeroacoustics Control)。本章展示了强化学习(RL)在这一前沿领域的威力。 基于Q-Learning和Actor-Critic的流动控制: 我们将流场控制问题定义为一个马尔可夫决策过程(MDP)。智能体(Agent)通过与流体动力学环境的交互来学习最优的控制策略,例如如何通过激励器(如等离子体激活器或微射流)来抑制或增强涡流结构。 逆向设计与优化: 深度学习在逆向设计中扮演了关键角色。给定期望的流场输出(如特定的升阻力比或压力分布),我们如何高效地确定所需的几何形状或控制参数?本章介绍了基于梯度反向传播(Backpropagation Through Simulation)和对抗性优化技术,实现对复杂气动外形的高效迭代设计。 第六章:高精度求解器的加速与硬件优化 尽管深度学习模型本身具有推理速度快的优势,但训练过程依然需要巨大的计算资源。本章关注于如何优化整个工作流程。 算子学习(Operator Learning): 介绍了傅里叶神经算子(FNOs)等新兴技术,这些技术旨在学习输入函数到输出函数的映射关系,而非仅学习特定实例的解。这使得模型能够直接在函数空间而非离散网格点上进行泛化,极大地提高了模型的通用性。 硬件加速与部署: 讨论了模型量化(Quantization)、剪枝(Pruning)技术在保持精度前提下减小模型体积和推理延迟的应用。同时,提供了在GPU、FPGA甚至边缘计算设备上部署训练好的流场预测模型的实践指南,以支持现场实时决策。 结论与展望 本书总结了深度学习在CFD领域的最新成就,强调了从“求解方程”到“学习算子”的范式转变。未来的挑战将集中于确保模型的物理完备性、可解释性,以及在未见数据上的可靠泛化能力。本书为下一代流体力学研究者提供了必要的工具箱和前瞻性的视野。 ---

作者简介

Dr. Norris has done research in environmental endocrinology and neuroendocrinology for more than 40 years, investigating the role of natural (e.g., photoperiod, temperature) and anthropogenic environmental factors (metals, pesticides, estrogens, industrial pollutants) on thyroid, adrenal, and reproductive endocrinology in regards to development, sexual maturation, seasonal reproduction, and aging. Most of his research has involved fishes and amphibians.

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