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人工智能海洋學基礎及應用 版權信息
- ISBN：9787030728463
- 條形碼：9787030728463 ; 978-7-03-072846-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能海洋學基礎及應用 本書特色
促進海洋科學和人工智能學科深度融合；推動新興學科教育、科研和普及；推廣人工智能海洋學科技成果的應用。
人工智能海洋學基礎及應用 內容簡介
本書將從介紹人工智能海洋學的基礎內容開始，系統全面地介紹海洋大數據、Python語言、人工智能基礎等專業知識，并從海洋特征智能識別、海洋參數智能預測、動力參數智能估算和模式智能訂正幾個方面深入淺出地介紹了人工智能海洋學在海洋學科研究中的實際應用。
人工智能海洋學基礎及應用 目錄
前言
第1章 緒論
1.1 人工智能發展歷程
1.1.1 次浪潮(20世紀50年代中期～60年代中期)
1.1.2 次低谷(20世紀60年代中期～70年代中期)
1.1.3 第2次浪潮(20世紀70年代中期～80年代中期)
1.1.4 第2次低谷(20世紀80年代中期～90年代中期)
1.1.5 第3次浪潮(20世紀90年代中期至今)
1.2 人工智能海洋學發展歷程
1.2.1 海洋特征智能識別
1.2.2 海洋參數智能預測
1.2.3 動力參數智能估算
1.2.4 海洋智能化探測
1.3 本書的結構和基本內容
第2章 海洋大數據簡介
2.1 大數據概況
2.2 海洋大數據的發展歷程
2.2.1 海洋數據的初步積累階段
2.2.2 海洋數據的進一步積累階段
2.2.3 海洋數據的大量積累階段
2.3 海洋大數據的定義及特征
2.3.1 海洋大數據的定義
2.3.2 海洋大數據的特征
2.4 海洋大數據的數據來源
2.4.1 海洋實測數據
2.4.2 海洋遙感數據
2.4.3 海洋模式數據
2.5 海洋大數據的處理分析
2.5.1 海洋大數據的存儲與管理
2.5.2 海洋大數據分析挖掘技術
2.5.3 海洋大數據可視化技術
2.6 常用海洋大數據平臺
2.6.1 海洋科學大數據中心
2.6.2 美國 數據浮標中心
2.6.3 歐洲海洋觀測和數據網絡
2.6.4 日本氣象廳平臺
2.7 一種常用的海洋大數據管理系統
2.7.1 為什么需要Hadoop
2.7.2 HDFS
2.7.3 MapReduce
2.7.4 Hadoop的部署
思考練習題
第3章 Python語言
3.1 安裝與運行
3.1.1 安裝Anaconda
3.1.2 安裝PyCharm
3.2 基本變量類型
3.2.1 數字與運算
3.2.2 字符串
3.2.3 列表
展開全部
人工智能海洋學基礎及應用 作者簡介
董昌明，南京信息工程大學教授博導，海洋數值模擬與觀測實驗室主任，海洋科學系主任，衛星海洋環境動力國家重點實驗室海星學者。獲中國科學院及美國哥倫比亞大學博士，普林斯頓大學博士后。長期在美國加州大學洛杉磯分校和加州艾爾凱密洛學院從事科研與教學工作，擔任國際大型石油服務公司海洋環境資深咨詢專家。 董昌明教授長期從事物理海洋學的研究，研究方向為區域海洋動力學、海洋數值模擬、中尺度海氣耦合、海洋環境評估及其監測等。并開發了可直接應用于探測歐拉和拉格朗日類型海洋渦旋的軟件，及商業用途海洋耦合預報模塊。在國際期刊發表論文50多篇。
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