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計算天文 版權信息
- ISBN：9787308229050
- 條形碼：9787308229050 ; 978-7-308-22905-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
計算天文 本書特色
作為浙江省委、省政府深入實施創新驅動發展戰略、探索新型舉國體制浙江路徑的重大科技創新平臺，之江實驗室勇闖科研“無人區”，基于智能計算與材料、天文、制藥、育種等前沿學科交叉融合的研究成果，組織編寫“之江實驗室智能計算叢書”，以期在更大范圍內凝聚共識，利用智能計算技術，服務我國社會經濟高質量發展。 叢書由朱世強教授擔任叢書主編，對之江實驗室關于智能計算的理解和行動進行全面介紹。《智能計算》為總論，各分冊分別論述了重大科學裝置“智能計算數字反應堆”與材料、天文、制藥、育種等學科深度耦合的應用成果。叢書系統梳理了智能計算的理論體系、技術體系和標準體系，將智能計算與國家重大戰略需求和新興學科交叉融合，促進多學科對綜合性問題的協同攻關，成為智能計算“之江定義”的理論組成部分。
計算天文 內容簡介
本書圍繞智能計算在天文學領域中的發展歷史和未來趨勢展開闡述。本書針對目前天文學領域，尤其是人工智能尋星、天文信息學、射電望遠鏡接收機等領域，對準確化探索宇宙背景下巡天大數據時代的研究現狀進行闡明，并基于此探討技術路線與發展趨勢，詳細論述當前所面臨的重大挑戰和機遇。*后，本書介紹之江實驗室即將部署的計算天文學方向的研究工作，并與國家天文臺 FAST 團隊開展合作，圍繞數字反應堆的高性能計算軟硬件平臺，通過對現有技術的研究和應用，為未來有志從事計算天文學研究的專家學者、業界同行等提供參考，共同促進現代天文學的發展。
計算天文 目錄
1 背景篇
1．1 計算天文學
1．1．1 產生背景
1．1．2 技術體系
1．2 計算天文數字反應堆
1．2．1 科學范式變革
1．2．2 數字反應堆構建
參考文獻
2 現狀篇
2．1 基于人工智能的天文學研究
2．1．1 脈沖星候選體篩選
2．1．2 快速射電暴候選體篩選
2．1．3 星體分類及其他方面的應用
2．2 基于智能計算硬件的天文數據處理研究
2．2．1 基于GPU的超導相變邊緣探測器研究
2．2．2 天文望遠鏡接收機數字后端系統
2．2．3 基于FPGA的FAST接收機的數字后端
2．3 其他技術路線
2．3．1 導航定位技術
2．3．2 太赫茲望遠鏡技術
2．3．3 相控陣饋源的射電天文應用
2．3．4 望遠鏡后端放大器應用
2．3．5 基于高性能計算的天文仿真
參考文獻
3 趨勢篇
3．1 數據尋星技術
3．1．1 脈沖星搜尋技術
3．1．2 人工脈沖星搜尋
3．1．3 半自動化脈沖星搜尋
3．1．4 基于機器學習的脈沖星搜尋
3．1．5 快速射電暴搜尋技術
3．1．6 展望
3．2 天文數據處理技術
3．2．1 天文大數據存儲
3．2．2 支持高通量的數字后端系統
3．2．3 射電天文學下的自適應濾波
3．2．4 展望
3．3 數據挖掘技術
3．3．1 主要技術路線綜述
3．3．2 聚類和密度估計
3．3．3 數據降維
3．3．4 數據分類
3．3．5 回歸分析
3．3．6 展望
3．4 面臨的挑戰與機遇
3．4．1 天文人工智能模型設計
3．4．2 海量天文無標注數據處理
3．4．3 天文人工智能模型泛化能力提升
3．4．4 非脈沖星周期搜索方法的巡天數據建模
3．4．5 脈沖星搜索方法計算復雜度降低
參考文獻
4 行動篇
4．1 之江行動
4．2 結語與展望
1．1 計算天文學
1．1．1 產生背景
1．1．2 技術體系
1．2 計算天文數字反應堆
1．2．1 科學范式變革
1．2．2 數字反應堆構建
參考文獻
2 現狀篇
2．1 基于人工智能的天文學研究
2．1．1 脈沖星候選體篩選
2．1．2 快速射電暴候選體篩選
2．1．3 星體分類及其他方面的應用
2．2 基于智能計算硬件的天文數據處理研究
2．2．1 基于GPU的超導相變邊緣探測器研究
2．2．2 天文望遠鏡接收機數字后端系統
2．2．3 基于FPGA的FAST接收機的數字后端
2．3 其他技術路線
2．3．1 導航定位技術
2．3．2 太赫茲望遠鏡技術
2．3．3 相控陣饋源的射電天文應用
2．3．4 望遠鏡后端放大器應用
2．3．5 基于高性能計算的天文仿真
參考文獻
3 趨勢篇
3．1 數據尋星技術
3．1．1 脈沖星搜尋技術
3．1．2 人工脈沖星搜尋
3．1．3 半自動化脈沖星搜尋
3．1．4 基于機器學習的脈沖星搜尋
3．1．5 快速射電暴搜尋技術
3．1．6 展望
3．2 天文數據處理技術
3．2．1 天文大數據存儲
3．2．2 支持高通量的數字后端系統
3．2．3 射電天文學下的自適應濾波
3．2．4 展望
3．3 數據挖掘技術
3．3．1 主要技術路線綜述
3．3．2 聚類和密度估計
3．3．3 數據降維
3．3．4 數據分類
3．3．5 回歸分析
3．3．6 展望
3．4 面臨的挑戰與機遇
3．4．1 天文人工智能模型設計
3．4．2 海量天文無標注數據處理
3．4．3 天文人工智能模型泛化能力提升
3．4．4 非脈沖星周期搜索方法的巡天數據建模
3．4．5 脈沖星搜索方法計算復雜度降低
參考文獻
4 行動篇
4．1 之江行動
4．2 結語與展望
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計算天文 作者簡介
朱世強，之江實驗室主任，浙江大學黨委副書記，教授、博士生導師。主要從事智能機器人領域的研究，先后承擔國家863項目、國家自然科學基金項目、國家重點研發計劃等多項重大科研項目。2017年起擔任之江實驗室主任，牽頭負責智能計算體系建設。 享受國務院特殊津貼專家 浙江省“萬人計劃”杰出人才 國家重點研發計劃“智能機器人”重點專項總體專家組成員
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