信息学

医学信息学.pdf

本书从基础层面对该学科的共性议题进行了探讨,从应用层面对研究和实践中最活跃的领域进行了介绍,对我国医学信息学的发展现状、问题和对策做了分析,并在最后对医学信息学的未来进行了展望。

医用生物信息学理论与实践.pdf

《医用生物信息学理论与实践》是面向医学研究生和本科生的一本生物信息学入门级读物. 《医用生物信息学理论与实践》编写力求通俗易懂、图文并茂,突出实用特色. 内容包含序列比对、基因芯片数据分析、基因注释与功能分析、SNP数据分析与相关数据库、蛋白质组学数据分析、非编码RNA与复杂疾病

能源信息学与企业能源效率.pdf

本书将信息和信息技术融入能源系统研究中,开拓了能源信息学这一新的研究领域。能源信息学的基本思想可概括为=能源+信息<能源。本书首先通过严密的理论分析,揭示能源信息学的相关概念、理论框架和技术基础;其次结合多个案例验证信息对提升能效的作用机理;最后密切结合企业实际,构建装备制造企业

基因组研究手册 : 基因组学、蛋白质组学、代谢组学、生物信息学、伦理和法律问题 : Genomics, Proteomics, Metabolomics, Bioinformatics, Ethical and legal issues.pdf

本书引入“组学”的各种基本概念及其基本内容,介绍各种常用的“组学”技术,并结合对实例的引用和阐述,展示“组学”的应用及前景,并就“组学”的迅猛发展所带来的社会伦理问题,进行了开放性的讨论。

遗传学工作者的生物信息学.pdf

本书由五部分共19章组成,第一部分介绍了遗传学工作者所面临的生物信息学挑战以及遗传数据的操作和管理;第二部分介绍了以人类单体型图谱计划(HapMap)、人类基因组学和比较基因组学等为代表的多元化数据;第三部分介绍了用于遗传学研究设计和分析的生物信息学策略和手段等。

深度学习在生物信息学中的研究与应用 周维,罗静 著.pdf

本书基于长期的教学实践以及同国内学者的交流合作编写完成,系统介绍了深度学习在生物信息学中的基本概念与应用模式。全书共分为8章。内容涵盖深度学习与生命科学的内在联系,深度学习的主要计算框架, 深度学习在生物图像、语音、序列等重要生物数据上的应用。本书最大的特点是理论与实践相结合,通

医学信息学.pdf

本书较全面地介绍了医学信息学的主要内容,包括医学信息的组成与分类,医学信息的占有及利用,计算机在医学信息学中的地位与作用等。

通俗量子信息学.pdf

本书介绍量子信息学中的量子算法和量子密码术这两大研究方向的发展历史、重要成果以及最新进展。讲解了Deutsch算法、Shor算法、量子纠错码、量子密钥分配、量子秘密分享、量子比特承诺等内容。

神经信息学及其应用.pdf

神经信息学是随着人类脑计划的实施而诞生的一门新兴交叉学科。本书介绍了人类脑计划和神经信息学、常用的几种脑功能成像技术、Bloom教授等完成的神经信息学工具NeuroZo—om及其在人类疾病中神经元易损性研究中的应用、形态计量学及其在神经信息学中的应用等内容。