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出版者:中国农业科学技术出版

作者:吴远彬

出品人:

页数:145

译者:

出版时间:2006-10

价格:9.80元

装帧:

isbn号码:9787802331228

丛书系列:

图书标签:

• 家禽科学
• 兽药
• 动物医学
• 家禽疾病
• 用药指南
• 疾病防治
• 养殖技术
• 兽医
• 临床兽医
• 家禽健康

好的，这是一份围绕“家禽科学用药”主题，但内容完全不涉及该主题的详细图书简介。 --- 科技前沿：人工智能驱动的量子计算与生物工程融合实践 导言 在二十一世纪的科技浪潮中，计算能力与生命科学的交汇点正以前所未有的速度重塑我们的世界。本书深入探讨了人工智能（AI）如何与量子计算技术相结合，并在新兴的生物工程领域中展现出颠覆性的应用潜力。我们聚焦于如何利用尖端的算法和强大的计算架构，来解析复杂的生物系统，加速新材料的发现，并优化复杂的生物过程。这不是一本关于特定学科的浅尝辄止的概览，而是一部面向研究人员、工程师和未来思考者，旨在提供实用框架和前瞻性视野的深度指南。 第一部分：量子计算基础与生物信息学的融合模型 第一章：量子力学基础与计算范式转型 本章从现代物理学视角切入，详细阐述了量子比特（Qubit）、叠加态（Superposition）和量子纠缠（Entanglement）的原理。我们将深入剖析这些基本概念如何超越传统图灵机模型，为解决指数级复杂度的优化问题提供了新的可能性。重点讲解了量子电路的设计原则，并对比了门模型、绝热量子计算和拓扑量子计算在处理特定生物学模拟任务中的优势与局限性。 第二章：高维数据处理与AI的量子加速 生物工程领域，特别是基因组学、蛋白质组学和代谢组学，产生了海量的高维数据。本章阐述了量子机器学习（QML）算法，如量子支持向量机（QSVM）和量子神经网络（QNN），如何通过映射到希尔伯特空间，实现对传统机器学习难以有效处理的复杂模式的识别。我们提供了具体的案例分析，展示了如何利用量子特征提取（QFE）技术，在远低于经典计算复杂度的前提下，识别出关键的生物标志物。 第三章：蛋白质折叠与分子动力学模拟的量子增强 蛋白质结构预测是生物学中最具挑战性的问题之一。本章详细介绍了如何应用变分量子本征求解器（VQE）来模拟分子哈密顿量，从而更精确地预测蛋白质的低能结构。通过对比经典的蒙特卡洛模拟与基于量子退火的优化策略，本书展示了量子计算在加速蛋白质功能预测和药物靶点识别方面的实际效率提升。内容涵盖了环境去相干效应的建模和误差抑制技术在生物模拟中的应用。 第二部分：生物工程的尖端应用与AI赋能 第四章：合成生物学中的智能设计与优化 合成生物学旨在通过工程化的方式设计和构建新的生物部件、设备和系统。本章聚焦于AI在“设计-构建-测试-学习”（DBTL）循环中的优化作用。我们详细分析了生成对抗网络（GANs）和强化学习（RL）在设计新型代谢通路和优化基因表达调控网络中的应用。特别是，本书提出了一种结合量子优化算法的基因组编辑效率预测模型，显著提高了CRISPR-Cas系统的靶向精度和脱靶率的控制。 第五章：先进材料科学：从生物启发到量子设计 生物系统是自然界中最精妙的材料制造者。本章探讨了如何利用AI模型从复杂的生物矿化过程或天然聚合物结构中提取设计原则，并将其应用于新型功能材料的开发。更进一步，我们讨论了如何使用量子化学计算来精确预测新型生物相容性聚合物、仿生复合材料在特定环境下的稳定性与反应性，从而指导材料的快速迭代和筛选。 第六章：复杂生态系统建模与环境智能决策 环境生物学和生态系统管理面临着动态、非线性和高度耦合的挑战。本章介绍了基于深度学习的动态系统建模方法，用于预测气候变化对生物多样性的影响，以及污染物在生物圈中的迁移路径。我们引入了量子启发式的启发式搜索算法，用于在海量环境参数中快速确定最优的干预策略，例如，优化大规模碳捕获项目的选址和操作参数。 第三部分：跨学科挑战与未来路线图 第七章：硬件约束、软件栈与可解释性难题 量子计算仍处于“含噪声中等规模量子”（NISQ）时代。本章务实地分析了当前的硬件限制，如退相干时间、门保真度对生物模拟结果的实际影响。同时，我们深入讨论了构建跨学科软件栈的挑战，包括如何有效地将生物学家的需求转化为可执行的量子算法。此外，对黑箱AI模型的可解释性（Explainable AI, XAI）在生物工程决策中的重要性进行了专门论述。 第八章：伦理考量、监管框架与未来人才培养 随着AI和量子技术加速生物工程的突破，伦理和社会责任变得至关重要。本章探讨了在基因编辑和生物系统设计中，如何建立透明、可追溯和公平的AI决策框架。最后，我们展望了未来十年，什么样的知识结构将培养出能够驾驭量子计算、人工智能和生命科学交叉领域的复合型人才，并为学术界和产业界提供了具体的教育改革建议。 结论 《科技前沿：人工智能驱动的量子计算与生物工程融合实践》不仅仅是一本技术手册，它更是一份对未来科学范式的宣言。本书旨在为读者提供必要的理论深度和实践工具，以期在下一次重大的科技革命中占据先机，共同构建一个由智能计算赋能的、更健康、更可持续的生命世界。 ---

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说实话，我一开始拿到《家禽科学用药》这本书，并没有抱太大的期待，因为市面上关于家禽的书籍实在太多了，很多都大同小异，内容重复，缺乏新意。但是，当我真正开始阅读之后，我被它独特的视角和深入的分析深深打动了。这本书并没有局限于单纯的“用药”本身，而是将用药与家禽的生理、病理、免疫、营养等多个方面紧密结合起来。比如，书中在讲到某种疾病的治疗时，会同时分析该疾病对家禽免疫系统的影响，以及如何通过调整饲料配方来增强家禽的自身抵抗力。这种 holistic 的（整体的）视角，让我明白了科学用药并不是孤立存在的，而是需要一个系统性的考量。另外，书中对很多“老生常谈”的用药误区进行了深刻的剖析，比如滥用抗生素的危害，以及如何科学地使用疫苗。它用严谨的科学态度，纠正了我过去的一些认知偏差，让我受益匪浅。读完这本书，我感觉自己对家禽的健康管理有了更全面、更深刻的理解，不再是简单的“对症下药”，而是从根本上改善家禽的生活环境和健康状况。

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我一直认为，知识的传播应该是循序渐进、由浅入深的过程，《家禽科学用药》这本书恰恰做到了这一点。它以一种非常友好的方式，将家禽用药这个看似专业且复杂的领域，变得触手可及。对于新手来说，书中开篇的“家禽常见疾病图谱”简直就是福音，用生动的图片和简洁的文字，让你快速识别出各种疾病的症状，大大降低了诊断的难度。然后，书中又会逐步深入，介绍不同类型药物的作用原理、适用范围以及使用方法，并且还穿插了很多“小贴士”和“注意事项”，让你在实际操作中能够更加得心应手。更难能可贵的是，书中还专门辟出了章节来讲解如何建立科学的用药计划，以及如何记录和评估用药效果。这对于我这样希望规范化养殖的初学者来说，简直是及时雨。我感觉这本书就像是一位经验丰富的导师，一步一步地引导我，让我能够自信地面对家禽养殖过程中可能出现的各种健康问题。

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我是一名经验丰富的养殖户，在行业里摸爬滚打了十几年，也接触过不少相关的书籍和资料，但《家禽科学用药》这本书的出现，还是让我眼前一亮。它最大的亮点在于其前瞻性和系统性。书中并没有停留在介绍常见的疾病和药物，而是将目光投向了未来，比如对新型药物的研发方向、微生物菌群在疾病预防中的作用、以及如何利用大数据来优化用药方案等等。我尤其对书中关于“精准用药”的章节印象深刻，它强调要根据病原体的具体情况、家禽的生长阶段以及环境因素来制定个性化的用药策略，而不是一味地套用“万能药”。这与我多年来实践中摸索出的经验不谋而合，但这本书为我提供了更科学、更系统化的理论支撑和操作指导。此外，书中对风险评估和药物残留的控制也进行了深入的探讨，这对于保障食品安全和消费者健康至关重要。我感觉这本书不仅能帮助我提升现有的养殖水平，更能让我站在更高的角度去思考家禽产业的未来发展。

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这本书简直把我惊呆了！我一直对养殖业很感兴趣，但总觉得专业知识门槛太高，尤其是在用药方面，感觉像是在走钢丝。当我拿到《家禽科学用药》这本书时，我抱着试一试的心态翻开，没想到瞬间就被吸引住了。它不像我想象中那种枯燥的教科书，而是用非常生动形象的语言，把复杂的家禽疾病和用药知识讲得明明白白。举个例子，书里讲到球虫病时，不是简单地列出症状和药物，而是深入浅出地分析了球虫的生命周期，以及不同阶段的药物作用机制，甚至还配有清晰的图示，让我这个门外汉也能一目了然。更让我惊喜的是，书中还提供了很多实际案例，像是某个养殖场因为滥用抗生素导致抗药性问题，以及如何通过科学的疫苗接种计划来预防疾病，这些真实的故事比任何理论知识都更能打动我，也让我对家禽的健康管理有了全新的认识。这本书不仅让我学会了如何“治病”，更教会了我如何“防病”，这才是真正意义上的科学用药。我感觉自己像是获得了一把万能钥匙，可以打开通往更高效、更健康的家禽养殖大门。

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在我看来，《家禽科学用药》这本书最让我赞赏的一点是它极其注重理论与实践的结合。书中不仅仅是罗列药物名称和剂量，而是详细阐述了每一类药物的作用机制、药代动力学特征，以及在不同生理状态下家禽对药物的反应。更重要的是，它通过大量的临床案例分析，将这些理论知识活学活用。比如，在讲解抗寄生虫药时，书中不仅介绍了药物的化学结构和作用靶点，还会分析不同地区、不同养殖环境下寄生虫的抗药性情况，并给出了相应的用药建议。这使得书中提供的信息具有极强的可操作性和指导意义。我个人认为，这本书对于那些希望深入了解家禽疾病防治原理，并能够根据实际情况做出科学决策的专业人士来说，具有不可替代的价值。它提供的不仅仅是“知道”，更是“如何做”，并且能让你知道“为什么这么做”。这本书的深度和广度，让我对家禽用药有了全新的认识，也对如何提升家禽的健康水平和生产性能有了更明确的方向。

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