具体描述
《系统营养论》是建立在传统养生理论、近代营养学、现代营养学的基础上，特别是吸取当代分子营养、细胞营养等最新研究成果，采用系统论的思维方式，依照整体、全面、协同、动态的营养学观点来阐明营养与健康的关系。《系统营养论》系统和全面地介绍了系统与营养、营养与生命、细胞代谢与功能调节、细胞的损伤修复等内容，将营养素与新陈代谢的关系分为三个部分进行研究：系统营养素供给、细胞新陈代谢与营养、内外环境干预机体新陈代谢。《系统营养论》将有助于读者全面系统地理解营养与生命的关系。
好的，这是一份根据您的要求撰写的图书简介，主题围绕“系统营养论”之外的内容，力求详实、自然，避免任何AI痕迹的痕迹。 --- 《数字孪生：赋能未来制造的虚拟镜像》 （简介正文开始） 前言：物理世界与数字彼岸的交汇 在当今工业4.0的浪潮中，实体制造与信息技术的深度融合已成为推动社会进步的核心动力。传统的工程方法依赖于经验主义和大量的物理实验，这不仅耗时巨大，成本高昂，且在面对高度复杂、快速迭代的现代产品设计与生产流程时，显得力不从心。《数字孪生：赋能未来制造的虚拟镜像》一书，正是聚焦于这一关键技术的全面解析与应用实践。它并非仅仅描述一个概念，而是深入探讨如何构建、运行和维护一个与物理实体保持实时同步、高保真映射的虚拟模型——数字孪生体（Digital Twin）。 第一部分：数字孪生的理论基石与技术内核 本书首先从基础理论层面奠定了理解数字孪生的必要认知框架。我们首先界定了数字孪生的核心构成要素：物理实体（Physical Asset）、虚拟模型（Virtual Model）、两者间的双向数据连接（Data Connection）以及驱动模型运行的仿真与分析能力（Simulation & Analytics）。 在技术内核的阐述上，本书细致剖析了支撑数字孪生高效运行的关键技术栈。这包括物联网（IoT）传感器网络如何实现对物理世界数据的实时采集与传输；边缘计算（Edge Computing）如何确保数据处理的低延迟和高可靠性；云计算（Cloud Computing）如何提供大规模数据存储和复杂模型运算的算力支撑；以及人工智能（AI）与机器学习（ML）算法如何赋予数字孪生体“学习”和“预测”的能力。特别值得一提的是，书中详细阐述了先进的建模与仿真技术，如基于物理模型（Physics-based Modeling）、数据驱动模型（Data-driven Modeling）以及混合模型（Hybrid Modeling）的构建方法，确保虚拟镜像的精度和动态响应能力能够媲美甚至超越实体对象。 第二部分：跨行业的深度应用场景剖析 数字孪生的价值在于其广泛的可迁移性。《数字孪生：赋能未来制造的虚拟镜像》的第二部分，将理论付诸实践，详细考察了该技术在多个核心工业领域的深度应用案例。 在高端装备制造领域，本书展示了如何利用数字孪生体进行虚拟调试（Virtual Commissioning）。在实际生产线尚未搭建完成之前，工程师就可以在孪生环境中对PLC程序、机器人路径和整个工艺流程进行迭代验证，极大地缩短了项目交付周期并降低了现场风险。 对于航空航天领域，重点探讨了基于数字孪生的全生命周期健康管理（Life Cycle Health Management, LHM）。通过实时监测飞行器部件的应力、疲劳和磨损数据，并在孪生体上模拟各种极端工况，实现从设计、制造到运行、维护的全程预测性维护（Predictive Maintenance），有效避免灾难性故障的发生。 在智慧城市与基础设施建设中，本书分析了大型城市综合体和关键交通网络的数字孪生构建流程。这不仅涉及到建筑信息的BIM模型的集成，更重要的是引入了交通流、能源消耗、环境参数等实时动态数据，使城市管理者能够进行“What-If”场景分析，优化资源分配和应急响应策略。 第三部分：数字孪生的构建、集成与运维 构建一个实用的数字孪生系统并非易事，它涉及复杂的系统集成挑战。《数字孪生：赋能未来制造的虚拟镜像》的第三部分，聚焦于实践操作层面。 书中详细介绍了数据治理的重要性。如何确保采集到的海量传感器数据是准确、一致且可信的，是孪生体“真实性”的保障。我们探讨了数据清洗、标准化和时序数据库管理的技术路线。 此外，本书还深入探讨了模型间的互操作性问题。在复杂的工业生态中，往往需要集成多个子系统的孪生模型（例如，一个机械臂的孪生体需要与产线调度系统的孪生体交互）。为此，我们介绍了标准化数据模型和接口协议（如OPC UA、MQTT的特定应用）在实现高效集成中的作用。 运维方面，本书强调了安全与隐私保护机制的构建。由于数字孪生体包含了企业的核心工艺知识和敏感运行数据，如何确保数据在传输、存储和处理过程中的安全，是部署数字孪生系统时必须优先考虑的环节。 结语：迈向自适应与自主决策的未来 《数字孪生：赋能未来制造的虚拟镜像》旨在为工程师、研究人员和企业决策者提供一个全面、深入且实用的指南。数字孪生不仅是现有流程的数字化复刻，更是通往自适应制造（Adaptive Manufacturing）和自主运营系统（Autonomous Operation Systems）的关键桥梁。通过掌握和应用这项技术，组织将能够以前所未有的精度洞察物理世界的运行规律，从而实现效率的飞跃、成本的优化和创新的加速。本书期待成为读者在构建未来智能工厂和复杂系统管理蓝图中的可靠伙伴。 --- （简介正文结束）
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