Springer Nature 每月新书 | 六月辑

Original Springer Springer 2022-09-22

收录于合集 #每月新书 28个

每月新书六月辑推荐的图书涵盖：工程学、管理学、计算机科学、化学。欢迎了解或转给感兴趣的朋友！

编辑说

每月新书六月辑为大家介绍的图书内容包括：平面机构构型综合领域当前研究状态和开放性问题，锂离子电池热管理相关原理及方法，风险矩阵的评级方案设计和风险聚合问题，深度强化学习的基础、算法和应用，重复数据删除，各种场景下的ADMM，光谱分析的化学计量学。欢迎扫描以下二维码阅读详细内容。

Engineering

Automatic Structural Synthesis and Creative Design of Mechanisms

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本书详细综述了平面机构构型综合领域当前研究状态和开放性问题，基于此提出了系统的平面运动链分析、平面运动链构型综合和平面机构创新设计方法。本书所提出的方法不仅能促进国际机构学理论研究的发展，促进机构创新设计工业软件的研发，还能创成适用于工业应用的高性能机构。

丁华锋，教授，博士生导师，中国地质大学（武汉）机械与电子信息学院院长。本书内容来自作者20年的潜心研究，研究工作形成了“机构分析-机构综合-机构创新设计”这一系统的理论体系，并应用到了2自由度道路牵引车、3自由度正铲挖掘机、6自由度锻造操作机和9挡自动变速器等机械装备的研发。本书对机械工程，尤其是机构学领域的学者提供了理论指导。

——Ella Zhang 张楠

机械工程副编辑

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Modeling and Simulation of Lithium-ion Power Battery Thermal Management

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本书结合作者研究实践及国内外研究进展，较为详尽地论述了锂离子电池热管理相关原理及方法。本书对电池热管理研究现状展开综述，并对锂离子电池温度特性、电热耦合建模方法进行分析与介绍，着重叙述了电池风冷散热、液冷散热、PTC外部加热、宽线金属膜外部加热及正弦交流电内部加热建模与仿真分析。

李军求，教授，博士生导师，长期从事新能源车辆与电传动相关研究，具体包括分布式电驱动、混合动力、电池热/安全管理、智能驾驶等。本书展示了大量作者的实验研究与仿真模型成果，主要面向新能源汽车行业从业人员，适合新能源汽车、热管理、电池等相关领域的研究人员和工程技术人员阅读和参考，也可作为能源与动力、电动汽车、电池等相关专业的本科生与研究生的教材或参考书。

——Ella Zhang 张楠

机械工程副编辑

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Management

Risk Matrix

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本书重点讨论了风险矩阵的评级方案设计和风险聚合问题，风险矩阵是许多领域流行的风险评估工具。虽然风险矩阵通常被视为定性工具，但本书从定量的角度进行分析。所讨论的内容属于风险管理的范畴，更具体的说是与快速风险评估有关。本书适用于定性或快速风险评估相关的研究人员和从业人员，有助于读者理解如何设计更有说服力的风险评估工具，在不确定的环境中进行更准确的风险评估。

如何更加科学地对风险进行界定和评级，本书提供了一个新思路，那就是从定量的角度应用风险矩阵这一工具进行风险快速风险评估，非常有实用性。

——Emily Zhang 张盈盈

商业、经管和政治学高级编辑

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Computer Science

Deep Reinforcement Learning

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作者使用Python作为编程语言，描述了深度强化学习的基础、算法和应用。本书涵盖了构成该领域基础的已建立的无模型和基于模型的方法。由于本学科发展很快，作者还介绍了更高级的主题：深度多智能体强化学习、深度分层强化学习和深度元学习。这本教科书的目的是提供深度强化学习领域的全面概述。这本书的目标读者是人工智能方向的研究生，以及希望更好地了解深度强化学习方法及其挑战的研究人员和从业者。使用本教材需要读者有计算机科学和人工智能本科水平的基础知识。

深度强化学习的灵感来自生物学和心理学领域。生物学激发了人工神经网络和深度学习的创建，而心理学研究动物和人类如何学习，以及如何通过积极和消极的刺激来加强受试者的期望行为。当我们看到强化学习如何教模拟机器人走路时，我们也会想起孩子们是如何通过有趣的探索来学习的。受生物学和心理学启发的技术在计算机中运行得非常顺畅，也可以看成动物行为和大脑结构是科学和工程的新蓝图。事实上，计算机似乎确实具有某些人类行为，因此，本领域逐步进入了人工智能梦想的核心。

——Celine Chang 常兰兰

计算机科学执行编辑

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Data Deduplication for High Performance Storage System

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本书介绍了重复数据删除的理论基础、基本工作流程、应用场景及其关键技术，并通过对重复数据删除的每项关键技术的介绍，来解析分块算法、索引方案、碎片减少方案、重写算法等的演变过程。

冯丹教授从事计算机系统结构、大规模网络存储系统、云存储、固态存储技术等方面的研究工作多年，为存储领域的国际知名学者。这本专著整合了作者十多年来在存储系统中重复数据删除方面的工作为高性能数据存储提供新颖的重复数据删除解决方案，对重复数据删除技术的研究具有重要的参考价值。

——Nick Zhu 朱伟

计算机科学编辑

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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning

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本书是第一本介绍在各种场景下的ADMM的专著，包括确定性凸优化、确定性非凸优化、随机优化和分布式优化。本书提供了丰富的思想、完整的理论和详细的证明，研究生或研究人员可通过阅读它在短时间内掌握ADMM的前沿进展。

林宙辰是机器学习和计算机视觉领域的国际知名专家。他目前是北京大学智能学院机器感知与智能教育部重点实验室教授。交替方向乘子法（ADMM）是一个神奇的算法，它差不多能解决机器学习中一般实践者能够遇到的大部分带约束问题。与求解无约束问题的通用方法——梯度下降法不同，ADMM 算法看起来更优雅却又不显而易见。

——Celine Chang 常兰兰

计算机科学执行编辑

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Chemistry

Chemometric Methods in Analytical Spectroscopy Technology

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本书主要论述用于光谱分析的化学计量学方法，包括光谱预处理算法，变量学者算法，数据降维算法，线性和非线性多元定量校正算法等。在保证全面性和系统性的基础上，对国内外的最新研究进展进行归纳述评，将这些方法与科研开发和实际应用紧密结合，对许多算法的改进和策略的延伸做了重点评述。

本书既介绍了比较成熟的光谱分析的化学计量学方法，又反映出最新研究现状和前沿问题，其中融入了作者多年的工作成果和思考。该书适合作为从事分析光谱技术、化学计量学、分析仪器和其他相关领域的科研和技术人员的参考书。

——Sunny Guo 郭睿

化学&材料科学副编辑

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