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请以上几位大佬联系工作人员（微信：elecfans123）领取书籍进行评测，如在5个工作日内未联系，视为放弃本次试用评测资格！ 《AI for Science：人工智能驱动科学创新》 这本书便将为读者徐徐展开AI for Science的美丽图景，与大家一起去了解： 人工智能究竟帮科学家做了什么？ 人工智能将如何改变我们所生活的世界？
编辑推荐《AI for Science：人工智能驱动科学创新》聚焦于人工智能与材料科学、生命科学、电子科学、能源科学、环境科学五大领域的交叉融合，通过深入浅出的语言和诸多实际应用案例，介绍了AI for Science的基础知识，梳理了产业地图，并给出了相关政策启示。 内容提要人工智能驱动科学创新（AI for Science）带来的产业变革与每个人息息相关。本书聚焦于人工智能与材料科学、生命科学、电子科学、能源科学、环境科学五大领域的交叉融合，通过深入浅出的语言，对基本概念、技术原理和应用场景进行了全面的介绍，让读者可以快速掌握AI for Science的基础知识。此外，对于每个交叉领域，本书通过案例进行了详尽的介绍，梳理了产业地图，并给出了相关政策启示。 《AI for Science：人工智能驱动科学创新》适合所有关注人工智能技术和产业发展的读者阅读，特别适合材料科学、生命科学、电子科学、能源科学、环境科学等领域的政府工作人员、科研人员、创业者、投资者等参考。 本书共分为8章第1章介绍了作为全新的科学创新范式的AI for Science的具体含义、底层逻辑，以及大力发展AI for Science的原因。 第2章从科学研究底层的理论模式与主要困境，以及人工智能三要素（数据、算法、算力）出发，对AI for Science的技术支撑进行解读。 第3章介绍了在材料基因组工程的推动下，人工智能如何与材料科学结合，加快传统材料和新型材料的开发过程。 第4章介绍了人工智能在加快药物研发、辅助基因研究方面及在合成生物学中的普遍应用。 第5章介绍了人工智能如何在提高芯片设计的自动化水平、优化半导体制造和封测的工艺和水平、寻找新一代半导体材料等方面提供帮助。 第6章介绍了人工智能在化石能源科学研究、可再生能源科学研究、能源转型三个方面的落地应用。 第7章从环境监测、污染治理、碳减排三个方面介绍了人工智能为环境科学引入的新价值和新机遇。 第8章探讨了AI for Science在快速发展过程中面临的机遇和挑战，并对“平台科研”模式进行了展望。
申请时间2024年9月9日——2024年10月9日 活动参与方式
注意事项
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申请理由如下：
领域前沿的探索欲： 随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已成为推动科学研究和技术创新的关键力量。我深信，深入了解AI如何与各个科学领域交叉融合，将为我打开一扇通往未来科技前沿的大门。通过试读这本书，我希望能直接接触到最新的研究成果、技术趋势和应用案例，从而拓宽视野，激发创新思维。 跨学科知识的整合需求： 作为（根据您的背景填写，如“计算机科学专业的学生”、“生物科学研究人员”或“数据分析师”），我深知在当今复杂的科研环境中，跨学科合作的重要性。本书据说探讨了AI在物理学、生物学、化学、材料科学等多个领域的创新应用，这正是我所追求的。试读将帮助我评估这些案例的可行性和潜在影响，进而在我的研究中引入更多元化的视角和方法。 技能提升的迫切愿望： 我渴望提升自己在AI技术方面的专业技能，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等前沿技术。通过试读，我期望能够学习到最新的算法模型、实践技巧和应用场景，为我在未来项目中应用AI解决科学问题打下坚实基础。同时，我也希望掌握如何将这些技术有效地与其他科学领域的专业知识相结合，创造出具有实际价值的创新成果。 促进学术交流与合作： 试读此书不仅是为了个人学习，更是为了参与更广泛的学术交流与合作。我计划在阅读过程中记录笔记、整理感想，并通过社交媒体、学术会议等渠道与同行分享。这有助于我们共同探讨AI驱动科学创新的可能性与挑战，促进思想碰撞和合作机会的产生。 对未来科学发展的贡献： 长远来看，我渴望能在科学领域做出自己的贡献。试读这本书将是我迈向这一目标的重要一步。通过深入理解AI如何改变科学研究的方式和成果，我将更加明确自己的研究方向和目标，努力在交叉学科领域找到新的突破点，推动科技进步和社会发展。 综上所述，试读“人工智能驱动科学创新”这本书对我而言具有重要意义，它将为我提供宝贵的学习机会、拓宽我的知识边界、提升我的专业技能，并为我未来的科学研究和创新活动奠定坚实基础。我真诚地希望获得这次试读的机会。 |
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申请阅读《AI for Science：人工智能驱动科学创新》的理由
一、探索AI与科学融合的新前沿 随着人工智能技术的飞速发展，其在科学研究领域的应用日益广泛且深入，正逐渐成为推动科学创新的重要力量。本书《AI for Science：人工智能驱动科学创新》深入探讨了AI如何与各个科学领域相结合，从物理、化学、生物学到地球科学等，展示了AI在加速科学发现、优化实验设计、增强数据分析等方面的巨大潜力。我渴望通过阅读此书，了解这一前沿领域的最新动态和研究成果，把握AI与科学融合的新趋势，拓宽我的学术视野和研究思路。 二、提升科研效率与创新能力 在科学研究中，数据的处理、分析和解释往往占据了大量时间和精力。而人工智能技术的引入，可以极大地提高这些过程的自动化程度和精确度，从而节省科研人员的宝贵时间，使他们能够更专注于科学问题的本质探索和创新思考。通过阅读本书，我期望能够学习到如何运用AI技术来优化科研流程、提升科研效率，并激发新的科研灵感和创新点，为我的科研工作带来新的突破。 三、应对复杂科学挑战 面对全球性的复杂科学挑战，如气候变化、疾病防控、资源短缺等，传统的研究方法往往难以全面而深入地揭示其内在规律和机制。而AI技术凭借其强大的数据处理和模式识别能力，为应对这些挑战提供了新的解决方案。本书通过具体案例和实证研究，展示了AI在解决复杂科学问题中的独特优势和实际应用效果。我渴望通过阅读此书，深入了解这些成功案例背后的技术原理和实践经验，为我未来在相关领域的研究工作提供有力支持。 四、促进跨学科交流与合作 AI for Science作为一个新兴的研究领域，需要计算机科学、数学、物理学、生物学等多个学科的交叉融合和协同创新。本书通过跨学科的视角和广泛的案例覆盖，促进了不同学科之间的交流与合作。我相信，通过阅读此书，我能够结识更多来自不同学科的学者和专家，共同探讨AI与科学融合的最新进展和未来方向，促进跨学科研究的深入发展。 综上所述，我诚挚地申请阅读《AI for Science：人工智能驱动科学创新》一书。我相信，这本书将为我提供宝贵的学术资源和灵感来源，帮助我在AI与科学融合的道路上走得更远、更稳。 |
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