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| 本文作者： AI研習社 | 2020-09-10 10:06 |
科學計算可視化（Scientific Visualization，SciVis）是計算機圖形學的一個重要研究方向，是圖形科學的新領域。隨著計算能力的不斷增強，科學數據中使用的物理模型以及模擬空間的大小都在不斷提高。本書嘗試性地將機器學習理論應用于科學計算可視化中，大大提高了數據中特征識別的魯棒性和準確率，同時結合流場數據可視化技術的具體實現，詳細闡述這兩個領域結合的理論和存在的關鍵問題。本書內容主要包括：科學計算可視化的內容、技術現狀和挑戰(zhàn)，機器學習基本理論，使用 Boosting 和 CAVIAR 兩種方法進行科學計算可視化的理論和方法等。本書可作為高等學校計算機或非計算機專業(yè)研究生科學計算可視化課程的參考書，也可作為從事流場數值模擬和流場可視化技術的研究或開發(fā)人員的參考書。
張麗，博士，齊魯工業(yè)大學信息學院，2009年9月—2010年2月，美國密西西比州立大學航空航天系訪問學者，2010年3月—2011年8月，美國俄亥俄州立大學計算機科學與工程學院訪問學者。2014年至今，主要講授面向對象程序設計、數據庫系統(tǒng)等課程。
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